iir数字滤波器实验gui实现

时间: 2023-06-27 18:02:01 浏览: 36
### 回答1: IIR数字滤波器是一种非常重要的数字信号处理技术,它可以对信号进行实时滤波处理,以去除噪声和干扰,同时强化信号的特定频带。GUI实现则是在图形用户界面下实现IIR数字滤波器的操作和控制,让用户能够更加轻松地对信号进行处理。 具体实现过程包括以下步骤: 1. 设计GUI界面:设计一个用户友好的图形界面,包括输入区、输出区、调节选择区等。 2. 实现IIR数字滤波器算法:根据滤波器的特点和设计要求,选择合适的滤波器算法,例如Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器等,并用MATLAB等工具进行算法测试和优化。 3. 界面与算法的交互:将IIR数字滤波器算法与GUI界面进行连接,实现数据的输入、输出和参数的调节等功能。 4. 测试和优化:进行实验测试,检验IIR数字滤波器的性能和准确度,根据实验结果进行优化。 总之,GUI实现可以使IIR数字滤波器的操作更加方便和直观,也降低了操作门槛,使更多的人能够利用数字信号处理技术进行数据滤波处理。 ### 回答2: IIR数字滤波器是指基于无限脉冲响应的数字滤波器,它可以实现复杂的滤波功能。IIR数字滤波器实验GUI实现,是指通过图形用户界面(GUI)来实现IIR数字滤波器的实验,让使用者通过可视化界面来体验IIR数字滤波器的功能。 实现这个GUI界面的关键是图形绘制和控件的布局。首先需要使用编程语言和绘图工具,绘制出IIR数字滤波器的系统框图。然后在GUI界面上,通过控件的布局来实现输入信号、滤波器参数和输出信号的界面可视化展示。例如,可以通过滑动条来控制滤波器的截止频率、通带和阻带增益等参数,同时还要设计实时更新的信号波形图、频谱图和滤波后的波形图等界面。 除了GUI界面的实现,还需要编程实现IIR数字滤波器的算法。这部分需要对IIR数字滤波器的原理进行深入研究,了解其算法和实现过程,然后根据算法,在编程环境中实现滤波器的代码。 最后,进行GUI的测试和优化,保证滤波器的功能正确复现和界面的操作友好性。通过这样的实验GUI实现,能够使学生和工程师更好地掌握IIR数字滤波器的理论和实践,实现信号处理的快速原型开发。 ### 回答3: IIR数字滤波器是一种信号处理的工具,其广泛应用于音频、图像处理、通信等领域。为了便于学习和研究,需要设计一个IIR数字滤波器的实验GUI实现,让学生能够在图形界面下通过调整参数来实现数字滤波器的设计和功能测试。 在实现GUI界面时,需要考虑以下几个方面:首先需要设计一个用户友好的界面,包括各个参数的设置和滤波器的频率响应曲线显示。其次需要实现一个滤波器算法模块,能够进行数字滤波处理。常见的IIR数字滤波器算法包括Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器、Elliptic滤波器等,开发者可以根据需要选择合适的算法进行实现。最后需要实现数据输入和输出模块,用户能够通过输入界面输入待滤波的数据,完成滤波后输出处理结果。在程序开发过程中,应该保证其模块化,尽量分割成不同的函数,使得整个程序的可读性和可维护性更高。 总的来说,一个IIR数字滤波器实验GUI需要设计一个界面友好的图形界面,实现数字滤波算法和数据输入输出模块。通过此界面,用户可以自行调整参数进行数字滤波器的设计,并查看滤波器的频率响应曲线和处理结果,从而更好地理解数字滤波器的工作原理。

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iir数字滤波器可以通过FPGA进行实现。下面是一些实现步骤: 1. 设计数字滤波器的传递函数,选择合适的IIR滤波器类型,例如Butterworth、Chebyshev I、Chebyshev II或Elliptic等。根据信号处理要求和设计参数,确定滤波器的阶数、截止频率、通带和阻带衰减等参数。 2. 将数字滤波器的传递函数转换为差分方程,即将传递函数的分子和分母多项式进行离散化,得到滤波器的差分方程。这个过程可以使用MATLAB或Octave等数学软件进行计算。 3. 将差分方程转换为直接型IIR滤波器或级联型IIR滤波器的结构,即将差分方程化简为可实现的IIR滤波器结构。直接型IIR滤波器结构的实现简单,但需要更高的运算精度;级联型IIR滤波器结构的实现复杂,但运算精度低,可以通过级联多个直接型IIR滤波器来提高精度。 4. 在FPGA上实现IIR滤波器结构,可以使用硬件描述语言如Verilog或VHDL来实现。在实现过程中需要考虑时钟频率、滤波器的输入和输出数据格式、运算精度、滤波器系数的存储和更新等问题。 5. 将FPGA实现的IIR数字滤波器进行仿真和调试,可以使用FPGA开发板或仿真软件进行验证。通过对比仿真结果和设计要求,调整滤波器参数和结构,直到达到设计要求。 总的来说,FPGA实现数字滤波器可以提供更高的计算性能和更低的延迟,适用于实时信号处理和高速通信等应用。
