1.什么是无线传感器网络?答：无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是由大量传感器节点组成的一种自组织网络，这些传感器节点不仅能感知网络内的环境信息，还具有简单的计算能力，同时可以将感知和计算后的相关信息在网络中进行传输，具有一定的通信能力。传感器节点是WSN中最重要的节点，它是整个WSN的基础，具有感知数据、处理数据、存储数据和传输数据的功能
引 言 无线传感器网络是面向事件的监测网络，对于大多数应用，不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的。实时地确定事件发生的位置或获取消息的节点位置是传感 器网络最基本的功能之一，也是提供监测事件位置信息的前提，所以定位技术对传感器网络应用的有效性起着关键的作用。 在无线传感器网络中，按节点位置估测机制，根据定位
目录1. 实验目标2. 实验要求3. 算法介绍3.1 PDM算法4. 算法实现第一步：将数据读入内存第二步：判断锚节的个数第三步：将所有的两点间的距离关系读入距离矩阵第四步：利用最短路径算法第五步：构造节点跳数矩阵P_all第六步：构造PDM算法所需要的各种矩阵第七步：利用最小二乘法估算具体位置第八步：计算误差，输出结果5. 实
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2024-09-11 18:01:24
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工作波长：是由设备系统的决定的。例如：光纤激光器工作波长一般是1064纳米、二氧化碳激光器工作波长一般是10.6微米、绿激光器工作波长是532纳米、紫外激光器工作波长是355纳米。当然还有其他类型的激光器就不一一列举了。场镜用于何种波长工作条件下，就要适用这种膜层的镀膜。如果不在给定的波长范围内用场镜，场镜会被激光烧坏。 图书3:一款焦距是160毫米的紫外激光场镜入射光瞳
网络拓扑结构中包含2类独立的节点模型 ：信标节点和未知节点．本节将分别介绍2类节点的功能及详细创建过程．1 网络拓扑结构1.1 创建数据包模型信标节点通过向邻居节点按一定周期发送数据包达到使邻近的未知节点定位的目的，数据包中包含有该信标节点的位置信息．质心算法要求包中含有信标节点的x、y坐标和id号．数据包模型创建过程如下 ： 在包格式编辑 器 (packet format)中新建包格式，命名为“
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2024-05-16 05:29:44
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# 在Java中使用GeoTools实现质心计算
## 1. 引言
在地理信息系统（GIS）中，计算多边形的质心（即重心）是一个常见操作，使用Java语言和GeoTools库可以轻松实现。本文将详细介绍如何使用GeoTools计算多边形的质心，并为初学者提供分步骤的指导。
## 2. 整体流程
首先，让我们了解实现此功能的整体流程。下表展示了每一个步骤：
| 步骤 | 描述
废话不多说，直接上干货,后附已验证通过的质心算法总体逻辑step1在理想环境下，已知三个信标的坐标和到坐标的距离，使用三点定位能获得三个圆的交点，从而得到位置。 而现实情况下却情况难料。这时候使用质心法来解决复杂的位置定位 strp2所谓质心，就是横坐标、纵坐标分别为N个点的横坐标平均值、纵坐标平均值的点。即：假定N个点的坐标分别（x1,y1)，(x2,y2)，……，则质心的坐标为（(x1+x2+
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2023-11-29 16:38:03
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"摘 要： 在无线传感器网络中，确定传感器节点的位置至关重要。通过对传统的质心定位算法进行分析，考虑到接收信号强度直接影响到未知节点的定位精度，提出了一种基于RSSI的改进的质心定位算法。该算法将每个未知节点的通信区域划分为6个部分，通过比较RSSI，找到对未知节点更为精确的估计区域，从而对未知节点作出更为精确的位置估计。仿真结果表明，相比于原始的质心定位算法，改进后的质心定位算法大大提高了无线传
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2023-11-01 19:29:27
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机器学习基础：Kmeans算法及其优化CONTENT算法原理算法流程算法优化Kmeans++Elkan KmeansMini Batch Kmeans与KNN的区别算法小结sklearn代码实践1. 算法原理对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。即：\[假设簇划分为(C_1,C_2,...C_k)，则我们的目标是最小化
前情回顾OK，第7篇运用了多边形三角剖分+向量叉积的方式计算多边形面积。初步见到了三角形剖分化繁为简的能力，这一篇算是此种算法思想的延伸——质心计算。质心坐标怎么能和面积计算扯上关系呢？下面来一一分解。质心什么是质心？就是通过该点，区域达到一种质量上的平衡状态。质量中心简称质心(Centroid)，指物质系统上被认为质量集中于此的一个假想点。可能物理学上讲的比较多，简单点说就是规则几何物体的中心，
图像矩是标量，类似于大家熟悉的统计方法，如均值、方差、偏移和峰值。矩非常适合描述具有多边形形状的特征和一般的特征度量信息，比如梯度分布。图像矩可以基于标量的点值，也可以基于Fourier或Zernike方法的基函数。矩可以描述成一个函数在基空间的投影，例如，Fourier变换将函数投影到谐波函数基上。注意：在形状描述的上下文中，一维矩和二维矩在概念上有联系。一维均质对应于二维的质心，一维的极小和极
