匹配计算法

① 空气开关和电路匹配的计算方法

功率=电流乘以电压。P=UI.按照线路电器功率算出电流。按照实际电流匹配开关。

② 身高体重匹配式

体重是反应和衡量一个人健康状况的重要标志之一，过胖和过瘦都对健康有害，身高体重不协调也不会给人以美感，体重的变化，会直接反映身体长期的热量平衡状态。身高体重标准计算方法。女性标准体重=身高一105;男性体重=身高一10O。

③ 系数匹配法是怎么算

系数分配法是根据确定的系数将不同产品产量折算为标准产品产量来分配生产费用或成本的一种方法。通常用于按类计算的产品成本在同类各种产品之间的分配、联产品分离前的成本的分配，以及共同耗用材料费用在各产品之间的分配等等。系数可依据定额耗用量、定额费用，产品体积、长度、重量、售价、加工难易程度以及某些技术经济指标确定。通常选择一种产量较多、生产较稳定的产品作为标准产品，令其系数为1，然后求出其它产品相对于标准产品的系数。系数一经确定，在一定时期内应稳定不变。
1、确定分配标准。
2、将分配标准折算成固定系数。
3、将类内各产品的产量按照系数折算出相当于标准产品的产量，计算公式为:
某产品相当于标准产品的产量=该产品的实际产量×该产品的系数
4、计算出全部产品相当于标准产品的总产量，以此为标准分配类内各种产品的成本。

④ EXCEL如何匹配并运算

在Sheet1的C2单元格输入以下公式，然后向下填充公式
=B2-SUMIF(Sheet2!A:A,A2,Sheet2!B:B)

⑤ 部落冲突部落战匹配值怎样算 部落战匹配值计算方法

首先我要再次再次申明几点：
1、我这里完全不讨论匹配宝宝有用没用，我也从来没说过匹配宝宝没用，请这里不要再猜测我文章有贬低宝宝的用意。
2、完全的匹配宝宝很难匹配到部落战，我们匹配了24小时系统自助终止了，所以这次我们带了两正常七本，其它是正常五六本，只有三个是宝宝，只有一个一级加农炮那种。此次匹配时间不超过23分钟。我看表的时间是8分钟，有图为证。

⑥ EXCEL查找、匹配公式

理论上在标签一的C2中输入公式：
=VLOOKUP(B2,Sheet1!A:B,2,0)
下拉复制即可。

但有些版本的EXCEL不能正常准确查找，建议将标签4的内容复制到标签一的空白列如F:G列，然后在C2中输入公式：
=VLOOKUP(B2,F:G,2,0)
下拉复制即可。

⑦ 怎么用公式使excel数据匹配

1、在一个工作薄新建两张表，例如下图，下面通过公式把人员工号加入到第一张表中。（图片里面中所用身份证号不是真实信息。）

(7)匹配计算法扩展阅读

VLOOKUP的语法：

1．括号里有四个参数，是必需的。最后一个参数range_lookup是个逻辑值，我们常常输入一个0字，或者False;其实也可以输入一个1字，或者true。前者表示的是完整寻找，找不到就传回错误值#N/A；后者先是找一模一样的，找不到再去找很接近的值，还找不到也只好传回错误值#N/A。

2．Lookup_value是一个很重要的参数，它可以是数值、文字字符串、或参照地址。我们常常用的是参照地址。

3．Table_array是搜寻的范围，col_index_num是范围内的栏数。Col_index_num不能小于1，其实等于1也没有什么实际用的。

如果出现一个这样的错误的值#REF!，则可能是col_index_num的值超过范围的总字段数。选取Table_array时一定注意选择区域的首列必须与lookup_value所选取的列的格式和字段一致。

比如lookup_value选取了“姓名”中的“张三”，那么Table_array选取时第一列必须为“姓名”列，且格式与lookup_value一致，否则便会出现#N/A的问题。

4.在使用该函数时，lookup_value的值必须在table_array中处于第一列。

⑧ 双目视觉的匹配算法是不是有好几种具体是哪几种

与普通的图像模板匹配不同的是，立体匹配是通过在两幅或多幅存在视点差异、几何畸变、灰度畸变、噪声干扰的图像对之间进行的，不存在任何标准模板进行匹配。立体匹配方法一般包含以下三个问题:(1)基元的选择，即选择适当的图像特征如点、直线、相位等作为匹配基元;(2)匹配的准则，将关于物理世界的某些固有特征表示为匹配所必须遵循的若干规则，使匹配结果能真实反映景物的本来面目;(3)算法结构，通过利用适当的数学方法设计能正确匹配所选择基元的稳定算法。

