无线传感器网络中覆盖连通问题是基本且重要的问题，三维表面作为无线传感器网络中的一种特殊情.形，对应于现实世界中的山体，为了解决这类与实际应用密切相关的问题，提出了三维表面ｋ覆盖多连通部署方.法。该方法结合三维表面的地形特征，在目标区域自由选择网格大小进行划分，在各网格之间建立多连通关系，.再通过方向梯度概率感知模型在网格内先构造ｋ覆盖集，然后利用最小生成树算法构造连通图，最后找出关节.点构造双连通图。大量仿真实验表明，该方法能够对目标区域进行完全覆盖和连通，并且能保证网络的健壮性。

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1、先将图像二值化 2、第一次按行扫描图像时，图像中的每个像素值从上到下，从左到右扫描，给每一个有效的像素值一个标签label，规则如下： （1）如果该像素的4邻域中左边像素值和上边像素值都为0且都没有标签，则给该像素一个新的标签label （2）如果该像素的4邻域中左边像素值或上边像素值有一个为1，则该像素的标签是像素值为1的标签 （3）如果该像素的4邻域中左边像素值和上边像素值都为1，且标签相同，则该像素的标签就是此标签 （4）如果该像素的4邻域中左边像素值和上边像素值都为1，且标签不同，则把其中较小的标签作为该像素的标签。这样标记完后，会出现一个连通域里有好几个不同标签，将该像素的左边像素的标签和该像素的上边像素的标签记为相等关系 3、第二次按行扫描图像时，将其中具有相等关系的标签 选择里面最小的标签 作为它们的标签，即访问已经标记的标签并合并具有相等关系的标签

1.通过ping主机，测试网络通信质量； 2.将ping的操作时间与ping的结果记录下来； 3.用于追踪主机连通的历史情况，特别适用于系统集成维护中的故障扯皮事件。

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前言 今天这篇文章主要记录一下如何切分验证码，用到的主要库就是Pillow和Linux下的图像处理工具GIMP。首先假设一个固定位置和宽度、无粘连、无干扰的例子学习一下如何使用Pillow来切割图片。 使用GIMP打开图片后，按 加号 放大图片，然后点击View->Show Grid来显示网格线： 其中，每个正方形边长为10像素，所以数字1切割坐标为左20、上20、右40、下70。以此类推可以知道剩下3个数字的切割位置。 代码如下： from PIL import Image p = Image.open(1.png) # 注意位置顺序为左、上、右、下 cuts = [(20,20

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改方法包含了两种水表图像的数字分割方法，可借鉴在车牌号识别过程中，主要有平均分割法和垂直投影分割法两种，同时将分割好的单个数字进行保存

matlab代码影响格兰杰因果关系（维纳-格兰杰因果关系） 定义： 如果可以通过包括第二时间序列的过去信息来改善当前时间的第一时间序列的自回归预测，则可以说第二时间序列对第一时间序列具有因果关系。 在频域中，效应变量的总频谱功率被分解为其固有功率，Y的因果贡献以及总功率与固有功率之比表明存在因果影响。 总功率=内在功率+因果功率 历史： 1956年，诺伯特·维纳（Norbert Wiener）提出了这样一个概念：如果通过合并有关第一个变量的信息来提高预测第二个变量的能力，则可以将一个变量或时间序列称为因果关系。 Wiener，N.，1956年。预测理论。 在：贝肯巴赫。 E.（Ed。），工程师现代数学。 纽约麦格劳-希尔。 1969年，计量经济学家克莱夫·格兰杰（Clive Granger）在随机过程的线性自回归模型的背景下实现了这一想法。 Granger，CW（1969）。 通过计量经济学模型和互谱方法研究因果关系。**《计量经济学》：《计量经济学学会杂志》 **，424-438。 1982年4月，John Geweke开发了WGC的频谱分解，其中总时域WGC等于从零到奈奎斯特频率的

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