webrtc音频数据流流程图

利用Kinect sdk2.0和opencv，获取深度图和彩色图，并实时显示。详见博文http://blog.csdn.net/hust_bochu_xuchao/article/details/53665838代码下载后可直接运行

压缩包里一共有20个可读的OBJ文件，每一个我都试过，建议先去Microsoft商店下载一个3D查看器，然后就可以查看这些模型文件了。

STM32F103RCT6仿三菱FX1S FX1N FX2N程序KEIL 源码PLC工程能通讯、能写入、能运行、校验、读出、监控 代码类产品由于具备可复制性，一经销售，买家不得以任何理由退款 、退货，请亲们理解，谢谢！编译环境：Keil MDK 4.12-4.71(以上的版本不支持)-如果需要我们可以提供连接CPU需要：STM32F103--RAM内存不小于64K Flash内存不小于128K串口使用：USART1-(PA9PA10)我们提供的是项目工程文件，所以主要你的MDK版本兼容直接编译就可以了；支持所有支持三菱PLC的触摸屏

深度信念（置信）网络（DBN），使用python开发环境，代码思路清晰，易调试。有问题可以留言相互交流

识别视频中的车辆，并画一条界限，超过界限的车画红框，未超过的车画绿框。分成三个车道，分别对超过界限的车辆分别计数。

8025T IIC驱动代码，可以参考一下，IIC驱动的编写及8025T的操作方式

一种基于模糊算法的移动机器人路径规划策略． 利用超声波传感器对环境进行探测， 得到关于障碍物和目标的信息． 运用模糊推理将障碍位置信息与目标位置信息模糊化，建立模糊规则并解模糊最终使机器人可以很好的避障，从而实现了移动机器人的路径规划。第4期陈卫东:基于模糊算法的移动机器人路径规划按照同样的方法,可以建立起多种条件下的控制规则的合成隶属度结果规则.类似于这样的控制规则可归纳总结为很多条.在模糊控制规则的制定上采用基于控制器行为特性的方NB NSPS PBNBSPS PBA0.7式,将动作分为若干基本行为,复杂的行为可由几个简0.303X)嬷单行为按次序构成,可简化模糊控制规则的确定,并可10-5减少模糊控制规则的数目,避开被控对象的特性建模cmis-10-510 cm/s(a)左轮加速度b)右轮加速度3.4模糊推理图8左右轮合成隶属度函数模糊推理是模糊控制器的核心,它具有模拟人的3.5解模糊基于模糊概念的推理能力,该推理过程是基于模糊逻通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合.但在辑中的蕴含关系及推理规则来进行的由模糊规则推实际模糊控制中,必须要有一个确定值才能控制或驱理出输岀量的隶属度根据 Mamdani模糊推理方法求取动执行机构.将模糊推理结果转化为精确值的过程称模糊关系矩阵0为解模糊.所以,解模糊的作用是将模糊集合映射为为了说明模糊推理控制器的工作过程,这里以机个确定的点.也就是把上面推理合成得到的左右轮加器人在FD=105cm;ID=117cm;RD=40cm;θ=45deg;υ速度模糊集合转化为一个精确值来控制机器人的运=3.5cm/s的状态为例来说明推理决策的过程.査询数动解模糊方法的选择与隶属度函数形状的选择、推理据库中的规则,此状态下的模糊规则为表格中的第5、方法的选择相关. MATLAB提供5种解模糊方法:面积6、11和12.由模糊规则的推理与合成(取极小,取极大)重心法、面积等分法、平均最大隶属度法、最大隶属度得到输出的隶属度如下取小法和最大隶属度取大法.本文仿真采用的重心第五个规则推理结果法.这种方法也称为质心法或面积中心法,是所有解模糊化方法中最为合理、最流行和引人关注的方法.该方NB NS 1Z PS PBNB NS 1ZPSPB法的数学表达式是0.3031p1(a)d(a1)10 cm/s2左轮加速度2)ALaI(a)左轮加速度b)右轮加速度图4规则5推理的左右轮合成隶属度函数第六规则推理结果:ar uR(ar)d(a,)右轮加速度=(3)NB NS IZ PS PBNB NSPS PB式中,表示输出模糊子集所有元素的隶属度值在连续0.20.2论域上的代数积分,而加速度的取值是表示其左右两0m/s2-10-5cn边的面积为相等.该方法计算复杂,但它包含了输出模(a)左轮加速度(b)右轮加速度图5规则6推理的左右轮合成隶属度函数糊子集所有元素的信息,也较精确.采用重心法将模糊第十一规则推理结果量转换成清晰量,再经过线性尺度变换为实际输入给直流电机的控制量控制移动机器人的移动NB NS 1Z PS PBNB NS IZ PS PB0.74仿真实验及结果分析为了验证本文提出的模糊控制方法的可行性,在10-5105cm/s210-5cnMatlab中利用 Simulink建立系统仿真模型,对控制规则(a)左轮加速度(b)右轮加速度图6规则11推理的左右轮合成隶属度函数进行了仿真,假设移动机器人的行驶速度为0.6m/s,使第十二规则推理结果:用 Fuzzy logic工具箱软件对模糊算法进行了仿真.