图为Device读卡器的参数值 EMC电路对读写距离影响不大:                   L3 和L4 固定为2.2uH:                  C11和C12也是固定值,如果PCB画的不合理可以先不焊接,不是简单的连上即可,得考虑摆放位置,和回路: 匹配电路直接影响读写距离或是否能干活:                  C8和C15在常规的天线下都是27pF,个别的可以调整,范围应该是:10~33pF:                  c9 || C10 和 C13

头疼,其实这个程序在我看的视频当中是当做re模块的运用来进行测试的,而到了我这里就成了简化版的了,因为我实在是做吐了,恕小弟无能,只能做简化版的.为何说是简化版呢,因为要求是给的计算式是多层嵌套的小括号“()”,然后计算的时候不能用eval方法,eval是个好东西啊,他能直接得到字符串中的结果,比如eval(“23+34*45/345-34”)=结果,是可以直接给你返回算术式的结果的,如果你自己处理这段字符串的话就要花好多工夫拆解字符串.我的简化版是将多层小括号给分为了小括号“()”.中括号“[

在OpenCV2简单的特征匹配中对使用OpenCV2进行特征匹配的步骤做了一个简单的介绍,其匹配出的结果是非常粗糙的,在这篇文章中对使用OpenCV2进行匹配的细化做一个简单的总结.主要包括以下几个内容: DescriptorMatcher DMatcher KNN匹配 计算两视图的基础矩阵F,并细化匹配结果 计算两视图的单应矩阵H,并细化匹配结果 DescriptorMatcher 和 DMatcher DescriptorMatcher是匹配特征向量的抽象类,在OpenCV2中的特征匹配方法

题意:如果可以交换行列,问主对角线能不能全为1 分析:要想主对角线全为1很明显要有N个行列不想同的点就行了,可以用二分图匹配计算出来多能有几个.如果小与N就不能.输出要是对的就行,不必和答案一样 ************************************************************************ #include<stdio.h> #include<algorithm> #include<; ; j<=N; j++)     

一.简介 二.opencv中的SURF算法接口 三.特征点匹配方法 四.代码 1.特征点提取 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp> #include <vector> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat srcImg1 = imrea

一.特征匹配简介 二.暴力匹配 1.nth_element筛选 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>//SIFT #include <opencv2/legacy/legacy.hpp>//BFMatch暴力匹配 #include <vector> #include<iostream> using namespace std; using

在机器视觉应用中,经常需要对图像进行仿射变换.1.在基于参考的视觉检测中,由于待检图像与参考图像或多或少都会存在几何变化(平移.旋转.缩放等),所以在做比较之前一般都要对待检图像进行仿射变换以对齐图像.2.要进行仿射变换,必须先获取变换矩阵,形状匹配是获取变换矩阵的一种高效的方法.3.Halcon的如下几个函数是专门用于计算变换矩阵的:vector_angle_to_rigid :Compute a rigid affine transformation from points and angl

这题给了n个白点和n个黑点坐标,计算出他们两两配对的总路程最少, 我们算出他们之间的距离,为d,然后 w[j][i]=-d; 就将求最小值转化为求最大值,然后采用km进行匹配计算 #include <algorithm> #include <string.h> #include <iostream> #include <cstdio> #include <cmath> using namespace std; /* KM算法 * 复杂度O(nx*

[POJ 2400] Supervisor, Supervisee(KM求最小权匹配) Supervisor, Supervisee Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 2538   Accepted: 719 Description Suppose some supervisors each get to hire a new person for their department. There are N

http://tech.yktworld.com/201010/201010032128115666.html 来源:一卡通世界      作者:江小平,李中捷,余晓峰      2010-10-3 21:14:44      评论 0 条 摘要:针对 ISO14443,ISO15693和 Tag-it等多种协议,提出了一种新型的基于高级 RISC微处理器(ARM)的射频识别系列通用射频卡读卡器的电路设计,并使用加密模块实现了在操作过程中对数据流的加密.介绍了系统组成.工作原理和工作流程,给出了

1. IC内部组成: Reference Oscillator:基准参考晶振-后续会放大32 倍 Comparator:比较器,输出RF信号 control logic:控制晶振倍频,控制LF,power模块. data Filter:(loop filter) 环路滤波器,属于encode的一个模块,用来滤除不想要的谐波和波段. Demodulator:ASK解调 low-noise amplifier (LNA):低噪声放大器,其中AGS会给一个负反馈.阻值其放大失真. down-conve

阻抗匹配(impedance matching) 主要用于传输线上,以此来达到所有高频的微波信号均能传递至负载点的目的,而且几乎不会有信号反射回来源点,从而提升能源效益.信号源内阻与所接传输线的特性阻抗大小相等且相位相同,或传输线的特性阻抗与所接负载阻抗的大小相等且相位相同,分别称为传输线的输入端或输出端处于阻抗匹配状态,简称为阻抗匹配. 以前调试天线匹配参数,由于没有仪器,所有数据都是经过计算出来的,所以天线的参数可能始终不是最佳的,现在有了频谱分析仪,所有工作都变的简单了,下面介绍利用频谱分

