电力系统风险评估--模型、方法和应用

利用matlabgui编程实现男女变声的代码。

1 绪 论 11.1 本课题的研究意义及必要性 11.2 多变量耦合系统的发展历程 12 Matlab 简介 22.1 Matlab 功能概述 22.2 Simulink 仿真概述 23 解耦控制系统的理论分析 33.1 双变量耦合系统 33.2 常见解耦方法简介 33.3 解耦补偿装置的设计及理论分析 44 仿真研究 74.1 双变量耦合系统的仿真 74.2 前馈补偿解耦控制的仿真 84.3 反馈补偿解耦控制的仿真 124.4 对角矩阵解耦控制的仿真 134.5 单位矩阵解耦控制的仿真 155 仿真结果分析 17结 束 语 18致 谢 19参考文献 2

sqlserver大型数据库课程设计，包含了数据库与源码，数据库采用的是sql

为了方便快速地进行车速测量，提出一种用于测量视频图像中车辆速度的方法。该方法取运动角点为特征量，通过选择灰度相关函数为特征匹配函数，实现了车辆在一定帧差内移动距离的测量。与传统方法相比，该方法不仅对设备的限制更小，而且运算速度更快。 该程序主要实现以上功能。

Lytro公司光场相机二代 Lytro Illum 使用说明书设置白平衡46参数栏66手动设置白平衡47菜单栏66连拍深度标尺66使用自拍定时50为重新对焦处理图像数据67使用网格参考线50为图像重新对焦68使用曝光柱状图52调整图像的光圈69设置光学偏移53调整图像视角70调整设置菜单53使用网格视图开始重新排列菜单54使用曝光柱状图信息72重新排列菜单删除图像72使用关灯功能555删除网格视图中的一张或多张图像72使用手动对焦打开设置菜单7使用包围对焦56深度创作功能7使用包围曝光58重新对焦范围使用焦点锁定60深度标尺77使用变焦锁定60光场超焦距对焦位置78使用超焦距对焦6Q光学偏移79使用闪光灯61调整光学偏移82使用水平线62深度柱状图和深度覆盖图83调校水平线63图像回看模式64包围对焦85图像回看模式中的菜单栏和参数栏65设置菜单86距离测量90格式化SD卡86关于90亮度86更新相机软件90声音86将配对数据传输到SD卡90曝光模拟86帮助91剪裁警告87重置91即时预览87图标术语表92文件格式870S连接87学习资源96长曝光NR(长曝光降噪)87规格参数表97控件8半按快门88女全警告101曝光轮88法律信息102曝光轮功能分配88镜头环89重新排列菜单89重映射按钮89AEL(自动曝光锁定)89常规89日期和时间时区90语言90YTROLL∪M欢迎使用 Lytro ILLUmLytro ILLUM是一款重新定义摄影方式的光场相机。它的创新软件系统捕捉光场中的每一束光线,为摄影者提供一科独特的全新摄影体验。不同于传统相杋,光场相机的独一无二的交互性让光场的每一个细节尽在摄影者的掌握当中。光场技术的优势不同于传统相机, Lytro Illum捕捉并记录包含光线方向的“光场”。在 Lytro ILlum推出之前,光场相机都只停留在技术实验阶段。实验人员使用一支连接到超级计算机的长焦镜头进行技术验证。 Lytro的硏发人员将这项科技优化成熟,将其发挥到极致,只为呈现在您的于中。捕捉这些光线的基本数据给予摄影者前所未有的对焦、改变视角和3预览的功能。并且这些高级功能在每张照片中都可以使用。使用 Lytro Illum,摄影师可以获得全新的摄影体验和大胆创新的机会,不管您捕捉是为了精彩瞬间还是用于商业用途, Lytro Illum都能给予您最大的可能。学习使用 Lytro ILlUM这本使用说明书是 Ly tro Illum的技术指南。在接下来的几章中您将了解到 Lytro Illum的操作方法、不同的模式、设置和按钮。要发挥 Lytro Illum的最大潜能,我们推荐您查看附加教程以便更好地使用 Lytro Illum捕捉和创作III HD k要查看视频教程,请前往training.Lytro.comytro为您精心准备了一系列教学资料,包括培训资料、视频教程、在线帮助和为培训图库。前往training.Lytro.com在以下分类中获取更多内容新用户培训和新机设置( Orientation& Setup)光场101( Light Field101)光场和景深( Light field in the Field)工作流程( Workflow)这些教程包括 Lytro ILlUm的工作原理和软件系统,电脑软件,和发布到网络和移动设备(比如手机、平板电脑)的方式快速参考指南相机外部各部分3271.热靴2.电源按钮3.肩带挂孔44. Lytro按钮85.快门键6.前部拨轮57.对焦环9变焦环9.电池仓610.三脚架接口11.微型USB3.0接口1012.HDMI囗和SD卡仓保护壳13.肩带挂孔4.触摸屏15.自动对焦按钮16.后部拨轮17.曝光锁定按钮141516(AEL按钮)18.自定义按钮(Fn按钮)19.超焦距对焦按钮11201721.自定义按钮(Fn按钮)22.超焦距对焦按钮12131819包装清单Lytro Illum相机Lytro IlLum快速指南Lytro ILLUM快速充电器Lytro ILLUm充电锂电池Lytro IlLum镜头盖· Lytro ILLUm镜头遮光罩肩(脖)带肩带挂孔环(2)中性密度滤镜(ND8)-72毫米微型USB3.0连接线镜头布参数需求Lytro Illum需要使用SD卡(需另购)。推荐使用高速 Class10SD卡(读写速度95MB/秒)最低要求:Mac0S8X10.9或更高(最低:4 GB RAM, Intel corem2Duo或更新)或64-bit WindOWs 7 5X 64-bit Windows 8(min: 4GB RAM, DirectXR 10.0 and dual-processor CPU推荐配置:Mac0SX10.9或更高(8 GB RAM, Intel i5或更高)或64-bit Windows 7 or 64-bit Windows 8(8GB RAM, Intel i5 or equivalent or better)显卡Intel hd4600或更高AMD Radeon m hi6750或更高NVIDIAR GCFOrCeOR GTS450或更高拍摄模式下的触摸屏显示31.取景界面2.深度标尺3.菜单栏4.参数栏CMP39AWBC32cM2S200s150z0.0Om101105634