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2024-07-26 10:35:47
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一、光斑图像的模拟首先，仿真得到如下图所示的光斑阵列图像，仿真参数如下：微透镜数目为72×72，每个微透镜所占的像素数为36×36，CCD相机像素数则为2592×2592； 图1 仿真得到的光斑图像二、重心法原理在子孔径光斑质心计算方面，最为简单直接的方法是重心法，其计算公式如下: 式中[x(i),y(i)]分别表示第i个子孔径在x，y方向上的质心位置， 
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2024-01-09 18:54:26
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在前端开发，特别是在游戏前端开发过程中，很多场景下需要求一个多边形的质心。比如在构建由多边形组成的地图时，为了美观我们需要把地名标注在地图的质心处，游戏重力场中的多边形物体需要根据质心来计算其运动规律。本文详述了求解多边形质心的思考过程。一、从一个简单的系统开始上图是一个由a，b两个点组成的系统，其中a的质量为ma，b的质量为mb。我们可以根据杠杆的平衡原理，求得这两点的重心(设为k)。即：(k.
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2023-07-18 18:38:18
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Meanshift和Camshift目标将学习用于跟踪视频中对象的Meanshift和Camshift算法。MeanshiftMeanshift背后的直觉很简单，假设你有点的集合。（它可以是像素分布，例如直方图反投影）。你会得到一个小窗口（可能是一个圆形），并且必须将该窗口移到最大像素密度（或最大点数）的区域。如下图所示：初始窗口以蓝色圆圈显示，名称为“C1”。其原始中心以蓝色矩形标记，名称为“C
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2024-10-24 22:47:35
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之前我们就已经用过OpenCV中的特征检测进行过目标跟踪，这次我们将介绍一种算法，用来寻找和追踪视频中的目标物体。Meanshift算法：meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集，例如直方图反向投影得到的点集。还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。如下图：最开始的窗口是蓝色圆环的区域，命名为C1。蓝色圆环的重音用一个蓝色的矩形标注，命名为C
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2024-07-02 07:44:04
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目录 一、说明二、环境问题：如何安装三、实现一个简单的例子四、绘制双曲组五、使用有限状态自动机加快速度 一、说明Geometry_tools 是一个 Python 包，旨在帮助您处理和可视化双曲空间和射影空间上的群动作。该包主要构建在 numpy、matplotlib 和 scipy 之上。或者，该包可以使用 Sage 提供的工具来执行（缓慢的）精确计算。几何工具可以帮助您：在多个模型（即克莱因
OpenCV-滤波算子(一)author@jason_ql 平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring），常用来减少图像上的噪点或者失真。1、线性滤波：1.1 方框滤波：BoxBlur()方框滤波一般用来模糊一张图片。C++：void bosFilter(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point a
一、canny算子优点 相比较于常见的robert算子、sobel算子、梯度求边缘等方法，使用canny算子可以提取单像素二值化的细边缘，这是其他方法所不具备的 二、opencv canny算子提取边缘基本原理 opencv中canny算子的基本原理主要有以下几个步骤： 1. 梯度或sobel算子求边缘图 下图是用梯度求的边缘图，梯度值取水平梯度和垂直梯度之和，可以看到求出的边缘具有一定的宽度，
最近跟着老师做一个交通识别的项目, 总算明白了一个道理, 这水啊, 不去亲自蹚上一遭就不知道有多深, 更根本的原因当然还是自己学的不够扎实, 不够好.经过了一个寒假的折磨,终于做出了一个原型来, 想到了自己当时被折磨的头疼的样子,想着将一部分源代码发上来, 希望可以帮助到别人.呵呵，废话不多说了这里我发的是一个手写字符识别的程序(这是在编写交通标志的过程中产生的,因为当时手头的交通标志的样本够,所
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2024-07-02 15:20:09
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#矩的计算:moments函数
#在opencv中,函数cv2.moments()同时会计算上述空间矩
#中心矩,归一化中心距
#使用函数cv2.moments()提取一幅图像的特征
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('./image/feather.jpg')
cv2.imshow('original',img)
# print(img.s