一.24点游戏玩法规则效果展示 1.初始化界面 2.开始游戏界面 3.游戏超时界面 4.查看答案界面 5.答对界面 6.答错界面 7.计算表达式的验证界面 8.一副牌算完开始新一副牌界面 到这里24点算法基本操作图就结束了,下面来看看示例代码吧. 二.完整代码演示 关于代码解释,为了方便读者浏览时更好理解代码的含义,我把注释都写在代码里面了.因为一开始我只考虑到功能上的实现并没有考虑代码的优化所以代码我就全写在一个页面了.至于那些生成扑克牌类.计算类等代码优化方面的内容就留给想要实现这个24点算

首先计算模式字符串的散列函数, 如果找到一个和模式字符串散列值相同的子字符串, 那么继续验证两者是否匹配. 这个过程等价于将模式保存在一个散列表中, 然后在文本中的所有子字符串查找. 但不需要为散列表预留任何空间, 因为它只有一个元素. 基本思想 长度为M的字符串对应着一个R进制的M位数, 为了用一张大小为Q的散列表来保存这种类型的键, 需要一个能够将R进制的M位数转化为一个0到Q-1之间的int值散列函数, 这里可以用除留取余法. 举个例子, 需要在文本 3 1 4 1 5 9 2 6 5 3

如果需要对带经纬度的数据进行检索,比如查找当前所在位置附近1000米的酒店,一种简单的方法就是:获取数据库中的所有酒店数据,按经纬度计算距离,返回距离小于1000米的数据. 这种方式在数据量小的时候比较有效,但是当数据量大的时候,检索的效率是很低的,本文介绍使用Solr的Spatial Query进行空间搜索. 空间搜索原理 空间搜索,又名Spatial Search(Spatial Query),基于空间搜索技术,可以做到: 1)对Point(经纬度)和其他的几何图形建索引 2)根据距离排序

1.手机号码的验证正则 正则表达式: ^((13[0-9])|(15[^4,\\D])|(18[0,0-9]))\\d{8}$ 详细解释 解释: ^...$: ^:开始 $:结束 中间为要处理的字串 (13[0-9]): 以13开头接下来一位为0-9之间的数 13 : 以13开头 [0-9]:分割语法,13后面是0-9之间的数 | : 或(or), 将前后两个匹配条件进行or运算 (15[^4\\D]) : 以15开头接下来一位是除4之外的0-9数字 15 : 以15开头 [^4\\D] : 除

单目SLAM地图初始化的目标是构建初始的三维点云.由于不能仅仅从单帧得到深度信息,因此需要从图像序列中选取两帧以上的图像,估计摄像机姿态并重建出初始的三维点云. ORB-SLAM中提到,地图初始化常见的方法有三种. 方法一 追踪一个已知物体.单帧图像的每一个点都对应于空间的一条射线.通过不同角度不同位置扫描同一个物体,期望能够将三维点的不确定性缩小到可接受的范围. 方法二 基于假设空间存在一个平面物体,选取两帧不同位置的图像,通过计算Homography来估计位姿.这类方法在视差较小或者平面上的

1. Series Series 是一个类数组的数据结构,同时带有标签(lable)或者说索引(index). 1.1 下边生成一个最简单的Series对象,因为没有给Series指定索引,所以此时会使用默认索引(从0到N-1). # 引入Series和DataFrameIn [16]: from pandas import Series,DataFrame In [17]: import pandas as pd In [18]: ser1 = Series([1,2,3,4]) In [19

这篇关于高德地图的随笔内容会多一点, 一.业务说明     对应APP业务中的成员有两类,一是服务人员,二是被服务人员,  主要实现功能, 对APP中的服务人员位置进行时时定位, 然后通过被服务人员登录APP时提供的一个经纬度来计算服务人员与被服务人员之间的距离 单位m. 下面是整个详细流程,从创建高德对应应用(这里注册我就不说了)------最后完成此功能. 二.创建servlet对应的高德地图应用,创建自己的云图数据库表 注册帐号后登录点击右上角的控制台,会出现下面这个界面,我截图 这里当然

由于相机正面白摄物体时,相机的光轴方向可能发生变化,带来扭曲.而SIFT算法虽具有完全的尺度不变性,但不具有完全的仿射不变性,对拍摄角度发生大角度空间变化的图像特征提取有一定的局限性.ASift通过模拟经度与纬度实现完全的仿射不变,然后用SIFT算法把模拟图像进行比较,最后实现特征匹配. ASIFT算法的具体步骤如下: 1.选取采样参数,模拟不同经度与纬度的图像. 2.计算模拟图像的特征. 3.结合所有的模拟图像的特征,进行特征匹配. 注意:ASIFT提供的一种框架,其核心思想是模拟不同的经度与