IIR数字滤波器(Infinite Impulse Response,无限脉冲响应)是一种数字滤波器设计方法。它的设计目标是通过改变滤波器结构的参数来满足所需的频率响应特性。 IIR数字滤波器的设计一般包括以下步骤: 1. 确定滤波器的类型:低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器或带阻滤波器。 2. 确定滤波器的阶数:根据所需的滤波效果和计算资源的限制,确定滤波器的阶数。 3. 选择滤波器的设计方法:常用的设计方法包括Butterworth方法、Chebyshev方法、椭圆方法等。每种方法都有其优点和限制,根据设计需求选择合适的方法。 4. 设计滤波器的传递函数:根据滤波器类型和设计方法,计算出滤波器的传递函数。传递函数描述了输入信号和输出信号的关系。 5. 进行滤波器的调整和优化:根据设计要求和实际应用,对滤波器的参数进行调整和优化,使得滤波器的性能达到最佳状态。 实现IIR数字滤波器可以借助软件工具来实现。常用的软件工具有MATLAB、Python等。这些工具提供了丰富的数字信号处理函数和滤波器设计函数,可以快速实现IIR数字滤波器的设计和仿真。 具体实现步骤如下: 1. 在软件工具中导入或编写滤波器设计函数。 2. 根据设计需求输入滤波器类型、阶数和设计方法等参数。 3. 调用设计函数,生成滤波器的传递函数。 4. 可以进行滤波器的参数调整和优化,如改变截止频率、增加滤波器阶数等。 5. 对滤波器进行仿真和测试,检验滤波器输出是否满足设计要求。 6. 根据仿真结果进行调整和优化,直到滤波器性能满足要求。 通过软件实现IIR数字滤波器设计,可以快速而灵活地满足不同的设计需求,并且可以通过模拟和仿真验证滤波器的性能,使得设计过程更加高效和可靠。
IIR数字滤波器是一种常见的数字滤波器,它具有无限脉冲响应,可以实现比FIR数字滤波器更高阶的滤波器设计。下面介绍一下IIR数字滤波器设计及其Matlab实现。 ### IIR数字滤波器设计 IIR数字滤波器的设计通常分为两种:基于模拟滤波器的设计和直接数字滤波器的设计。 #### 基于模拟滤波器的设计 基于模拟滤波器的设计方法是将模拟滤波器的传递函数进行离散化,得到IIR数字滤波器的差分方程。 具体步骤如下: 1. 设计一个模拟滤波器,其传递函数为H(s)。 2. 将模拟滤波器的传递函数H(s)进行离散化,得到离散化后的传递函数H(z)。 3. 将离散化后的传递函数H(z)进行因式分解,得到IIR数字滤波器的差分方程。 这种方法的优点是设计简单,但需要考虑离散化误差对滤波器性能的影响。 #### 直接数字滤波器的设计 直接数字滤波器的设计方法是直接根据数字滤波器的性质进行设计,不需要借助模拟滤波器。 具体步骤如下: 1. 确定IIR数字滤波器的类型(低通、高通、带通、带阻)和阶数。 2. 确定滤波器的截止频率或通带和阻带范围。 3. 根据所选的类型和阶数,选择适当的设计方法(巴特沃斯、切比雪夫等)。 4. 根据所选的设计方法,计算滤波器的系数。 5. 将计算得到的系数代入IIR数字滤波器的差分方程中,得到滤波器的实现方式。 这种方法的优点是对滤波器性能的控制更加精确,但需要进行复杂的计算。 ### Matlab实现 在Matlab中,可以使用butter、cheby1、cheby2等函数来实现IIR数字滤波器的设计。 以设计一个10阶低通Butterworth滤波器为例,代码如下: matlab % 采样率 Fs = 1000; % 截止频率 fc = 100; % 阶数 n = 10; % 设计滤波器 [b,a] = butter(n,fc/(Fs/2),'low'); % 信号 t = 0:1/Fs:1; x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*150*t) + sin(2*pi*300*t); % 滤波 y = filter(b,a,x); % 绘图 figure; subplot(2,1,1); plot(t,x); title('原始信号'); subplot(2,1,2); plot(t,y); title('滤波后信号'); 其中,butter(n,Wn,'low')函数用于设计低通Butterworth滤波器,n为阶数,Wn为截止频率。filter(b,a,x)函数用于对信号进行滤波,b和a为滤波器的系数。 以上是IIR数字滤波器的设计及其Matlab实现的简单介绍,希望能对你有所帮助。
