基于免疫粒子群算法的电力系统无功优化

文章的第二章，从三维激光扫描数据的特点出发，介绍了数据处理的基本程，重点介绍了预处理的内容：其一，介绍了使用FARO Laser Scanner 880的套软件FARO Scene和商业软件Geomagic Studio对点云数据进行去噪的方法步骤；其二，介绍了多站数据配准的基本理论和几种重要算法，包括：有靶控制的点云配准方法、ICP算法和四元数法，并归纳了这几种方法的特点。第三章主要研究了基于塑像三维点云数据进行模型重建的技术。针对塑像面不规则的特点，对塑像点云的建模选择了逐点插入法构建空间三维网格，细介绍了该算法和流程；针对三维激光扫描数据量大的特点，提出了基于构不均匀网格

CVPR2018的oral论文合集，Oral一共有68篇，受上传文件大小限制，分成part1和part2压缩文件。Oral论文是CVPR中最优质的论文，best paper/honorable mention什么的都在oral里面。我花了很多工夫整理出来，来分享给各位CVer。还有少数几篇论文暂时没公开，所以只找出64篇。还有一点要说明：该文档仅作交流学习用处，不能当作商业用途。

牛顿-拉夫逊法电力系统潮流计算#define _BUILDOWLDLL#include "oodbc.h"//#include "checks.h"//// Debug trace macros//#define XSTRUCTOR_TRACE(str) // OutputDebugString (str)#define XSQL_TRACE(str) // { OutputDebugString (""); OutputDebugString(str); }#define XMEMFUNC_TRACE(str) // OutputDebugStri

倒车雷达是汽车泊车或者倒车时的安全辅助装置，能以声音或者更为直观的显示告知驾驶员周围障碍物的情况，解除了驾驶员泊车、倒车和起动车辆时前后左右探视所引起的困扰，并帮助驾驶员扫除了视野死角和视线模糊的缺陷，提高驾驶的安全性。本设计利用ATMEL公司的AT89C51单片机、超声波传感器测距实现超声波倒车雷达。利用LED和发光二极管表示传感器探测范围内是否有障碍物，当在探测范围内有障碍物时，发光管以一定频率闪烁，闪烁的频率以距离定，距离越近频率越高。同时蜂鸣器提示报警，探测并指明障碍物距离。