在仿n真过程中,起点和终点的位置可以任意设置,障碍物的NB NS IZ PS PBPS大小、形状和位置也可以任意设置,这样就可以在任意环境下检验算法的正确性和可靠性0.20.2图9为当起点为(0,0),目标点为(9,9),在障碍物100cm/s2-10-5cmls存在时模糊算法和势场法的路径规划仿真.由图我们(a)左轮加速度(b)右轮加速度图7规则12推理的左右轮合成隶属度函数可以看出,模糊算法比势场法规划的路径更优.其工作4电子学报011年代价更小,行走的路径也更短由于速度的控制,比文5结论献[12]中只对转向角进行控制节省大量时间移动机器人由于传感器的限制以及周围环境的不移动机器人路径规划仿真确定性,很难预先对机器人的移动路径进行规划.本文目标点釆用了的模糊控制算法对移动机器人进行控制.这种8算法对移动机器人的运行环境几乎没有什么限制,它能在情况很复杂的未知环境里运行.对障碍物的形状及其个数也没有什么约束.并可避开传统算法中存在障碍物的对移动机器人的定位精度敏感,对环境信息依赖性强等缺点.并且通过对速度的控制使机器人比以前只2模糊算法路径dd对转角控制进行路径规划节省时间,具有很强的时效性.从实验中的移动轨迹可以看出,移动机器人的行为0起始点势场法路径表现出很好的一致性、连续性和稳定性参考文献10x/m图9模糊算法和势场法的仿真对比图[1]李磊,叶涛,谭民,等.移动机器人技术研究现状与未来在相同的环境下用A算法和模糊算法也进行了J].机器人,2002,24(5):475-480仿真对比,仿真路径图如图10.应用两种算法获得的最Li Lei, Ye Tao, Tan Ming. Present state and future development优路径如图所示.其中,A*算法计算量较大,并且Aof mobile robot technology research [J. Robot. 2002, 24(5)算法只能在环境信息已知的情况下找到路径而不适合475-480.(in Chinese)部分环境信息已知的情况,而且很不适合动态环境的2 Pradhan, DR Parhi, A K Panda. Potential feld method to路径规划.模糊算法显然比A算法规划的路径更优,navigate several mobile robots[ J. Applied Intelligence, 2006(25):321-333并且能够实现移动机器人的实时避障3]郝宗波,洪炳熔.未知环境下基于传感器的移动机器人路移动机器人路径规划仿真径规划[J].电子学报,2006,34(5):953-956目标点Hao Zong-bo, Hong Bing-rong Sensor-based path planning for8mobile robot in unknown environment[J. Acta ElectronicaSinica, 2006, 34(5): 953-956(in Chinese)64]周兰凤,洪炳熔.用基于知识的遗传算法实现移动机器人障碍物路径规划[J].电子学报,2006,34(5):911-914Zhou Lan-feng; Hong Bing-rong. a knowledge based geneticalgorithm for path planning of a mobile robot[ J. Acta Elec2模糊算法路径tronic Sinica, 2006, 34 (5): 911-914(in Chinese0[5]高庆吉,雷亚莉,胡丹丹,等.基于自适应感知复位算法的起始点A*算法路径移动机器人定位[J.电子学报,2007,35(11):2166-217110Gao Qing-ji, Lei Ya-li, Hu Dan-dan. A robot localizationr/m图10模糊算法和A*算法的仿真对比图method based on adaptive sensor resetting algorithm[ J].Acta对比实验表明,模糊算法不但优于人工势场法,也Electronica Sinica, 2007, 35(11): 2166-2171.(in Chinese)优于A算法模糊算法大大优化移动机器人的路径规6TLLe,C-JWu. Fuzzy motion planning of mobile robots in划,是一种很智能的路径规划方法.模糊算法仿真成功unknown environments[J]. Journal of Intelligent and RoboticSystems,2003,37(2):177-191(下转第980页)证明使用模糊控制进行路径规划时对移动机器人的运行环境几乎没有什么限制,它能在未知环境里运行.对作者简介障碍物的形状及其个数也没有什么约東.从仿真实验陈卫东男,1972年生于吉林长春,教授,主要研究方向为机器中的移动轨迹可以看出,移动机器人的行为表现出比人控制,智能算法及其应用,图像处理等较好的一致性、连续性和稳定性.采用模糊控制算法避E-mail:wdchen@ysu.edu.cn开了传统算法中存在的对移动机器人的定位精度敏朱奇光男,1978年生于浙江宁波,讲师,博士研究生,主要研究感、对环境的信息依赖性强等缺点方向为机器人控制,智能算法及其应用第4期陈卫东:基于模糊算法的移动机器人路径规划