IIR (Infinite Impulse Response) 数字滤波器是一种数字滤波器类型,其特点是具有无限长的单位脉冲响应。相较于 FIR (Finite Impulse Response) 数字滤波器,IIR 数字滤波器通常具有更高的性能和更少的计算复杂度,因此在实际应用中更加常用。以下是 IIR 数字滤波器的设计与实现的一般步骤: 1. 确定滤波器的性能指标和要求,包括滤波器类型、通带和阻带的频率范围、通带和阻带的最大衰减等。这些指标和要求将直接影响滤波器的设计和实现。 2. 选择适当的 IIR 滤波器结构,例如直接形式 I 或者直接形式 II。不同的结构具有不同的性能和计算复杂度,需要根据具体应用进行选择。 3. 设计滤波器的传递函数。可以使用模拟滤波器设计的方法,如巴特沃斯(Butterworth)、切比雪夫(Chebyshev)等方法,也可以使用数字滤波器设计的方法,如窗函数、最小相位等方法。设计传递函数的目标是满足滤波器的性能指标和要求。 4. 将传递函数转化为差分方程。根据所选择的滤波器结构,可以使用一些方法将传递函数转化为差分方程,如双线性变换、频率采样等方法。 5. 实现差分方程。根据所得到的差分方程,可以使用递归公式或者直接计算的方法实现 IIR 数字滤波器。 6. 优化实现。对于实时应用和资源受限的环境,可以使用一些优化方法,如级联、折叠、计算共享等方法,以减少计算复杂度和存储需求。 总之,IIR 数字滤波器的设计与实现需要考虑多个因素,包括性能指标、滤波器结构、传递函数、差分方程以及实现优化等,需要根据具体应用进行选择和调整。
在C语言中,可以使用差分方程的形式来实现IIR数字滤波器。具体的实现步骤如下: 1. 定义滤波器的系数: - b系数:代表前馈(feedforward)系数,即输出与输入直接相关的系数。 - a系数:代表反馈(feedback)系数,即输出与过去输出相关的系数。 2. 初始化滤波器的状态变量: - y:过去输出的值。 - x:过去输入的值。 3. 实现滤波器的差分方程: - 使用循环结构,遍历输入信号的每一个样本。 - 计算当前输出值: y[n] = b[0]*x[n] + b[1]*x[n-1] + ... + b[N]*x[n-N] - a[1]*y[n-1] - ... - a[M]*y[n-M] - 更新状态变量: x[n-1] = x[n] y[n-1] = y[n] 下面是一个简单的示例代码,实现了一个一阶低通IIR数字滤波器: c #define N 2 // 前馈系数个数 #define M 1 // 反馈系数个数 float b[N+1] = {0.5, 0.5}; // 前馈系数 float a[M+1] = {1.0, -0.8}; // 反馈系数 float x[N+1] = {0}; // 输入状态变量 float y[M+1] = {0}; // 输出状态变量 float iir_filter(float input) { float output = 0; // 更新输入状态变量 for (int i = N; i > 0; i--) { x[i] = x[i - 1]; } x[0] = input; // 计算输出 for (int i = 0; i <= N; i++) { output += b[i] * x[i]; } for (int i = 1; i <= M; i++) { output -= a[i] * y[i]; } // 更新输出状态变量 for (int i = M; i > 0; i--) { y[i] = y[i - 1]; } y[0] = output; return output; } 请注意,此示例仅演示了一个简单的一阶低通IIR数字滤波器的实现。对于更高阶或其他类型的IIR滤波器,需要相应地调整系数和状态变量的数量,并根据具体的滤波器设计进行实现。
### 回答1: 实验四是关于IIR数字滤波器设计及软件实现的实验。在这个实验中,我们将学习如何使用MATLAB软件设计和实现IIR数字滤波器。IIR数字滤波器是一种数字滤波器,它使用反馈来实现滤波功能。在实验中,我们将学习IIR数字滤波器的基本原理、设计方法和实现步骤。通过这个实验,我们可以更好地理解数字滤波器的工作原理,提高数字信号处理的能力。 ### 回答2: IIR数字滤波器是一种数字信号处理技术,是一种数字滤波器的类型,实验四主要是关于IIR数字滤波器设计及软件实现。 IIR数字滤波器的设计需要考虑三个方面:滤波器类型的选择、滤波器的阶数、滤波器的设计方法。滤波器类型的选择包括低通、高通、带通、带阻等类型。滤波器的阶数决定了滤波器的陡峭程度,阶数越高,滤波器的陡峭程度越高。滤波器的设计方法有直接法、间接法等。 软件实现主要是利用Matlab或者Python等编程语言,通过调用数字信号处理工具箱中的函数库,实现IIR数字滤波器的设计及滤波处理。Matlab中主要使用freqz函数来绘制滤波器的频率响应曲线,使用filter函数实现对信号的滤波处理。Python中也有相应的数字信号处理工具箱,主要使用scipy.signal库中的函数来实现IIR数字滤波器的设计与处理。 总之,IIR数字滤波器是一种重要的数字信号处理技术,在实际应用中被广泛使用,掌握其设计与软件实现技术对于信号处理的工程实践和研究具有重要的意义。 ### 回答3: IIR数字滤波器是数字信号处理中常用的滤波器之一。本实验主要涉及到IIR数字滤波器的设计和软件实现。 