一个详尽的虹膜识别matlab源代码，采用霍夫变换的方法进行图像分割，利用海明距离进行判别，内附有虹膜库一个（6个库图像），三张虹膜测试图像

这个一个关于实现将图片转成灰度图像，再由灰度图片实现sobel边缘检测算法处理图片的一个工程，工程完成下载可直接使用里面注释详细

吴恩达斯坦福大学机器学习最新课件，是2017年10月份吴恩达课程课件

Lumped Elements for RF and Microwave Circuits英文版，射频微波电路入门Lumped Elements for RFand microwave circuitsFor a listing of recent titles in the Artech House Microwave library,turn to the back of this bookLumped Elements for RFand microwave circuitsInder bahlArtech houseBoston londonwww.artechhouse.comLibrary of Congress Cataloging-in-Publication DataBahl, I.J.Lumped elements for RF and microwave circuits /Inder Bahlp cm.--(Artech House microwave libraryncludes bibliographical references and indexISBN 1-58053-309-4(alk. paper1. Lumped elements(Electronics) 2. Microwave integrated circuits. 3. Radiofrequency integrated circuits. 4. Passive components. I. Title. II. SeriesTK7874.54B342003621.38132-dc212003048102British Library Cataloguing in Publication DataBahl, I. J. Inder jit)Lumped elements for RF and microwave circuits.-(Artech House microwave library1. Radio circuits 2. Microwave circuits I. Title621.38412ISBN1-58053-3094Cover design by Igor Valdmar2003 ARTECH HOUSE, INC.685 Canton StreetNorwood Ma 02062All rights reserved Printed and bound in the United States of America. no part of this bookmay be reproduced or utilized in any form or by any means, electronic or mechanical, includingphotocopying, recording, or by any information storage and retrieval system, without permissionn writing from the publisherall terms mentioned in this book that are known to be trademarks or service marks have beenappropriately capitalized. Artech House cannot attest to the accuracy of this information. Useof a term in this book should not be regarded as affecting the validity of any trademark or servicemarkInternational Standard Book Number: 1-58053-309-4Library of Congress Catalog Card Number: 200304810210987654321To my adorable grandsons, Karan and Rohan Kaushal, with whom I play, cry,and laugh, and who have provided me with the idea and inspiration towrite this bookContentsPrefaceXVAcknowledgmentsXXIntroduction1.1 History of Lumped Elcements)Why Use Lumped Elements for rF andMicrowave circuits1.3 L, C, R Circuit Elements1.4 Basic Design of Lumped Elements4.1 Capacitor1.4.2 Inductor4.3 Resistorumped-Element Modelin1. 6 Fabrication1.7 ApplicationsReferencesInductors2.1 IntroductionLumped Elements for RF and Microwave Circuits2.2 Basic Definitions2.2.1 Inductance2.2.2 Magnetic Energy182.2.3 Mutual Inductance202. 2. 4 Effective Inductance202.2.5Imedang2.2.6 Time Constant2.2.7 Quality Factor222.2.8 Self-Resonant Frequency232.2.9aximum Current Ratin2.2.10 Maximum Power Rating2.2.11 Other Parameters232.3 Inductor Configurations242.4 Inductor models2. 4. 1 Analytical Models252.4.2 Coupled-Line Appiroach282.4.3 Mutual Induse arppi342.4.4 Numerical Approach362.4.5 Measurement-Based model382.5 Coupling Between Inductors452.5. 1 Low-Resistivity Substrates2.5.2 High-Resistivity Substrates462.6 Electrical Representations2.6. 1 Series and Parallel representations2.6.2 Network Representations51References52Printed Inductors573.1 Inductors on Si Substrate583.1.1 Conductor Loss3.1.2 Substrate Loss3. 1.3 Layout Considerations3.1.4 Inductor Model3. 1.5 Q-Enhancement Techniques3.1.6 Stacked-Coil Inductor803.1.7 Temperature Dependence84

