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《视频图像运动目标分析》对视频图像运动目标分析中目标检测、分类、跟踪、识别、场景理解等技术的最新研究进展进行了分析，主要包括可见光、红外等传感器在各种条件下的背景建模与目标检测、运动目标跟踪方法以及摄像机系统控制、目标交接与多机协同等技术。, 《视频图像运动目标分析》适合从事相关工作的人员作为参考书使用，也可作为大专院校高年级本科生和研究生的学习教材。

在双缓存的基础下，可以随意在窗口下点下三个点来绘制圆弧，而三点会一直保持落在圆弧上 也就是说可以很好的控制绘制方向。 封装了专门绘图的类MyArc，这个类是之前项目需要 ，现在简化了只留下绘图功能。 如果有需要求弧长 的可以去看我的博客。 有需要的可以自行下载

二、粒子群算法的具体表述 上面罗嗦了半天，那些都是科研工作者写论文的语气，不过，PSO的历史就像上面说的那样。下面通俗的解释PSO算法。 PSO算法就是模拟一群鸟寻找食物的过程，每个鸟就是PSO中的粒子，也就是我们需要求解问题的可能解，这些鸟在寻找食物的过程中，不停改变自己在空中飞行的位置与速度。大家也可以观察一下，鸟群在寻找食物的过程中，开始鸟群比较分散，逐渐这些鸟就会聚成一群，这个群忽高忽低、忽左忽右，直到最后找到食物。这个过程我们转化为一个数学问题。寻找函数 y=1-cos(3*x)*exp(-x)的在[0,4]最大值。-------------------

【实例简介】地震资料信噪比是影响地震资料质量的关键因素之一!目前的去噪方法大多难以保证在去噪的同时不损 伤有效波#为此!提出了基于匹配追踪算法的时频滤波方法!该方法采用+减去,去噪方式!可以有效地去除噪 声!且不损伤有效波#匹配追踪算法的基本原理是!将任意信号分解为波形的线性延展!而这些波形是从函数的 冗余代码中选出!可以最佳匹配信号的结构#用选出的波形中代表有效信号的部分对信号进行重构!可以达到 无损去噪的目的#分别利用匹配追踪时频滤波法和4We滤波法对含有随机噪声的仿真信号进行了去噪处理!结 果表明!匹配追踪时频滤波法可以较好地去除仿真信号中的随机噪声!降低对高频信号的损伤#

【实例简介】基于ARM9+NRF24L01+OV7620图片传输，图片采集格式为rgb raw格式，经过转换为rgb565格式，并在4.3LCD上显示。包括nrf24l01 linux下驱动,linux版本为2.6.13，其他版本的话，可以修改下头文件的位置 OV7620是接在Atmega16单片机上的。http://blog.csdn.net/hwwr112100

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c# MODBUS协议 上位机.htm软件的基本结构：采用定时器（Timer控件）为时间片。串口采用serialPort1_DataReceived中断接收，并进行MODBUS格式判断。把正确接收的数据取出，转换为有特定的结构体中。数据通过时间片实时刷新。

多个函数利用多种粒子群算法解决优化问题：用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题用基于选择的粒子群优化算法求解无约束优化问用基于交叉遗传的粒子群优化算法求解无约束优化问用基于模拟退火的粒子群优化算法求解无约束优化问题用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题

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