60、软件开发与视障设计师辅助应用研究

软件开发与视障设计师辅助应用研究

1. 软件开发实验与流程

在软件开发中,对于ATM项目的Model包进行了质量评估。评估发现,Model包中的所有方法代码简洁,除了两个类之外,其余类的质量都在阈值范围内,且这两个违规情况为误报,整体Model包的质量令人满意。同时,Bansiya和Davis提出的质量属性值也对该Model包给出了积极评价。

在基于MDA的软件开发流程与xGenerator构成的框架中,MVC Web应用的设计重点从编码转向了建模。结合当前研究,这类应用的开发流程可分为以下四个阶段:
1. 阶段1 :开展多个(等效)版本的业务对象图设计。
2. 阶段2 :针对每个版本,运行(自动)代码生成。
3. 阶段3 :对每个生成的产品,进行指标测量(如本文所述的方式)。
4. 阶段4 :比较阶段3的结果,选择最符合客户需求的产品。

在阶段4中,“最佳”产品的选择取决于客户认为Bansiya和Davis提出的六个质量属性中哪些是相关的。例如,如果可扩展性是优先考虑的因素,那么“最佳”产品应最大化抽象性、继承性和多态性,同时最小化耦合性。

下面用mermaid流程图展示这个开发流程:

graph LR
    A[阶段1:业务对象图设计] --> B[阶段2:代码生成]
    B --> C[阶段3:指标测量]
    C --> D[阶段4:结果比较与选择]
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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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