IIR数字滤波器是一种基于差分方程的数字滤波器,其特点是具有积分和反馈,能够实现比FIR数字滤波器更为复杂和高阶的系统函数。IIR数字滤波器适用于各种数字信号处理应用,例如音频处理、图像处理、通信系统等等。 在IIR数字滤波器的设计中,我们需要选择合适的滤波器类型,并确定滤波器的阶数和截止频率等参数。在选择滤波器类型时,我们可以根据滤波器的传递函数来进行选择。常见的IIR数字滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。 在确定滤波器的阶数和截止频率等参数时,我们需要根据所需的滤波器性能进行调整。较高的阶数和较低的截止频率能够实现较好的滤波效果,但会增加计算量和延迟等问题。而较低的阶数和较高的截止频率则会带来较差的滤波效果。 在软件实现方面,我们可以利用MATLAB等工具进行计算和模拟。MATLAB内置了丰富的数字信号处理函数和工具箱,能够方便地进行IIR数字滤波器的设计和仿真。我们可以通过MATLAB实现IIR数字滤波器的频率响应分析、时域响应分析以及滤波器性能测试等。 总之,IIR数字滤波器的设计和软件实现需要有一定的理论和实践基础,需要根据实际应用和滤波效果进行选择和调整,才能获得较好的效果。
下面是一个简单的基于MATLAB的IIR数字滤波器GUI界面设计代码,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。 matlab function iir_filter_gui % 创建主窗口 main_window = figure('Name','IIR数字滤波器','NumberTitle','off','Position',[200,200,300,250],'MenuBar','none','ToolBar','none'); % 创建选择滤波类型的文本和下拉菜单 uicontrol('Parent',main_window,'Style','text','String','选择滤波类型:','Position',[20,200,100,20]); filter_type_menu = uicontrol('Parent',main_window,'Style','popupmenu','String',{'低通滤波器','高通滤波器','带通滤波器','带阻滤波器'},'Position',[130,200,120,20]); % 创建选择滤波器阶数的文本和滑动条 uicontrol('Parent',main_window,'Style','text','String','选择滤波器阶数:','Position',[20,170,100,20]); order_slider = uicontrol('Parent',main_window,'Style','slider','Min',1,'Max',10,'Value',5,'SliderStep',[1/9,1/9],'Position',[130,170,120,20]); % 创建显示当前滤波器阶数的文本 order_text = uicontrol('Parent',main_window,'Style','text','String','5','Position',[260,170,30,20]); % 创建选择滤波器截止频率的文本和滑动条 uicontrol('Parent',main_window,'Style','text','String','选择截止频率:','Position',[20,140,100,20]); cutoff_slider = uicontrol('Parent',main_window,'Style','slider','Min',0,'Max',1,'Value',0.5,'SliderStep',[0.01,0.1],'Position',[130,140,120,20]); % 创建显示当前截止频率的文本 cutoff_text = uicontrol('Parent',main_window,'Style','text','String','0.5','Position',[260,140,30,20]); % 创建滤波器设计按钮 design_button = uicontrol('Parent',main_window,'Style','pushbutton','String','设计滤波器','Position',[100,100,100,30],'Callback',@design_filter); % 创建显示滤波器响应的轴 response_axes = axes('Parent',main_window,'Position',[0.1,0.1,0.8,0.4]); % 回调函数,用于设计滤波器并绘制其响应 function design_filter(~,~) % 获取用户选择的滤波器类型、阶数和截止频率 filter_type = filter_type_menu.Value; order = round(order_slider.Value); cutoff = cutoff_slider.Value; % 根据用户选择的滤波器类型创建滤波器对象 switch filter_type case 1 filter_object = designfilt('lowpassiir','FilterOrder',order,'PassbandFrequency',cutoff); case 2 filter_object = designfilt('highpassiir','FilterOrder',order,'PassbandFrequency',cutoff); case 3 filter_object = designfilt('bandpassiir','FilterOrder',order,'PassbandFrequency1',cutoff-0.1,'PassbandFrequency2',cutoff+0.1); case 4 filter_object = designfilt('bandstopiir','FilterOrder',order,'PassbandFrequency1',cutoff-0.1,'PassbandFrequency2',cutoff+0.1); end % 获取滤波器响应 [h, w] = freqz(filter_object); % 绘制滤波器响应曲线 plot(response_axes,w/pi,20*log10(abs(h))); xlabel(response_axes,'归一化频率'); ylabel(response_axes,'增益(dB)'); title(response_axes,'IIR数字滤波器响应'); end % 回调函数,用于更新滤波器阶数显示文本 function update_order_text(~,~) order_text.String = num2str(round(order_slider.Value)); end % 回调函数,用于更新截止频率显示文本 function update_cutoff_text(~,~) cutoff_text.String = num2str(cutoff_slider.Value); end % 为阶数滑动条和截止频率滑动条添加回调函数 addlistener(order_slider,'Value','PostSet',@update_order_text); addlistener(cutoff_slider,'Value','PostSet',@update_cutoff_text); end 运行该代码后,会弹出一个窗口,你可以选择滤波器类型、滤波器阶数和截止频率,点击“设计滤波器”按钮后,程序会根据你的选择设计滤波器并在窗口中绘制出其响应曲线。
fir数字滤波器的设计与实现: fir数字滤波器的设计思路是采用有限长的冲激响应特性,将所有的输出系数都存放在一个有限长度的数组中,这个数组被称为滤波器的系数序列,也称为滤波器的“头文件”,在程序中直接调用。fir数字滤波器具有相对简单的结构和设计方法,其优点是它的输出只与当前的输入值和前面若干个的输入值有关,无需记忆过去输出值,不会引起时域波动,且稳定性好。 具体实现步骤如下: 1.确定滤波器类型:低通、高通、带通、带阻等。 2.选择窗函数:窗函数的作用是对滤波器的系数进行加权调整,常用的窗函数有Hamming、Blackman等。 3.确定截止频率:截止频率是滤波器在特定频率下所具有的响应特性,根据需要可以进行具体设置。 4.计算滤波器系数:使用数字信号处理软件或编程语言进行计算,得到各个系数的数值。 5.将系数存储在数组中:将得到的系数存储在数组中,以便在程序中进行调用。 6.应用滤波器:将输入信号传入滤波器,根据滤波器系数进行计算得到输出信号。 iir数字滤波器的设计与实现: iir数字滤波器的设计思路是采用无限长的冲激响应特性,其输出序列不仅与当前的输入值有关,还与以前的输出值有关,因此它具有相对复杂的结构和设计方法,一些复杂的滤波器,如Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器、Elliptic滤波器等,都属于iir数字滤波器。iir数字滤波器由于具有较好的频域特性和较少的阶数,因此在信号处理中应用广泛。 具体实现步骤如下: 1.确定滤波器类型:低通、高通、带通、带阻等。 2.选择滤波器的特性函数:不同的滤波器类型可以采用不同的特性函数,根据需要进行选择。 3.确定截止频率:根据需要进行具体设置,可为多个截止频率。 4.设计滤波器:使用数字信号处理软件或编程语言进行设计,得到各个系数的数值。 5.应用滤波器:将输入信号传入滤波器,根据滤波器系数进行计算得到输出信号。 6.优化:通过调整滤波器参数来达到理想的响应特性,优化滤波器的性能。

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