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完整的GPS程序源代码

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简介:
完整的GPS程序源代码提供了一个全面的GPS应用程序开发指南,包括定位、地图显示和导航功能等核心模块的详细编程实现。适合开发者学习和参考。 为C语言编写一个程序,该程序包含上位机软件以及GPS数据获取与解析的源代码。

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  • GPS
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    完整的GPS程序源代码提供了一个全面的GPS应用程序开发指南,包括定位、地图显示和导航功能等核心模块的详细编程实现。适合开发者学习和参考。 为C语言编写一个程序,该程序包含上位机软件以及GPS数据获取与解析的源代码。
  • MVMD(Matlab)
    优质
    本资源提供完整的MATLAB代码文件,旨在支持用户独立运行和调试MVMD(多变种形态解混)算法,适用于信号处理与机器学习领域的研究人员及工程师。 多元变分模态分解(Multivariate Variational Mode Decomposition, MVMD)是由Rehman和Aftab提出的一种多通道信号处理算法,旨在解决多通道信号同步分解的问题。作为VMD的扩展版本,MVMD不仅在一定程度上克服了MEMD的缺点,还充分利用了多通道信号间的相关性,并具备模态齐整性的特点。
  • MATLAB GPS
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    本段MATLAB GPS程序源代码提供了详细的GPS信号处理和导航计算功能,适用于卫星定位系统的研究与开发。 《软件定义的伽利略接收机》一书中的源码涵盖了捕获、跟踪及定位结算算法的实现。
  • 164个Java
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    本书收录了164个完整的Java源代码程序,涵盖基础语法、面向对象编程到高级主题等多个方面,旨在帮助读者通过实践掌握Java编程技能。 这段文字描述的内容是包含164个完整Java源程序代码的文档。
  • PIC单片机
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    本资源提供一款完整的PIC单片机项目源代码,涵盖初始化设置、主循环逻辑及外设控制等模块,适合学习和参考。 需要一个完整的C语言代码示例来控制PIC单片机上的键盘、蜂鸣器和发光管,并包含数码管动态扫描函数的实现方法,该代码可以直接编译使用。
  • 雪人
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    雪人程序的完整代码是一份全面详尽的编程教程或指南,涵盖了创建和运行一个特定名为“雪人”的计算机程序所需的所有源代码。这段代码旨在帮助学习者掌握编程技能,通过构建有趣的雪人图案来增强他们的逻辑思维能力和实践技巧。 我制作了一个可爱的雪人,它有一个红红的鼻子和白白的皮肤,这些都是用MFC编写的。求分享下载链接。
  • Android GPS定位(示例)
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    本篇文章提供了一个详细的Android GPS定位功能实现教程,并附带完整的代码示例,帮助开发者轻松集成GPS定位到自己的应用中。 在Android平台上实现GPS定位功能的完整代码实例,并经过多次测试验证。
  • C#自动发帖
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    本项目提供了一套完整的C#自动发帖程序源代码,适用于需要自动化管理论坛或社交媒体账号发布内容的用户。代码结构清晰,易于修改和扩展,旨在帮助开发者实现高效的内容自动分发功能。 C#源码,网络相关,自动发帖 这是一个使用C#编写的自动发帖程序的完整项目,以魅族论坛为例进行演示,已经过测试验证。账户mychange当前帖子数为4700+。 运行该程序后,请点击“开始打酱油”按钮启动操作。友情提示:请勿将此源代码用于非法或恶意用途,后果自负;仅供学习参考之用。
  • ECU.rar
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    本资源包含一个完整的ECU(电子控制单元)程序代码库,适用于汽车或其他设备中的嵌入式控制系统开发。 一个ECU的完整程序具有很高的参考价值,但入门难度较大。
  • MATLAB声纹识别
    优质
    本项目提供一套完整的MATLAB声纹识别系统源代码,包括特征提取、模型训练及验证等模块,适用于研究与教学。 声纹识别MATLAB源程序全代码是一套用于研究与实现声纹识别技术的软件资源,涵盖了特征提取、模型构建及模式匹配等多个关键步骤。作为一种生物特征识别手段,声纹识别通过分析个体语音的独特模式来确认或辨识说话人的身份,在安全验证、电话银行服务和智能家居等领域得到广泛应用。 在声纹识别中,首要任务是进行特征提取。MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)是一种常用的表示方法,它模仿人类听觉系统对声音的感知方式,将原始语音信号转换为与听觉相关的参数序列。具体而言,该过程首先通过预加重处理去除高频成分,并执行分帧和加窗操作;接着利用梅尔滤波器组进行频谱分析;最后应用离散余弦变换(DCT)得到 cepstrum 参数,通常保留前13个系数作为特征向量。 GMM(高斯混合模型)是声纹识别中常用的统计建模工具。每个说话人的声纹被视为一个概率分布,并假设为多个高斯分部的组合体;在训练过程中,通过学习各成分的均值、方差和权重来最大程度地拟合特征数据,在完成模型训练后,则可通过最大后验概率(MAP)原则对新语音样本进行分类。而HMM(隐马尔科夫模型),则用于描述特征序列的变化规律,并通常与GMM结合使用,即每个GMM状态代表一个高斯分布;通过Baum-Welch算法优化参数迭代训练,同时利用Viterbi算法实现最优化解码过程。 MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化环境,在声纹识别等信号处理及机器学习任务中表现突出。源代码通常涵盖从数据预处理、特征提取到模型训练直至最终测试的完整流程;通过阅读与理解这些代码,开发者能够深入了解声纹识别原理,并灵活调整参数以优化性能。 实际应用时,系统可能面临噪声干扰、变音条件和说话速度变化等挑战,因此提高系统的鲁棒性和泛化能力是研究重点。此外,在现代技术中,还经常结合深度学习方法如卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN),以进一步提升识别精度。 综上所述,声纹识别MATLAB源程序全代码为研究人员及开发者提供了宝贵的教育资源和技术支持;通过深入学习和实践,不仅能掌握核心技术还能探索前沿应用。