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技术资料 智能家居的标准与协议
家 庭 总 线 是 智 能 家 居 实 现
的 重 要 基 础 ． 是 住 宅 内 部 的 神
经 系 统 ． 其 主 要 作 用 是 连 接 家
中的各 种 电子 、 电气 设 备 ． 负责
将 家 庭 内 的 各 种 通 信 设 备 ( 包
括 安 保 、 电话 、 家 电 、 视 听 设 备
等 )连 接 在 一 起 ． 形 成 一 个 完 整
的家 庭 网 络 。
日 本 是 较 早 ...
单片机编程 linux 中断和设备驱动
linux 中断和设备驱动
本章介绍L i n u x内核是如何维护它支持的文件系统中的文件的，我们先介绍 V F S ( Vi r t u a lFile System，虚拟文件系统)，再解释一下L i n u x内核的真实文件系统是如何得到支持的。L i n u x的一个最重要特点就是它支持许多不同的文件系统。这使 L i n u x非常灵活，能够与许多其他的操作系统共 ...
开发工具 多功能单片机开发工具
超级单片机开发工具,包含:模拟/数字转换表计算,LED 编码器,色环电阻阻值计算,Hex/Bin转换,串口调试器,端口监视器等实用功能
单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 ...
PCB相关 多功能单片机开发工具
超级单片机开发工具,包含:模拟/数字转换表计算,LED 编码器,色环电阻阻值计算,Hex/Bin转换,串口调试器,端口监视器等实用功能
单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 ...
测试测量 基于CX20106A的超声波测距设计
文中介绍了基于CX20106A的超声波测距系统的设计与实现方案。以At89c52单片机作为中央处理器（mcu）控制协调整个设计的发射接收和数据处理，然后通过独立的R/T-40-16超声波发生和接受模块产生和接收超声波。以此两者之间的时间差来判断距离的大小，然后有单片机程序计算出障碍物与发射探头的距离。同时，使用DS18B20做为单片 ...
Linux/Unix编程 Linux下
Linux下，硬盘S.M.A.R.T相关工具
matlab例程 C-C法重构相空间文件夹说明1.CC_Method_main.m - 程序主文件 2、LorenzData.dll - 产生Lorenz离散数据 3、normalize_1.m - 信号归一化
C-C法重构相空间文件夹说明1.CC_Method_main.m - 程序主文件
2、LorenzData.dll - 产生Lorenz离散数据
3、normalize_1.m - 信号归一化
4、ccFunction.dll - 计算S(m,N,r,t)
数学计算 C-C方法及改进的C-C方法重构相空间的matlab程序 -------------------------------- 性能： 3000数据耗时3分钟 --------------
C-C方法及改进的C-C方法重构相空间的matlab程序
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性能：
3000数据耗时3分钟
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参考文献：
1、Nonlinear dynamics, delay times, and embedding windows.pdf
2、基于改进的C-C方法的相空间重构参数选择4.pdf
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文件夹说 ...
驱动编程 The Disk sample is used with Classpnp.sys as disk driver. The sample supports Plug and Play, Power M
The Disk sample is used with Classpnp.sys as disk driver. The sample supports Plug and Play, Power Management, WMI, and failure prediction (S.M.A.R.T.), and it is 64-bit compliant.
matlab例程 ICP fit points in data to the points in model. Fit with respect to minimize the sum of square errors
ICP fit points in data to the points in model. Fit with respect to minimize the sum of square errors with the closest model points and data points.
Ordinary usage:
[R, T] = icp(model,data)
INPUT:
model - matrix with model points,
data - matrix with data points,
OUTPUT:
R - rotation matrix an ...