【实例简介】直接用原子程序不行的朋友，可以试试这个程序，里面有本人调试过程和心得。

基于Gabor小波+PCA+LDA特征提取方法的人脸表情识别 论文机电技术2011年12月(k)(×()4eXp|-0.5(0(4)-2×3.1415926)×U第四步:初始模型确定下来以后,采用则将该待识别人脸表情判别为第讠类表情Baum- Welch算法对参数进行重估计,选代调整模人脸表情实验及分析型参数以达最优化。这样就完成了训练建模工作,获得了在粗分本文在JAFE( Japanese Female Facial Expre-类层次下代表7种人睑表情的IMM模型sion)表情数据库中进行实验。 JAFFE人脸表情库a1=(A,B,)(=1,2,…,7)10个人,共213幅图像组成,每人都包含愤怒、23HMM人脸表情分类厌恶、恐惧、髙兴、悲伤、惊讶和中性7种表情,对待识别的人脸表情图像,按本节22中模型每人每种表情2~4幅,每和表情共有27幅本文实验与 Mihcac等的测试方法相似,把数训练步骤的第一步获得观察向量O,然后计算观据库中的210图像分成3个部分,每个部分包含察向量O与已训练好的HMM模型A1=(A,B,z)10个人,且每个人包含7幅不同表情图像,每次使的似然概率P(O|λ)(=,2,…,7)。通过用其中的一个部分训练各个表情的HMM模型,剩Forward-Backward算法来计算似然概率,如果下的两个部分用来测试。循环操作3次,然后对这P(O|A1),i∈(1.2,…,)在P(OA)(=1,2,…,7)3次取平均值,得出表情识别率。本方法获取的表中最人,即情识别率见表1P(Ol, )=max p(ola)表1人脸表情识别结果愤怒厌恶恐惧高兴中性悲伤惊讶识别率/愤怒厌恶恐惧5591高兴中性悲伤0201100095.00020惊讶05693.33整体识别率92.14从表1中可以看出,本方法可以获得较好的表高的问题,提出了一种新的人脸表情识别方法。情识别率,但是,从实验中也可发现,不管是有本方法通过更加有效的 Gabor小波+PCA+LDA表没有减少分类类别数,实验中始终存在误识别。情特征提取方法,然后结合IMM模型建立7个对从实验数据斥中发现,悴中杲些人的种表情变化应基本表情+中性表情的模型,进行识别分类,并不明显,即使人眼也无法确定其表情类别,以并且取得了92.14%的整体识别率。同时,在实验致算法在识别时出现错误。中发现,由于人脸实验数据库中某些人的7种表情4结论变化并不明显,即使人眼也无法确定其表情类别,以致算法在识别时出现错误。本文针对目前人脸衣情的整体识别卒普遍不(下转第35页)21994-2015ChinaacAdemicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct第6期林彩邴等:磁流变阻尼器减振系统的分数阶微分方程硏究35[2] DROZDOVAD Mechanicsofviscoelasticsolids[M]. New York: John Wiley &Sons Ltd, 1998: 21-65B3 LAKES RS. Viscoelastic solids[M]. London: CRC Press, 1998: 63-1104 Stanway R, Sproston, J L, Stevens N (i. Non-liner modeling of an electrorheological vibration damper.J. Electrostatics,1987,20[S]周强,瞿伟廉.磁流变阻尼器的两种力学模型和试验验证[.地震工程与工程振动,2002,22(40.[6] Gamoto DR, Filisko F E. Dynamic mechanical studies of electrorheological materials moderate frequencies. J. Rheology,991,35(3).[刀]汪建晓,孟光.磁流变阻尼器用于振动搾制的理论及实验研究J.振动与冲击,2001,20(2)[8 Wen Y K. Method of random vibration of hysteretic systems[J. Journal of Engineering Mechanics Division, ASCE102(EM2),19769SpencerJr. BF, Dyke SJ, Sain M K, Carlson, J.D. Phenomenological model of a magnetorheological damper. JEngrg. MechASCE.1997,123[10]薛定宇陈阳泉高等应用数学问题的 MATLAB解[M清华大学出版社,2010[l]l云,谭半.磁流变阻尼控制理论与技术[M科学出版社2007[1】]王振滨曹广义分数微积分的两种系统建模方汏系统仿真学报,2004,6(4:810-81上h与比比比比匙比比知5印(上接第20页)参考文献[1] ZHAO Quan-you, PAN Bao-chang, PAN Jian-jia, et al. Facial expression recognition based on fusion of Gabor and LBPfeaturesLA] In: Proceedings of the 2008 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition[C), HongKong,IEEE,2008(8):362-367[2] Tang Fang-qi, Deng Ben-zai. Facial Expression Recognition using AAM and Local Facial Features [A]. In: Proceedings ofthe Third International Conference on Natural Computation[C], Haikou, China, IEEE, 2007(8): 632-635[3]陈培俊基于静态图像的人脸表情识别研咒[M成都:西南交通大学,2007[4] Lades M, Vorbruggen JC, Buhmann J. Distortion invariant object recognition in the dynamic linkarchitecture[J].IEEE Transactions on Computers, IEEE, 1993, 42(3): 300-311[5]彭辉张长水荣钢等基于KL变换的人脸自动识别方法清华大学学报(自然科学版),2007,37(6):6770[6]Duda RO, Hart PE, Stork DG Pattern Classification(second edition). New York: Wiley, 20017]李云霞,李治柱,吴亚栋基于HMM的关键词识别系统计算机工程,2004,30(7):130-132谨致作者敬请本刊作者允诺:稿件中没有侵犯他人著作权或其它杈利的内容并且文责自负:投寄给本刊的槁件(论文、图表、照片等)自发表之日起,其专有出版权和网络传播权即授于本刊,并许可本刊在本刊网站或本刊授权的网站上传播及屮国核心期刊(遴选)数据库、屮国学术期刊综合评价数据库、屮文科技期刊数据库、屮国台湾华艺数据库全文收录。对上述合作若有异议者,烦请来时向本刊申明,未作申明者,本刊将视为同意,谢谢合作。并致诚挚敬意。《机电技术》编辑韶21994-2015ChinaacAdemicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct