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電子發(fā)燒友網(wǎng)>測量儀表>采用NI SoftMotion函數(shù)模塊開發(fā)運動輪廓并進(jìn)行仿真

采用NI SoftMotion函數(shù)模塊開發(fā)運動輪廓并進(jìn)行仿真

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2013-11-18 11:22:515919

使用LabVIEW、NI VeriStand 和INERTIA 開發(fā)基于模型的測功機(jī),實現(xiàn)整車仿真

使用NI LabVIEW作為仿真軟件,并使用NI Veristand軟件和INERTIA插件,開發(fā)一個綜合測試系統(tǒng),實現(xiàn)激勵生成、數(shù)據(jù)記錄和報表生成。使用NI VeriStand來配置我們的測試系統(tǒng)
2015-04-24 17:49:58415

基于改進(jìn)活動輪廓模型的圖像分割

基于改進(jìn)活動輪廓模型的圖像分割_王芳
2017-01-07 19:00:390

結(jié)合動態(tài)亮度的活動輪廓模型分割相似圖像組

,是能較好地分割目標(biāo)特征缺失或錯誤的相似圖像組的一種活動輪廓模型,但其對于局部灰度不均的相似圖像組分割效果較差對此,本文提出了包含演化曲線內(nèi)外的動態(tài)亮度信息的改進(jìn)的ACGS模型。在全局信息的基礎(chǔ)上引入曲線
2017-11-09 15:47:0510

NI視覺開發(fā)模塊加速嵌入式視覺應(yīng)用的開發(fā)

基于USB和千兆以太網(wǎng)的相機(jī)連接。 CompactRIO平臺還可以結(jié)合NI視覺開發(fā)模塊來加速嵌入式視覺應(yīng)用的開發(fā)NI視覺開發(fā)模塊包含了許多圖像處理功能,可在實時處理器和FPGA上運行。
2017-11-17 18:36:011873

NI FlexRIO設(shè)備的FGPA模塊和適配器模塊分析

NI FlexRIO設(shè)備包括了可采用NI LabVIEW FPGA模塊進(jìn)行編程的現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)模塊,以及能提供高性能模擬和數(shù)字I/O的適配器模塊。適配器模塊是可互換的,并可以
2017-11-18 02:30:021667

運動員身體形態(tài)輪廓自動檢測軟件設(shè)計

目前,在運動員身體輪廓自動檢測系統(tǒng)的輪廓三維建模時,容易出現(xiàn)由于視覺誤差導(dǎo)致建模過程視覺輪廓不清晰問題。為此,提出一種運動員身體形態(tài)輪廓自動檢測軟件設(shè)計方法。該方法采用全息投影對運動員身體輪廓
2017-11-22 16:06:0910

基于KSOM的有監(jiān)督主動輪廓算法

針對灰度不均勻目標(biāo)和多灰度強(qiáng)度目標(biāo)利用主動輪廓難以精確分割的問題,提出了一種基于核自組織映射( KSOM)的有監(jiān)督主動輪廓算法KSOAC。首先對背景區(qū)域和前景區(qū)域的先驗樣本分別利用KSOM進(jìn)行訓(xùn)練
2017-12-11 16:25:191

自適應(yīng)正則化活動輪廓模型

針對Chan-Vese模型含有許多參數(shù),分割時需要人為調(diào)整參數(shù),耗費大量的人力和時間的問題,提出了一個自適應(yīng)正則化活動輪廓模型。首先,對Chan-Vese模型的數(shù)據(jù)項進(jìn)行簡化;其次,使用改進(jìn)的邊界
2017-12-18 16:05:580

基于活動輪廓模型的圖像分割

針對目前基于參數(shù)活動輪廓模型( PACM)的圖像分割方法不能精確定位到角點,不連續(xù)邊緣易受周圍無關(guān)信息影響的缺陷,提出一種基于參數(shù)活動輪廓模型的圖像分割新方法。該方法首先構(gòu)造邊緣保護(hù)項,將其引入
2017-12-22 14:25:291

NI推出用于NI PXI模塊化儀器的InstrumentStudio軟件

NI (美國國家儀器公司,National Instruments,簡稱NI)推出用于NI PXI模塊化儀器的InstrumentStudio軟件。InstrumentStudio改善了模塊化儀器
2018-06-01 08:06:001507

關(guān)于開發(fā)運維必備的20款工具,你知道哪些?

開發(fā)運維工具與軟件開發(fā)領(lǐng)域的最佳實踐密切相關(guān),也與必要的規(guī)范密切相關(guān)。
2018-09-23 09:50:0013623

多點溫度采集模塊的DS18B20驅(qū)動函數(shù)模塊的設(shè)計資料免費下載

本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是多點溫度采集模塊的DS18B20驅(qū)動函數(shù)模塊的設(shè)計資料免費下載。
2019-08-02 17:34:009

如何使用智能函數(shù)發(fā)生器進(jìn)行VHDL的設(shè)計與仿真

邏輯元件結(jié)構(gòu)的硬件映射。結(jié)合FPGA/ CPLD的開發(fā)集成環(huán)境,產(chǎn)生了函數(shù)信號發(fā)生器的各種信號,同時完成了行為仿真、時序和功能仿真,給出了在GW48. CK型實驗開發(fā)系統(tǒng)上實現(xiàn)的正弦波形仿真結(jié)果。實驗表明采用該方法能生成鋸齒波、三角波、階梯
2019-05-24 14:19:403

Python隨機(jī)數(shù)模塊的隨機(jī)函數(shù)使用

隨機(jī)數(shù)在日常的應(yīng)用開發(fā)中,使用的比較多,比如抽獎游戲,如果你不依靠隨機(jī)數(shù),就會變的由規(guī)律,容易被人發(fā)現(xiàn)規(guī)律。比如我們的斗地主游戲,它的發(fā)牌程序也會隨機(jī)給每個人發(fā)牌,還有一些加密使用的也很廣泛,下面給大家分享下python中的隨機(jī)數(shù)模塊中相關(guān)隨機(jī)函數(shù)的使用。
2020-01-18 17:55:002112

采用FPGA技術(shù)芯片模塊實現(xiàn)運動估計的設(shè)計方案并進(jìn)行仿真研究

運動估計主要是針對幀間預(yù)測,去除視頻幀在空間域和時間域的冗余度。塊匹配方法是目前編碼效率較高,普遍采用的一種編碼方法。首先,其要將當(dāng)前幀進(jìn)行劃分。長期實踐表明,將當(dāng)前幀劃分為多個16x16的塊是比較
2020-03-04 10:12:59554

如何使用python開發(fā)運維友好的程序

本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是如何使用python開發(fā)運維友好的程序。
2021-02-01 11:08:428

基于UG的運動仿真及高級仿真

熟悉UG機(jī)構(gòu)運動仿真模塊的內(nèi)容,掌握運動仿真的一般流程和方法,并根據(jù)分析輸出結(jié)果對機(jī)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。
2021-05-13 10:55:1010

基于局部熵擬合與全局信息的改進(jìn)活動輪廓模型

為解決活動輪廓模型在分割灰度不均勻的圖像時存在的對初始輪廓位置敏感、參數(shù)選取繁瑣及迭代次數(shù)多等問題,構(gòu)建一種基于局部熵擬合能量與全局信息的改進(jìn)活動輪廓模型。選取灰度圖像的中心作為水平集初始輪廓
2021-05-26 15:31:305

使用過程仿真函數(shù)模擬PID控制的過程

練習(xí)目的:使用過程仿真函數(shù)模擬PID控制的過程,熟悉PID函數(shù)的使用和調(diào)試。? 練習(xí)要求:通過對一個過程的控制,實現(xiàn)預(yù)整定和精細(xì)整定并得到PID參數(shù)。? 1) 在CPU1511中創(chuàng)建一個循環(huán)
2021-05-27 17:31:023415

基于測地線活動輪廓模型的合成孔徑雷達(dá)圖像分割

基于測地線活動輪廓模型的合成孔徑雷達(dá)圖像分割
2021-07-02 11:10:313

關(guān)于VM系列振弦傳感器讀數(shù)模塊如何連接電腦并進(jìn)行配置說明

關(guān)于VM系列振弦傳感器讀數(shù)模塊如何連接電腦并進(jìn)行配置說明
2022-10-21 16:30:56992

NI Multisim 10經(jīng)典教程分享--函數(shù)發(fā)生電路

NI Multisim 10經(jīng)典教程分享--函數(shù)發(fā)生電路
2023-02-09 17:19:32721

影響電動輪廓儀測量精度的主要因素

影響電動輪廓儀測量精度的因素主要有觸針的半徑、測力、傳感器導(dǎo)頭半徑幾個因素。
2021-11-05 15:01:48886

振弦讀數(shù)模塊開發(fā)時的要點

振弦讀數(shù)模塊開發(fā)時的要點 振弦讀數(shù)模塊是振弦采集儀中重要的組成部分,以下是開發(fā)時需要注意的要點: 振弦讀數(shù)模塊開發(fā)時的要點 1. 確定采樣頻率和精度:振弦采集儀必須以足夠高的頻率和精度采集振弦信號
2023-12-04 10:37:10134

labview視覺開發(fā)模塊認(rèn)識及應(yīng)用

LabVIEW視覺開發(fā)模塊NI公司推出的一款功能強(qiáng)大的圖形化編程軟件,專門用于圖像處理和視覺應(yīng)用開發(fā)。它提供了豐富的視覺函數(shù)和工具,能夠?qū)崿F(xiàn)圖像采集、處理、分析和測量,支持多種視覺算法和技術(shù)
2023-12-28 11:00:26387

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