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其他 片机开发过程中用到的多功能工具

片机开发过程中用到的多功能工具,包括热敏电阻RT值--HEX数据转换;3种LED编码;色环电阻计算器;HEX/BIN 文件互相转换;eeprom数据到C/ASM源码转换;CRC校验生成;串口调试,带简单而实用的数据分析功能;串口/并口通讯监视等功能. 用C++ Builder开发,无须安装,直接运行,不对注册表进行操作。纯绿色软件。 ...
https://www.eeworm.com/dl/534/199233.html
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系统设计方案 该双恒压供水控制系统是以PLC控制为核心

该双恒压供水控制系统是以PLC控制为核心,变频调速技术为基础,并结合压力传感器、变频器、水泵、继电器、接触器等组成。在此系统中,PLC将压力设定值与测量值的偏差经PID运算后得到的控制量作用到变频器,从而通过变频器控制水泵的转速调节管网的压力,实现恒压供水的目的 ...
https://www.eeworm.com/dl/678/208419.html
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其他 编译原理:词法分析器(C++实现) 将PASCAL的源程序

编译原理:词法分析器(C++实现) 将PASCAL的源程序,即相应字符流转换成内部表示,并对标识符填写相应的符号表供编译程序以后各阶段使用,输出的单词符号格式为二元组(单词种别,单词在标识符表中的地址),标识符表格式有“序号”和“标识符本身的值”两项。 ...
https://www.eeworm.com/dl/534/213483.html
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加密解密 MD5算法的实现。MD5以512位分组来处理输入的信息

MD5算法的实现。MD5以512位分组来处理输入的信息,且每一分组又被划分为16个32位子分组,经过了一系列的处理后,算法的输出由四个32位分组组成,将这四个32位分组级联后将生成一个128位散列值。
https://www.eeworm.com/dl/519/219761.html
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VHDL/FPGA/Verilog AVS运动补偿电路的VLSI设计与实现 提出了一种基于AVS标准的高效的运动补偿电路硬件结构

AVS运动补偿电路的VLSI设计与实现 提出了一种基于AVS标准的高效的运动补偿电路硬件结构,该设计采用了8 X 8块级流 水线操作,运动矢量归一化处理和插值滤波器组保证了流水线的高效运行以及硬件资源的最优 利用。采用Verilog语言完成了VLSI设计,并通过EDA软件给出仿真和综合结果。 ...
https://www.eeworm.com/dl/663/227026.html
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软件设计/软件工程 于背景减除法和时域差分法

于背景减除法和时域差分法,并对这两种算法加以了改进,综合二者优点,提出了一种新的运动检测方法。 以便于视觉监视中快速、准确地分割出运动目标。同时把分割出的运动目标用区域而不是轮廓二值图表示。以下的改进方案经实验证明可以实时地分割出运动目标,效果也较好。 ...
https://www.eeworm.com/dl/684/230702.html
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RFID编程 DPLL由 鉴相器 模K加减计数器 脉冲加减电路 同步建立侦察电路 模N分频器 构成. 整个系统的中心频率(即signal_in和signal_out的码速率的2倍) 为clk/8/N. 模K

DPLL由 鉴相器 模K加减计数器 脉冲加减电路 同步建立侦察电路 模N分频器 构成. 整个系统的中心频率(即signal_in和signal_out的码速率的2倍) 为clk/8/N. 模K加减计数器的K值决定DPLL的精度和同步建立时间,K越大,则同步建立时间长,同步精度高.反之则短,低. ...
https://www.eeworm.com/dl/697/248673.html
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matlab例程 绘制庞加莱截面图 在相空间中适当(要有利于观察系统的运动特征和变化

绘制庞加莱截面图 在相空间中适当(要有利于观察系统的运动特征和变化,如截面不能与轨线相切,更不能包含轨线)选取一截面,在此截面上某一对共轭变量如x1和x.1取固定值,称此截面为Poincare截面,相空间的连续轨迹与Poincare截面的交点成为截点。 ...
https://www.eeworm.com/dl/665/258685.html
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软件设计/软件工程 stats 用于检验回归模型的统计量

stats 用于检验回归模型的统计量,有三个数值:相关系数r2、F值、与F对应的概率p.相关系数r2越接近1,说明回归方程越显著;F > F1-α(k,n-k-1)时拒绝H0,F越大,说明回归方程越显著;与F对应的概率p 时拒绝H0,回归模型成立.
https://www.eeworm.com/dl/684/263476.html
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人工智能/神经网络 竞争学习指同一神经元层次上各个神经元相互之间进行竞争

竞争学习指同一神经元层次上各个神经元相互之间进行竞争,竞争胜利的神经元修改与其相联的连接权值。竞争学习是一种无监督学习。在无监督学习中,只向网络提供一些学习样本,而不提供理想的输出。网络根据输入样本进行自组织,并将其划分到相应的模式类中。 ...
https://www.eeworm.com/dl/650/298257.html
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