匹配計演算法

① 空氣開關和電路匹配的計算方法

功率=電流乘以電壓。P=UI.按照線路電器功率算出電流。按照實際電流匹配開關。

② 身高體重匹配式

體重是反應和衡量一個人健康狀況的重要標志之一，過胖和過瘦都對健康有害，身高體重不協調也不會給人以美感，體重的變化，會直接反映身體長期的熱量平衡狀態。身高體重標准計算方法。女性標准體重=身高一105;男性體重=身高一10O。

③ 系數匹配法是怎麼算

系數分配法是根據確定的系數將不同產品產量折算為標准產品產量來分配生產費用或成本的一種方法。通常用於按類計算的產品成本在同類各種產品之間的分配、聯產品分離前的成本的分配，以及共同耗用材料費用在各產品之間的分配等等。系數可依據定額耗用量、定額費用，產品體積、長度、重量、售價、加工難易程度以及某些技術經濟指標確定。通常選擇一種產量較多、生產較穩定的產品作為標准產品，令其系數為1，然後求出其它產品相對於標准產品的系數。系數一經確定，在一定時期內應穩定不變。
1、確定分配標准。
2、將分配標准折算成固定系數。
3、將類內各產品的產量按照系數折算出相當於標准產品的產量，計算公式為:
某產品相當於標准產品的產量=該產品的實際產量×該產品的系數
4、計算出全部產品相當於標准產品的總產量，以此為標准分配類內各種產品的成本。

④ EXCEL如何匹配並運算

在Sheet1的C2單元格輸入以下公式，然後向下填充公式
=B2-SUMIF(Sheet2!A:A,A2,Sheet2!B:B)

⑤ 部落沖突部落戰匹配值怎樣算 部落戰匹配值計算方法

首先我要再次再次申明幾點：
1、我這里完全不討論匹配寶寶有用沒用，我也從來沒說過匹配寶寶沒用，請這里不要再猜測我文章有貶低寶寶的用意。
2、完全的匹配寶寶很難匹配到部落戰，我們匹配了24小時系統自助終止了，所以這次我們帶了兩正常七本，其它是正常五六本，只有三個是寶寶，只有一個一級加農炮那種。此次匹配時間不超過23分鍾。我看錶的時間是8分鍾，有圖為證。

⑥ EXCEL查找、匹配公式

理論上在標簽一的C2中輸入公式：
=VLOOKUP(B2,Sheet1!A:B,2,0)
下拉復制即可。

但有些版本的EXCEL不能正常准確查找，建議將標簽4的內容復制到標簽一的空白列如F:G列，然後在C2中輸入公式：
=VLOOKUP(B2,F:G,2,0)
下拉復制即可。

⑦ 怎麼用公式使excel數據匹配

1、在一個工作薄新建兩張表，例如下圖，下面通過公式把人員工號加入到第一張表中。（圖片裡面中所用身份證號不是真實信息。）

(7)匹配計演算法擴展閱讀

VLOOKUP的語法：

1．括弧里有四個參數，是必需的。最後一個參數range_lookup是個邏輯值，我們常常輸入一個0字，或者False;其實也可以輸入一個1字，或者true。前者表示的是完整尋找，找不到就傳回錯誤值#N/A；後者先是找一模一樣的，找不到再去找很接近的值，還找不到也只好傳回錯誤值#N/A。

2．Lookup_value是一個很重要的參數，它可以是數值、文字字元串、或參照地址。我們常常用的是參照地址。

3．Table_array是搜尋的范圍，col_index_num是范圍內的欄數。Col_index_num不能小於1，其實等於1也沒有什麼實際用的。

如果出現一個這樣的錯誤的值#REF!，則可能是col_index_num的值超過范圍的總欄位數。選取Table_array時一定注意選擇區域的首列必須與lookup_value所選取的列的格式和欄位一致。

比如lookup_value選取了「姓名」中的「張三」，那麼Table_array選取時第一列必須為「姓名」列，且格式與lookup_value一致，否則便會出現#N/A的問題。

4.在使用該函數時，lookup_value的值必須在table_array中處於第一列。

⑧ 雙目視覺的匹配演算法是不是有好幾種具體是哪幾種

與普通的圖像模板匹配不同的是，立體匹配是通過在兩幅或多幅存在視點差異、幾何畸變、灰度畸變、雜訊干擾的圖像對之間進行的，不存在任何標准模板進行匹配。立體匹配方法一般包含以下三個問題:(1)基元的選擇，即選擇適當的圖像特徵如點、直線、相位等作為匹配基元;(2)匹配的准則，將關於物理世界的某些固有特徵表示為匹配所必須遵循的若干規則，使匹配結果能真實反映景物的本來面目;(3)演算法結構，通過利用適當的數學方法設計能正確匹配所選擇基元的穩定演算法。

根據匹配基元的不同，立體視覺匹配演算法目前主要分為三大類,即區域匹配、相位匹配和特徵匹配:

基於區域灰度的匹配演算法是把一幅圖像(基準圖)中某一點的灰度鄰域作為模板，在另一幅圖像(待匹配圖)中搜索具有相同(或相似)灰度值分布的對應點鄰域，從而實現兩幅圖像的匹配。這類演算法的性能取決於度量演算法及搜索策略的選擇。另外，也必須考慮匹配窗口大小、形式的選擇，大窗口對於景物中存在的遮擋或圖像不光滑的情況會更多的出現誤匹配，小窗口則不具有足夠的灰度變化信息，不同的窗口形式對匹配信息也會有不同的影響。因此應該合理選取匹配區域的大小和形式來達到較好的匹配結果。

相位匹配是近二十年發展起來的一種匹配演算法，相位作為匹配基元，即認為圖像對中的對應點局部相位是一致的。最常用的相位匹配演算法有相位相關法和相位差——頻率法，雖然該方法是一種性能穩定、具有較強的抗輻射抗透視畸變能力、簡單高效、能得到稠密視差圖的特徵匹配方法。但是，當局部結構存在的假設不成立時，相位匹配演算法因帶通輸出信號的幅度太低而失去有效性，也就是通常提到的相位奇點問題，在相位奇點附近，相位信息對位置和頻率的變化極為敏感，因此用這些像素所確定的相位差異來衡量匹配誤差將導致極不可靠的結果。此外，相位匹配演算法的收斂范圍與帶通濾波器的波長有關，通常要考慮相位卷繞，在用相位差進行視差計算時，由於所採用的相位只是原信號某一帶通條件下的相位，故視差估計只能限制在某一限定范圍之內，隨視差范圍的增大，其精確性會有所下降。

基於特徵的圖像匹配方法是目前最常用的方法之一，由於它能夠將對整個圖像進行的各種分析轉化為對圖像特徵(特徵點、特徵曲線等)的分析的優點，從而大大減小了圖像處理過程的計算量，對灰度變化、圖像變形、噪音污染以及景物遮擋等都有較好的適應能力。

基於特徵的匹配方法是為使匹配過程滿足一定的抗噪能力且減少歧義性問題而提出來的。與基於區域的匹配方法不同，基於特徵的匹配方法是有選擇地匹配能表示景物自身特性的特徵，通過更多地強調空間景物的結構信息來解決匹配歧義性問題。這類方法將匹配的搜索范圍限制在一系列稀疏的特徵上。利用特徵間的距離作為度量手段，具有最小距離的特徵對就是最相近的特徵對，也就是匹配對。特徵間的距離度量有最大最小距離、歐氏距離等。

特徵點匹配演算法嚴格意義上可以分成特徵提取、特徵匹配和消除不良匹配點三步。特徵匹配不直接依賴於灰度，具有較強的抗干擾性。該類方法首先從待匹配的圖像中提取特徵，用相似性度量和一些約束條件確定幾何變換，最後將該變換作用於待匹配圖像。匹配中常用的特徵基元有角點、邊緣、輪廓、直線、顏色、紋理等。同時，特徵匹配演算法也同樣地存在著一些不足，主要表現為:

(l)特徵在圖像中的稀疏性決定了特徵匹配只能得到稀疏的視差場，要獲得密集的視差場必須通過使用插值的過程，插值過程通常較為復雜。

(2)特徵的提取和定位的准確與否直接影響特徵匹配結果的精確度。

(3)由於其應用場合的局限性，特徵匹配往往適用於具有特徵信息顯著的環境中，在缺少顯著主導特徵環境中該方法有很大困難。

總之，特徵匹配基元包含了演算法編程上的靈活性以及令人滿意的統計特性。演算法的許多約束條件均能清楚地應用於數據結構，而數據結構的規則性使得特徵匹配非常適用於硬體設計。例如，基於線段的特徵匹配演算法將場景模型描繪成相互聯結的邊緣線段，而不是區域匹配中的平面模型，因此能很好地處理一些幾何畸變問題，對對比度和明顯的光照變化等相對穩定。特徵匹配由於不直接依賴於灰度，計算量小，比基於區域的匹配演算法速度快的多。且由於邊緣特徵往往出現在視差不連續的區域，特徵匹配較易處理立體視覺匹配中的視差不連續問題。