0 引 言 随着微电子技术和计算机技术的发展,计算机被引入电子测量仪器,形成基于计算机的自动测试系统。计算机属弱电设备,因此,自动测试系统极易受干扰。其中,接地干扰轻则给系统测试数据带来误差,重则将出现“冲程序”现象,使整个测试系统不能正常工作。所以,基于计算机的测试系统设计时,需要采用良好的接地技术。 1 接地概述 以大地作为零电位的基准,是基于地球的电容量极大。但是大地不是良导体,它的导电率介于导体与绝缘体之间,称为半导体。当一个电子系统内两个不同电位点分别进行接地时,在接地回路中流过电流,形成共模干扰造成不良影响。因此,仅限与一点接地时,大地才被视为零电位基准,通常所说的接地,实际
1
深度学习机器学习图像处理的matlab源代码-- 基于计算机视觉的自动驾驶应用项目实战.
2022-06-20 14:07:41 3.39MB 深度学习 机器学习 图像处理 matlab
1
通过对基于Haar-like特征的AdaBoost人脸检测算法研究,利用由该算法训练的级联分类器和计算机视觉类库OpenCV进行人脸检测系统设计,实现了基于静态图像、摄像头视频和avi视频的人脸检测与标记,以及标记后的人脸区域图像实时显示和存盘。此外,在VC++6.0环境下实现了对人脸检测系统软件界面的开发。实验结果表明,该检测系统开发周期短,检测速度快,实时性强,检测率高,可作为人脸识别和人脸跟踪系统的开发基础。
1
智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍
2022-06-03 20:41:53 401KB matlab
1
基于计算机的大数据和云计算技术分析.pdf
1
基于计算机控制技术的光控灯实验报告.doc
2022-05-31 17:00:18 2.14MB 互联网
人脸_面具_检测_CNN 基于计算机视觉和深度学习的OpenCV和Pytorch面罩检测系统 数据集 下载数据集: : 训练 训练ResNet50模型:在train_resnet50.ipynb中,选择data_path(安装数据集的位置)和model_dir(应保存训练后的模型的位置)。执行train_resnet50.ipynb 训练MobileNetV2模型:在train_mobilenetv2.ipynb中,选择data_path(安装数据集的位置)和model_dir(应保存经过训练的模型的位置)。执行train_mobilenetv2.ipynb 测验 打开test.ipynb 在导入中:从model_resnet50导入模型中选择以测试ResNet50模型,从model_mobilenetv2导入模型中选择以测试MobileNetV2模型。 选择一个model_p
2022-05-30 08:56:56 10.68MB JupyterNotebook
1
基于计算机视觉的停车场泊车定位研究,吴强,刘勇,随着社会发展,汽车数量增多,以及全球导航卫星系统在室内停车场功能受限,停车场泊车变得十分困难。为了解决这一问题,通过对场
2022-05-28 14:44:44 703KB 首发论文
1
数字信号处理:基于计算机的方法(第3版)(上册).pdf
2022-05-13 15:05:09 28.23MB 数字信号处理
1
车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述