采用遗传算法和模拟退火算法解决VLSI中的布局优化问题,包含源代码。

基于stm32的双机通讯(含主从机程序)

在特征波长选取方面有一些创新，可以作为参考。在特征波长选取方面有一些创新，可以作为参考。（基于高光谱成像的蓝莓内部品质检测特征波长选择方法研究古文君1 ，田有文 1* ，张芳1 ，赖兴涛 1 ，何宽1 ，姚萍1 ，刘博林 2）586-482016620010~15mm0.8~2.3g。fone3:(InSpector V10E, Spectral InFinland)1392pix×1040pixCCDL CCD2(IGV-B141OM, IMPERX Incorporated, USA), 150W1. CCD Camera; 2.Spectrometer; 3.Shot; 4. Light source; 5. Samples(3900 Illuminatior, Illumination Tech6.Translationplatform7.Lightsourcecontroller;8.computernologies inc.,USA)、(IRCP0076-19. Translation platform controllerCOM,)、(120cm×50cmx(DELL VoStro 5560D-1528Figure 1 Schematic diagram of hyperspectral imagingcmsystem400~1000nm,4722.8nmRRGY-4(10mm)(DBR45(successive projections algorithm, SPA(stepwise multiple linear regression, SMLR)(SPA)(SMLR)SPASPASMLRSPA-SPA、SMLR_SMLR、SPA- SMLRSMLR-SPA21994-2018ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct5871.6BP(error back propagation)BP17(correlation coeffiient of calibration, Re)(root mean square error of calibration set, RMSEC)correlation coeffiient of pre-diction, Rp)(root mean square error of prediction set, RMSEP)ENVI 4.8(Research System Inc, ), MATLAB 2014a(The Math Works Inc)、TheUnscrambler9.7、 Excel2010(Ⅵ icrosoftdgle banddWcvef.BP models for soluble solidsThe selected characteristic wavelengthCurve of relative reflectanceExtract the region of interescontent and firmness prediction2figure 2 Flow chart of data processing280mm,68ms,28mm·s-。99%202.2600nm600nm2b2c)21994-2018ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct5884823(2f)BPSavitzky-Golasavitzky -golayTable 1 The effect of different spectra preprocessingCalibration setPredictioSpectrum typeRMSECRMSEPOriginal spcctrum0.933/0.9230.3510.4040.9200.9100.508/0.319MSCThe spectrum after MSC processing0.940/0.9450.56lO.3120.9190.9320.516/0.282SNThe spectrum after SNV processin0.93709340.60210.24309220.9010.6320.462Savitzky-golayThe spectrum after Savitzky-Golay processing 0.955/0.9550.3240.2410.951/0.9490.400/0.2782.5SPA-SPA SMLRSMLR SPA-SMLR SMLR-SPASPA-SPASPASavitzky-GolaySPATable 2 The results of multi-stage characteristic wavelength selection methodnmCharacteristie wavelength selection methodSPA-SPA452,455,470,482,490,785,893,912,921,942,950455,470,482,785,893.912SMLR-SMLR457,508,516,534,543,51,556,568,712,720.774,778508,534,543,712,720,774SPA-SMLR452,455,470,482,490,785,893,912,921,942,950452,470,482,490,893,912SMLR-SPA457,508,516,534,543,551,556,568,712,720,774,78534,7202.6Savilzky-gola(FS)392SPA-SPASMLR-SMLRSMLR-SMLRSMLR-SPABPBP0.001500021994-2018ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct589BPBPSPA-SPARp RMseP0.9520.391°Brix,RpRMSEP0.9530.234BrixTable 3 Detection results of soluble solid content and firmness of blueberry based on different multi-stagecharacteristic wavelength selection methodsCalibration setPrediction setCharacteristic selection method Wavelength numberRMSECRMSEP3929550.9550.324/0.2410.9510.9490.400/0.278SPA-SPA0.9590.9560.3180.1530.9520.9530.391/0.234SMLR-SMLR0.9560.9340.414/0.243912109020.559/0.349SPA SMLR0.828/0.8581.3670.58582208091.440/0.719SMLR- SPA20.958/0.9360.402/0.3359320.9280.435/0,4041387nm1229nm91.5%BPRRMSEP0.904215.163lBP3Rv0.84V0.94Rv0.83,SEV0.63。400-1000nmSavitzky-GolayBPSPA-SPASPA-SPA21994-2018ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct59048[1 KADER F,ROVEL. 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Hyperspectral imaging analysis for ripeness evaluation of strawberry with support vector ma-chine[j] Journal of Food Engincering, 2016, 179: 11-18[9J,2016,47(5:634-6402009,29(:1611-1615201536(12)171-17612]J,2012,32(11:3093309[13] LI B C, HOU B L, ZHANG D W,et al. Pears characteristics (soluble solids content and firmness prediction, varieties) testingInethods based on visible-near infrared hyperspecTral imaging[J]. OpLik, 2016, 127: 2624-2630[14] FAN S X, ZHANG B H,LI J B, et al. Prediction of soluble solids content of apple using the combination of spectra and textural features of hyperspectral reflectance imaging data[J. 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