根据匹配基元的不同，立体视觉匹配算法目前主要分为三大类,即区域匹配、相位匹配和特征匹配:

基于区域灰度的匹配算法是把一幅图像(基准图)中某一点的灰度邻域作为模板，在另一幅图像(待匹配图)中搜索具有相同(或相似)灰度值分布的对应点邻域，从而实现两幅图像的匹配。这类算法的性能取决于度量算法及搜索策略的选择。另外，也必须考虑匹配窗口大小、形式的选择，大窗口对于景物中存在的遮挡或图像不光滑的情况会更多的出现误匹配，小窗口则不具有足够的灰度变化信息，不同的窗口形式对匹配信息也会有不同的影响。因此应该合理选取匹配区域的大小和形式来达到较好的匹配结果。

相位匹配是近二十年发展起来的一种匹配算法，相位作为匹配基元，即认为图像对中的对应点局部相位是一致的。最常用的相位匹配算法有相位相关法和相位差——频率法，虽然该方法是一种性能稳定、具有较强的抗辐射抗透视畸变能力、简单高效、能得到稠密视差图的特征匹配方法。但是，当局部结构存在的假设不成立时，相位匹配算法因带通输出信号的幅度太低而失去有效性，也就是通常提到的相位奇点问题，在相位奇点附近，相位信息对位置和频率的变化极为敏感，因此用这些像素所确定的相位差异来衡量匹配误差将导致极不可靠的结果。此外，相位匹配算法的收敛范围与带通滤波器的波长有关，通常要考虑相位卷绕，在用相位差进行视差计算时，由于所采用的相位只是原信号某一带通条件下的相位，故视差估计只能限制在某一限定范围之内，随视差范围的增大，其精确性会有所下降。

基于特征的图像匹配方法是目前最常用的方法之一，由于它能够将对整个图像进行的各种分析转化为对图像特征(特征点、特征曲线等)的分析的优点，从而大大减小了图像处理过程的计算量，对灰度变化、图像变形、噪音污染以及景物遮挡等都有较好的适应能力。

基于特征的匹配方法是为使匹配过程满足一定的抗噪能力且减少歧义性问题而提出来的。与基于区域的匹配方法不同，基于特征的匹配方法是有选择地匹配能表示景物自身特性的特征，通过更多地强调空间景物的结构信息来解决匹配歧义性问题。这类方法将匹配的搜索范围限制在一系列稀疏的特征上。利用特征间的距离作为度量手段，具有最小距离的特征对就是最相近的特征对，也就是匹配对。特征间的距离度量有最大最小距离、欧氏距离等。

特征点匹配算法严格意义上可以分成特征提取、特征匹配和消除不良匹配点三步。特征匹配不直接依赖于灰度，具有较强的抗干扰性。该类方法首先从待匹配的图像中提取特征，用相似性度量和一些约束条件确定几何变换，最后将该变换作用于待匹配图像。匹配中常用的特征基元有角点、边缘、轮廓、直线、颜色、纹理等。同时，特征匹配算法也同样地存在着一些不足，主要表现为:

(l)特征在图像中的稀疏性决定了特征匹配只能得到稀疏的视差场，要获得密集的视差场必须通过使用插值的过程，插值过程通常较为复杂。

(2)特征的提取和定位的准确与否直接影响特征匹配结果的精确度。

(3)由于其应用场合的局限性，特征匹配往往适用于具有特征信息显着的环境中，在缺少显着主导特征环境中该方法有很大困难。

总之，特征匹配基元包含了算法编程上的灵活性以及令人满意的统计特性。算法的许多约束条件均能清楚地应用于数据结构，而数据结构的规则性使得特征匹配非常适用于硬件设计。例如，基于线段的特征匹配算法将场景模型描绘成相互联结的边缘线段，而不是区域匹配中的平面模型，因此能很好地处理一些几何畸变问题，对对比度和明显的光照变化等相对稳定。特征匹配由于不直接依赖于灰度，计算量小，比基于区域的匹配算法速度快的多。且由于边缘特征往往出现在视差不连续的区域，特征匹配较易处理立体视觉匹配中的视差不连续问题。