STM32F407是意法半导体（STMicroelectronics）推出的一款基于ARM Cortex-M4内核的微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计。在本项目中，我们关注的是其高级数字转换器（ADC）功能，特别是多通道数据采集与DMA（直接内存访问）传输的结合，以及如何通过ADC测量获取的信号来估算CPU温度的均值。 ADC在STM32F407中的作用是将模拟信号转化为数字信号，这对于实时监测物理参数如电压、电流或温度至关重要。STM32F407内置多个ADC通道，可以同时对多个输入源进行采样，提高数据采集的效率和精度。ADC配置包括选择通道、设置采样时间、分辨率和转换速率等参数。 多通道ADC采集意味着我们可以同时从不同的传感器读取数据，例如，一个系统可能包含多个温度传感器分布在不同位置以监测CPU和周边环境的温度。每个通道的配置都需要独立设置，并且可以按照预定义的顺序或者并行方式进行转换。 接下来，DMA在STM32F407中的应用是为了减少CPU负担，实现数据的自动传输。在ADC采集过程中，一旦转换完成，数据可以直接通过DMA控制器传输到内存，而无需CPU干预。这种方式提高了系统的实时性能，因为CPU可以专注于其他更重要的任务，而数据处理则在后台进行。 要计算CPU温度的均值，我们需要对来自多个温度传感器的数据进行平均。在STM32F407中，这可以通过在内存中累积所有ADC转换结果，然后除以传感器的数量来实现。为了确保计算的准确性，可能还需要考虑ADC转换误差和温度传感器本身的漂移。此外，如果ADC的结果是12位或16位，可能需要进行适当的位右移以获得浮点或整数均值。 为了实现这一功能，编程时应创建一个循环，该循环会触发ADC转换，等待转换完成，然后通过DMA将数据传送到内存缓冲区。在缓冲区填满后，可以进行平均计算，并更新CPU温度的均值。这个过程可能需要在中断服务程序中执行，以便在每次新的ADC转换完成后处理数据。 在实际项目中，还可能需要考虑以下几点： 1. **数据同步**：确保所有传感器在同一时刻或几乎同一时刻采样，以减少因采样时间差异导致的温度偏差。 2. **滤波**：应用低通滤波器或其他滤波算法以去除噪声，提高温度测量的稳定性。 3. **误差校正**：可能需要根据实际应用场景对ADC读数进行温度传感器的校准，以得到更准确的温度读数。 4. **电源管理**：考虑到功耗，合理安排ADC和DMA的唤醒与休眠模式，特别是在低功耗应用中。 通过以上分析，我们可以看到，STM32F407ADC多通道采集配合DMA传输是一种高效且实用的方法，用于嵌入式系统中获取和处理多个传感器的数据，尤其是当需要实时监控CPU温度时。在具体实施过程中，需要综合考虑硬件配置、软件编程以及误差处理等多个方面，以确保系统的可靠性和性能。

基于C均值算法的车辆检测与跟踪，可以检测静态图像中车辆或物体的人数！

图像模糊matlab代码复合材料 论文代码“一种改进的模糊C均值算法用于颅面CBCT图像中的阴影校正” 内容 matlab 文件夹包含执行偏差校正的 matlab 代码，而 python 文件夹包含执行相同操作的 python 代码，以及更复杂方法的示例，其中偏差场也受平滑度约束。 例子 在人头示例上运行代码的示例。

K均值的时间复杂度为NKTD，其中，N代表样本个数，K代表k值，即聚类中心点个数，T代表循环次数，D代表样本数据的维度。 本算法的改进主要在以下方面： 一， 初始聚类中心点，传统的初始中心点是随机选择，由于K均值算法受初始中心点影响较大，为获得更好的效果，在本方法中，先将数据采用层次聚类的方法预处理，得到的k个中心点作为K均值算法的中心点。 二， 传统的聚类中心点更新是在结束一次循环后，本方法的聚类中心采用实时更新策略，即每次将一个模式归于一个新的聚类中心时，即立刻更新新的所属中心和原属聚类中心的中心值，增强算法的收敛性。 三， 为达到类内方差最小化，类类方差最大化这一原则，考虑到往往设定的K值不一定能很好实现聚类效果，故将以往的固定聚类中心改为一浮动区间。原有K为最小聚类中心个数，另设一聚类中心个数上限maxK。其具体实现如下： 1） 当一待聚类的模式得到其最近中心时，计算该聚类中心类内方差和将此模式归于该中心之后的类内方差，如果两者差别大于某设定阈值，则以该模式数据为基础，得到一新的聚类中心。 2） 当当前聚类中心个数等于设定的最大聚类中心时，合并最相邻的两个聚类。为使得到的聚类效果更为均衡，应该优先合并维度较小的聚类类别。

主要用的numpy库实现的，其中数据点的生成可以看我另外一个作业模式识别作业:....聚类设计那个用来生成数据

C语言实现了K均值算法，包含两个文件，一个是纯C++语言版本的，可直接运行，另一个是C和Matlab混合版本，图形化运行结果，能够以不同颜色标识不同的聚类，用的是matlab引擎，代码已经写好，只是需要用户自己在集成开发环境如Visual Stuio中配置一些引用matlab的环境，具体配置可参考网上的matlab和C引擎混合。

该程序可以实现MATLAB中模糊K均值算法的实现，计算结果为聚类中心以及每个样本对聚类中心的隶属度函数

针对机床主轴热误差补偿过程中现有建模方法的不足，提出一种新的热误差建模算法。首先应用FCM（模糊C-均值聚类）算法将众多温度测点予以分类，减少测点数量，提高测量精度；其次应用GCA（灰色关联分析）算法对同类测点的热敏感度进行排序，选出该类中的关键测点；最后以优选出的测点为输入变量，以热位移为输出变量，利用ANFIS进行热误差模型设计，并与BP算法建立的模型进行了比较。实验数据表明，该方法降低了机床热误差，具有预测精度高的优点，能较好地实现机床主轴热误差的补偿。

- K 表示算法使用不同的初始质心执行以获得最佳聚类。 - 总成本的计算方法是将每个点到其聚类中心的距离相加，然后对所有聚类求和。 - 基于在 'iterKMeans' 每次迭代期间实现的最小总成本，将像素分配给它们各自的集群，并获得最终的压缩图像。 - 随着集群数量、图像大小和迭代次数的增加，该算法运行速度将变慢。

EM算法是一种非常流行的最大似然估计方法，它是在观测数据为不完整数据时求解最大似然估计的迭代算法，同时也是估计有限混合模型参数的有效算法。 但是，EM算法不能保证找到全局最优解，而且往往容易陷入局部最优解，因此对迭代初始值的确定很敏感。 传统的EM算法随机选择初始值，提出了一种改进的初始值选择方法。 首先，我们使用k-nearest-neighbor方法删除异常值。 其次，使用k均值初始化EM算法。 将该方法与原始随机初始值方法进行比较，数值实验表明，EM算法初始化的参数估计效果明显优于原始EM算法。