基于Intel（Altera）的Quartus II平台（复制一下就可以很方便地迁移到其他FPGA平台，如Xilinx的Vivado），使用FPGA实现的频率测量的3种方法的工程源码： 1、3种频率测量方法分别是直接测量法，间接测量法，等精度测量法； 2、依据环境实现对高频及低频信号的频率测量； 3、详细的设计源码； 4、详细的仿真源码、仿真设置和仿真结果； 5、更详细的说明请参考本人博文《https://wuzhikai.blog.csdn.net/article/details/112326945》。

      发动机混沌振动信号携带着丰富的状态信息,依据混沌振动信号进行状态监测及故障诊断是一种很有前途的技术手段,但由于混沌信号具有伪随机特性及在低频段具有宽频谱等特点,使得传统的方法很难将其从振动信号中分离。在提取混沌振动信号方面,使用快速独立分量分析( Fast ICA) 盲分离方法分离出飞机发动机振动信号中的混沌信号。利用功率谱和Lyapunov 指数(L E) 方法进行了判定,根据计算结果对发动机状态做出判断,验证了盲分离方法分离混沌振动信号的有效。盲分离检测混沌振动信号的方法不仅使依据混沌信号判断飞机发动机状态成为可能,也为利用混沌信号进行状态预测和控制提供了一种方法。

在我们识别条码的过程里，首先要找到条码所在的区域，那么怎么样来找到这个条码的区域呢？如果仔细地观察条码，会发现条码有一个特性，就是水平的梯度和垂值的梯度会不一样，如果进行相减，会发现差值比较大。如果其它位置的图像一般不会这样。利用这个特性，就可以把条码所在区域求出来。 演示的代码如下： #python 3.7.4,opencv4.1 #蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 #9073204@qq.com # import numpy as np import cv2 from matplotlib import

针对准则值和状态概率均为区间灰数的灰色随机多准则决策问题,在考虑决策者的风险态度及心理行为的情境下,给出一种基于后悔理论的决策方法.首先将原始准则值转化为标准灰数, 同时进行规范化处理, 得到各状态下的标准灰色风险决策矩阵;然后依据后悔理论,定义灰色感知效用函数,构造决策者对方案集的灰色综合感知效用最大化的多目标优化模型,并解出最优权重向量,得到各方案的最优灰色感知效用值且排序;最后,通过实例验证所提出方法的可行性和有效性.

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新增加的第 4 章会让刚刚接触新型图形处理引擎的读者受益匪浅，这一章的重点是数据级并行，解释了一些虽有不同但正在趋于一致的解决方案，这些方案是由通用处理器中的多

java 调用webservice的各种方法总结 现在webservice加xml技术已经逐渐成熟，但要真正要用起来还需时日!! 由于毕业设计缘故，我看了很多关于webservice方面的知识，今天和大家一起来研究研究webservice的各种使用方法。 一、利用jdk web服务api实现，这里使用基于 SOAP message 的 Web 服务 1.首先建立一个Web services EndPoint： package Hello; import javax.jws.WebService; import javax.jws.WebMethod; import javax.xml.ws.Endpoint; @WebService public class Hello { @WebMethod public String hello(String name) { return "Hello, " + name + "\n"; } public static void main(String[] args) { // create and publish an endpoint Hello hello = new Hello(); Endpoint endpoint = Endpoint.publish("http://localhost:8080/hello", hello); } } 2.使用 apt 编译 Hello.java(例：apt -d [存放编译后的文件目录] Hello.java ) ,会生成 jaws目录

本文讨论的是该研究的结果，该研究是马拉维《 2010年环境状况和展望报告》编制过程的一部分。该国的经济状况和治理性质被确定为关键驱动力，即，“关键不确定性”，以确定马拉维未来的环境状况。 制定了四个环境方案：方案1：“良好的经济和良好的治理相结合”：“ Mkaka ndi Uchi”； 方案2：“彭达·彭达”，经济不佳和善政相结合； 方案3：“瓦法瓦法”，经济不佳和治理不善的结合； 场景4：“ Chonchobe / Ndawonera Momwemo”，良好的经济与不良的治理相结合。 四种情况中的每一种都会受到该国当前经济和治理状况的独特影响，因此对马拉维的环境产生不同的影响。 在七个主要的环境驱动因素中，经济和治理被选为关键决定因素：人口统计学，治理，社会变化，经济，环境和气候变化，技术，文化和传统。 从以上列出的方案来看，只有方案1，Mkaka ndi Uchi会导致马拉维繁荣，而其余方案预示着该国混乱局势的普遍性，方案3就是Wafa Wafa方案。