PCIe基础文档，部分代码（不是工程）

PTP精确时钟同步协议，IEEE 1588标准有version 1和version 2两个版本，Version 1于2002年底发布，Version 2目前最新版本为IEEE1588－2008，它提供Version 1的所有功能，并针对Version 1的不足，做出了改善。PTP协议实现时钟同步主要分为两个步骤：　　1.建立同步体系，通过最佳主时钟算法，在整个同步系统中建立主从同步体系；　　2.同步过程，通过交换PTP协议报文，计算并同步本地时钟。

计算机联锁仿真系统，6502，用于控制室计算机仿真列车调车进路

NCL画站点降水脚本代码，需要的可以看看

VS+OPENCV+ZBAR一维，二维码识别，对于中文乱码已经解码

这是第一届全国中文知识图谱研讨会演讲PPT，在清华大学举行，主要内容包括： 阿里巴巴一淘及搜索事业部——陈维 NLP Techniques in Knowledge Graph——Zhao Shiqi（百度知心） 面向中文知识图谱构建的知识融合与验证——孙乐 韩先培（中科院软件所） 跨语言知识图谱构建——李涓子（清华大学） 中文知识图谱：体系、获取与服务——赵军 刘康（中科院自动所） 信息获取与知识图谱——朱小燕（清华大学）这方面关于知识图谱的资料比较少，希望对你们有所帮助~ By:Eastmount

这是我用stm32和GPS模块做的无人驾驶小车，可以跑路线，设置一个目标经纬度后，那个小车就会自动向目标经纬度驾驶过去。核心是根据目标经纬度和当前经纬度解算出合适的方向角然后交由小车执行，，车上有陀螺仪，然后根据陀螺仪的反馈，用PID算法使得小车按照这个方向角去自行移动。

本人收藏的Rabaey那本的部分课后习题和答案，不全 本人收藏的Rabaey那本的部分课后习题和答案，不全 本人收藏的Rabaey那本的部分课后习题和答案，不全 本人收藏的Rabaey那本的部分课后习题和答案，不全

基于视频检测的车辆测速方法 基于视频检测的车辆测速方法《现代电子技术》2009年第23期总第310期b电子技术应用1.4基于灰度的图像匹配图像下端位置在世界坐标中的点(即Pa)距离相机的水由于拍摄范围较小,在两帧间.忽略车辆因远离相平距离,即图像中距离相机的最近点:;D_FAR为图像机产生的几何变化,根据图像块间的灰度差平方和作为上端位置在世界坐标中的点(即P)距离相机的水平距匹配判定依据离,即图像中距离相机的最远点;O为摄像机光心;HsiE=∑/li,j-I1(i,j)76)为图像高度;P为机动车上某一点,该点在图像坐标系式中:1,(i,j是第n帧中车尾处图像块l()为中的纵坐标上(即图像高度方向)对应点Q;dst为机第n+1帧中,从对应于第n帧的车尾位置开始,向上动车上的点P距离摄像机的水平距离;Y为机动车上依次搜索到的图像块的点P距离地面的高度如图2所示,在第87帧的帧差边缘二值图像中(c)由世界坐标中的相互关系可得检测到车尾时,将86帧中车尾区域对应图像作为被匹Z0= arctan(D_NEARH-CAM) (8)配图像(图2(a)),在87帧中搜索与该图像最匹配的位arctan(D-FARH- CAM置(图2(b))。图2(a)、(b)屮矩形框在垂直方向上移动结合图像坐标系的像素,即相机坐标系下车辆移功的距离∠0=(∠甲-∠0)12= arctan/ H/22车辆测速方法∠U= arct an2.1速度测量在各种测速方法中,所有的测速设备都是依据由式(5)可得:式(7)得到的n△s/△(7)利用视频检测方法对午辆进行测速时,Δt为两帧对车辆上任意点P到相机光心连线,与相机垂直图像之间的时间差,可根括摄像机采集帧率计算得到,方向的夹角通常是一个固定值,Δs需要通过图像处理方法在图像∠中= arctan H_CAM-y序列中找到被测车辆实际移动的距离。考虑图中∠中,∠0,∠8∠之间的关系,有:2.2距离测量考虑摄像机架设位置和角度,对两张图像中相匹配∠φ=∠0+(∠4-∠0)/2+∠V1Qn>H/2点建立车辆移动距离模型,如图3所示∠0+(∠9-∠0/2-∠Qv

点云库pcl中用到的pcd文件

用matlab模拟人行走，跑动。所需的数据已经存在，直接可以运行看到效果。