网上找不到w5500的hal库操作spi的版本，所以我写了一个，还加了freertos操作系统。识货的拿走。

maple教程，让你更好的学习maple，教程完整而且全面1.3 Maple的基本功能maillist: mathgroupowolfram comMaple的网络资源:http://www.maplesoft.comhttp://daisy.uwaterloo.caftp//ftp.maplesoft.commaillist: maple-listodaisy uwaterloo caMatlab的网络资源http://www.mathworks.comftp//ftp.mathworks.comnews: //comp. soft-sys matlabREDUCE的网络资源http://www.rrz.uni-koeln.de/reducehttp://www.zib.de/symbolik/reduceftp: //ftp. rand. org/software_and_data/reduce符号计算研究机构及信息中心http://t mcs. kelh七七p://ww.cain.nl/http://www.risc.uni-linz.ac.atnews: //sci. math. symbolic其它符号计算软件的网络地址Derivehttp://www.derive.comMacaulay2http://www.math.uiuc.edu/macaulay2/Macsymahttp://www.macsyma.comMagmahttp://www.maths.usydeduau:8000/u/magma,Mathcadhttp://www.mathsoft.com№uPadhttp://www.mupad.deScilabhttp://www-rocq.inria.fr/scilab/13 Maple的基本功能计算札代数系统与其它计算札语言的木质区别是:计算机代数系统具有符号计算的能力,为用户提供交互式的计算环境,可以进行常规的数学计算,可以根据给定的数学函数画出函数的二维或三维图形.下面我们简要描述 Maple的基本功能数值计算对于普通的数, Maple总是进行精确的计算,这种规则对于有理数和无理数是相冋的.因此对于无珥数 Maple按照有关的数学规则进行计算,只有当用户需要计算浮点数近似值时, Maple才按照用户要求的精度计算>1/5+1/49第一章 Maple系统简介5!/21evalf o%)5.7142857141f(Pi,40)3.14159265589793238462643:383279502884197>2.496745643/2;1.248372822>abs(3+5*I);>(3+4*I)/(1+工);从上面的例子可以看到,对于复薮Mape按照复数的规则进行计算.多项式符号计算系统的最基本功能是处理符号表达式,多项式则是最基本的符号表达式.从下面的例子中可以看到 Maple可以用各种方式处理多项式、三角表达式、指数与对数等许多数学表达式> factor(x^4+2*x^3-12米x^2+40*x-64(x-2)(x3+4x2-4x:+32)expand((x+1)"5)+5x4+10x3+10:2+5x+1lify (exp (x*log(y)))simplify(sin(x)2+cos(x)2)> xpand((x2-a)^3*(x+b-1));x7+x6b-26-3:5a-3x4ab+34a+3x3a2+3x2a2b-3x2a2-a3-a3b+a3expand(cos (4*x)+4*cos(2*x)+3, trig)1.3Mapl的基本功能bine(4*cos(x)"3, trig)cos (3 c)+3 cos(a)解方程用 Maple来解简单的方程是毫无问题的,即使是很复杂的方程 Maple也可以用数值计算的方法来处理.>Slve(x^2-3*x=2,x);31>g1sys:={2*x+31,x-y-z=4,3*x+7*z=3solve(glsys)24974311> fsolve({x2+y2=10,x^y=2},{x,y});{=3.102449071,y=.6122170880}矩阵计算Mapl还有许多命令可以处理矩阵和向量,不过需要调用线性代数软件包1inag.还有一点特别的是,作矩阵的乘法需要一个特殊的算子&*>with (linalg)Warning, new definition for normWarning, new definition for traceatrix([[2,3],[1,4]);2314inverse(a), det(a)([L,x],[y,z]])b:=第一章 Maple系统简介eval(a+b)2+03++y4+eval(a &* b)2w+3y2x+3+4yx+4极限,求和与乘积对于普通的求极限问题,可以接用 Maple来计算,它还可以符号的计算级数的和与积.当符号计算不成功时,还可以作数值计算>1imit((sqrt(1+x)-1)/x,x=0);limit(x!/xx, infinity);y);evalf(product(1+1/x"2, x=1.. infinity ));3.676077910微分与积分用 Maple来求微分是相当容易的,使用diff命令即可以求出数学表达式的微分,不过求出的结果可能是相当复杂,因此運常还要用 simplify命令进行化简.求数学表达式的定积分和不定积分就相对复杂一些,需要某些特定的算法.对于复杂的函数,求出的结果可能是某些特殊函数.