protues仿真模拟红外遥控器

双卡尔曼滤波算法是基于卡尔曼滤波算法的一个二级结构算法。第一步使用了卡尔曼滤波算法，用电池电压来修正SOC，然后将修正后的SOC作为第二个卡尔曼滤波算法的输入，对安时积分法得到的SOC进行修正，最终得到双卡尔曼滤波算法SOC估计值。结合EKF算法和安时积分法的优点，能够得到更稳定、更精确的估计结果。

由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。

51板子为TX-1C（STC89C52RC），如果不是这种款式也没事，联系我帮你改改引脚就可以用了，通过51单片机可监测到该引脚的电平跳变情况（输出波形），结合12864显示出来，非常可观和方便

程序对图像进行了很好的分类，好不容易找到的代码。

正交频分复用(OFDM) 是第四代移动通信的核心技术。该文首先简要介绍了OFDM基本原理,重点研究了理想同步情况下,保护时隙(CP) 和不同的信道估计方法在高斯信道和多径瑞利衰落信道下对OFDM系统性能的影响。在给出OFDM系统模型的基础上,用MATLAB语言实现了整个系统的计算机仿真并给出参考设计程序。最后给出在不同的信道条件下,保护时隙、信道估计方法对OFDM系统误码率影响的比较曲线,得出了较理想的结论。作者：吕爱琴,田玉敏,朱明华

2D FFT基于CUDA的并行处理，适用于复数到复数的2D FFT

【实例简介】用于传递函数的系统辨识，基于matlab做的，希望对大家有帮助

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

盲源分离分离信号，利用高阶累积量，联合对角化恢复信号

本资料是关于数据结构的课程设计，资料中包含家谱管理系统设计的代码和实验报告，方便大家交流学习