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利用ICP算法实现点云拼接，该代码我已检验过，可以运行，只要输入相应的数据即可

硬件平台：STM32F103RBT6 此程序稍作修改可以用于F103全系列。功能：双机通讯，通过USB-CAN分析仪收发即可以调试。当然，如果你手头有两块STM32的开发板或是电路板，也可以实验。 使用Keil uVision 4编译即可实验。注意：我使用的电路板，里面CAN的引脚采用默认的，不是remap的，如果你的开发板或是电路板是remap的，先remap后使用。详细请参考代码。（1）烧写主机程序，上电后，会在串口打印出信息。串口设置：115200 N 8 1（2）通过CAN分析仪，连接好线，CANH与CANL，然后设置通讯的波特率。目前为1Mbps 3

压缩感知的基础阶论文，对初学者应该很有用处，共有两篇综述论文和一个ppt。

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【实例简介】本资源是本人现代雷达系统课程的课程作业。其中数据包括火山口insar成像数据两份，本人自己写的基于相关系数配准以及图像滤波的MATLAB程序一份。对于insar的初学者有很好的借鉴意义。

第一章 导纳矩阵计算 1.1节点电压方程 …………………………………………61.2 变压器 型等值电路的计算 …………………………8 1.3 节点导纳矩阵 …………………………………101.3.1 节点导纳矩阵元素的物理意义 ……………………111.3.2 节点导纳矩阵的修改 ………………………………131.4导纳矩阵手工计算………………………………………151.4.1 系统网络的等值电路图 …………………………151.4.2 导纳矩阵各元素 …………………………………16第二章 相关计算机编程知识2.1 MATLAB的语言特点 ……

利用小波算法实现图像去噪，包含软硬阈值去噪，中值，均值滤波等，内含图片灰度与彩色实例。以及代码文件说明、

对云计算任务调度进行了研究，针对用户满意度和云提供商利益需求，提出一种融合粒子群和遗传算法的PSOGA改进算法。首先根据云环境特点对虚拟机资源进行分类，同时引入任务‐资源满意度距离、资源综合性能概念；然后对粒子群初始粒子操作进行优化，来提高粒子质量；最后为克服粒子易陷入局部最优解问题，加入遗传算法（GA）的交叉、变异操作，扩展粒子的搜索空间。仿真结果表明，该调度策略提高了用户满意度的同时减少了任务的完成时间，是云平台下一种有效的任务调度策略。Computer engineering and applications[0,1]Ka By+M=85,7,4,7,41 aya+B+rBr0.10.20.7(9,1,25,7)(9,25,5,7)=(1,0,0,1,1)3 a oB∑01(1,0,1,1)④0.9(1,1,0,1)=(1xx,1)010.109(3,2,1,5,4)∞(1,0,1,1,1)=(3x,15,4)GA3.2Computer engineering and applications0.36Cloudsim 3.0CloudsimDatacenter Brokerbind cloudlettovm=0.82bind CloudlettovmMyclipse100PSOGAPSOGAK=844%Cloud[1000040000rand([150,200rand()]预处理任务及資、「5001000rand(]源,并更新虚拟机计算任务-资谅满总度距离[60100rand()ndo初始负载从可用资源随机生|根据得致的任务最PSOGA成S3/4个子佳虚拟机类型生成S/4个粒子PSOPSOGAGA初始化S个粒了的还200度,并设置最大迭代次数L和 fitness=tPSOGA很据車新定义的粒了探作,计算 fitness值,并更新pb利gb根据规则选择粒了进亻[15交叉变异探作,并计算fitness值,更新忡群(12)达到最大次效LL=L+1fitness阈值结太,得到最优解(13)M=200300200200LPSOs Lo n PsoGAPSOGAPSOGAGAComputer engineering and applications80070600s■PSO400AGA300■ PSOGA200PSOGAPSO GA100PSO GA0第一批第二批第三批PSOGAPSO GAPAOGAPSOGA2.5PSOPSOGAA0.5PSOGA第一北第二批第批PSOGAPSO GA5400190r170015001301100西GAn□1sGAGA了0050o笫一批第二批第二批43.532.5NGA□05第一枇第二批第三批Computer engineering and applications基于粒子群遗传算法的云计算任务调度研究万F据WANFANG DATA文献链接作者王菠,张晓磊作者单位:重庆人学计算机学院,重庆400044刊名:计算机工程与应用英文刊名:Com uter Engineering ar d Appl ications年,卷(期)2013Axfe:http://d.wanfangdata.concn/periodiCalpre8fb5c222-8042-4959-ba95-2a3a31f59b2e.aspx

Planning Algorithms by Steven M. LaValle (z-lib.org).pdf