对于定积分,还可以用eva1f求出积分的数值.simplify(diff((x-1)/(x"2+1), x));1-2diff(sin(x*y),x);g ) yint(1/(1+x+x^2),x);2cH1.3 Maple的基本功能int(sin(x 2),x=a.b)FresnelS(bint(sin (x)/x, x=o.5)eva1.549931245微分方程对于不太复杂的常微分方程, Maple可以求出它的符号解.如果你没有给初始条件,或者给的初始条什或边界条件不全,在解的公式中会带有积分常量> deq: =diff(y(x), x)*y(x)(1+x 2)=x;n:=(ny(x)y()(1+x2)dsolve(deq},{y(x)});y(a)=vIn(1+ c2), y(a)ln(1+x:2)> dsolve((y(x)2-x)*D(y)(x)+x^2-y(x)=0,{y(x)});1- y().r+oy()C1级数展开当数学问题比较复杂时,求出准确解通常是不可能的,用 serles作级数展开是有帮助的series(sin(x), x=0, 10)9+O(x5040362880例如在下列微分方程中,就是用级数方式求出的微分方程级数解>口rder:=10deq: =diff(y(x), x$2)+diff(y(x), x)+(x)=x+sin(x02v(a))+y(a)> sln1:=dsolve((deg, y(0)=0, D(y)(0)=0,y(x)1, series)3nt:y(m)=a2-1412405040x23+O(x21)20160181440第一章 Maple系统筒介Laplace和 Fourier变换Laplace变换和 Fourier变换是常用的数学变换.在 Maple中有一个积分变换的程序包inttrans提供了各种积分变换和它们的逆变换with (inttrans)s);s cos(a)+sin(a+1invlaplace(%,s, t)(a)cos(t)+sin(a)sin(tcombine(%, trig);(t-a)alias(sigma=Heaviside)f: =sigma(t+1)g: =simplify(fourier(f, t, w))I(T Dirac(an)w-Dsin(an)插值与函数拟合的像々命令可以由m个点出发计算m-1阶的插值多项式.在下例中的取值是1到10y的值是1到10之间的10个随机数f是相应的插值多项式datax:=[seq (i, i=1.10)]> data:=[seq(rand(10)(),i=1..10)]dataxy: =zip((x, y)->Lx,y], datax, datay)dater:=[1,1],②2,0],[3.7,[4,3],⑤,6],6,8,[7,5,8,8],[⑨,1,[10,9f:=interp(datax, data, x)1751711699371927323176741652577518404U3206048028801728057603240l8116483166915333602520x-2使用数值逼近程序包 numapprox中的pade命令可以计算一个给定函数的有理逼近函数以及其它类型的逼近函数with(numapprox)>x0:= solve(x^2=Pi/2)[1]T1.3 Maple的基本功能>f:=pade(tan(x^2),x=x0,[3,3])f:=(-17280m19/2√2+10800%17+43200%138-76809%13x103072%12m25/2√2-324007152V2+3840x232√2+2880%179+30729%13712+2010%2x2￥2-14100%1x2y2-1520%1m2)/(-11520丌1+1024x13-1400x9-10800)%1+(7680x23/22-115209/2v2+21600m15/2v2%12+(-7680m12+3156010+648007)%1)1:=evalf(normal(f))45329581221092-.1125313130109+10541843601093+.5353835473109x)/(2(.109716870010x2+.S958248690103-,135628886010)图形最常用的画图命令是plot和plot3d.下面的例子说明了使用在两个命令的方法>plot(sin(x)*exp(1)^(-x/7),x=0,,4*Pi);plot 3d(sin(x)exp(1)"y, x=0.. 2*Pi, y=0.. Pi, axes=boxedMaple编程Maple不仅可以对数学表达式进行计算,还可以编程.他的编程语言和其它的结构化编程语言很相似第一章 Maple系统简介f(x:: nonnegint)2 option rememberif x=0 then olif x=1 then 1else f(x-1)+f(x-2) end ifend>f(40)10233415514 Maple系统的交互使用Maple的窗口环境提供了先进的工作区界面.其护充的数学功能简明易用,用户可以在其中展现数学思想,创建复杂的技术报告,充分发挥 Maple的功能图1.1: Maple的窗凵环境B6型团囚K9 United [u]. 5e e11C wOrksheet ElementsABTAEZHIKAMint((PI/2)3in(x)+22,:NEOIPLYXΩI cor]+-plo({-1/2too8(x),x=10.,10际回四a Maple的上具条B内容工具条,它还包含一个输入和编辑文本的区域C节的头部及标题D Maple的输入,提小符为“>”,显小为红色

此MATLAB程序包含两个simulink文件，和一个M文件。详细介绍了测试迭代学习控制算法。