代码搜索：时钟提取
找到约 10,000 项符合「时钟提取」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/237360/13967406
c df_timera.c
/*****************************************************************************\
文件名：df_timera.c
描述：用于MSP430F149。
定时器A定时，产生中断，使主程序退出低功耗模式。
使用TACTL0
工作模式：增计数模式
时钟源：ACLK为32.768kHz
www.eeworm.com/read/200904/15420531
c df_timerb.c
/*****************************************************************************\
文件名：df_timerb.c
描述：用于MSP430F149。
定时器B定时，产生中断，使主程序退出低功耗模式。
使用TBCTL0
工作模式：增计数模式
时钟源：ACLK 32.
www.eeworm.com/read/109555/15554385
cpp 8_2.cpp
#include
class Clock //时钟类声明
{
public: //外部接口
Clock(int NewH=0, int NewM=0, int NewS=0);
void ShowTime();
void operator ++(); //前置单目运算符重载
void operator ++(int); //后置单目运算符重载
pri
www.eeworm.com/read/109554/15554510
cpp 8_2.cpp
#include
class Clock //时钟类声明
{
public: //外部接口
Clock(int NewH=0, int NewM=0, int NewS=0);
void ShowTime();
void operator ++(); //前置单目运算符重载
void operator ++(int); //后置单目运算符重载
pri
www.eeworm.com/read/105597/15664597
txt readme.txt
M430/OS 演示程序
V1.00
说明：
此演示程序包含六个任务：
softclock 软时钟任务
task1 向端口2的每个管脚输出方波的任务
task2 向端口3的每
www.eeworm.com/read/105596/15664604
txt readme.txt
M430/OS 演示程序
V1.10
说明：
此演示程序包含六个任务：
softclock 软时钟任务
task1 向端口2的每个管脚输出方波的任务
task2 向端口3的每
www.eeworm.com/read/391955/8371603
m fft_noise.m
% fft_noise.m
% 傅立叶变化示例
% 产生带有噪声的声源信号，并提取离散信号
t=0:0.001:0.6;
% 噪声信号的主频为60Hz和150Hz
x=sin(2*pi*60*t)+sin(2*pi*150*t);
y=x+2*randn(size(t));
plot(1000*t(1:50),y(1:50))
title('Signal Corrupted wit
www.eeworm.com/read/432936/8561706
m fft_noise.m
% fft_noise.m
% 傅立叶变化示例
% 产生带有噪声的声源信号，并提取离散信号
t=0:0.001:0.6;
% 噪声信号的主频为60Hz和150Hz
x=sin(2*pi*60*t)+sin(2*pi*150*t);
y=x+2*randn(size(t));
plot(1000*t(1:50),y(1:50))
title('Signal Corrupted wit
www.eeworm.com/read/284781/8899315
m 例程10-10.m
% 采用补零的扩展模式（参见dwtmode函数）
% 装载一维尺度信号
load leleccum;
s = leleccum(1:3920);
% 使用db1在第3层进行分解
[c,l] = wavedec(s,3,'db1');
subplot(4,1,1);plot(s);
title('原始信号');
% 从小波分解结构[c,l]中提取1、2及3层的细节系数
[cd1
www.eeworm.com/read/284781/8899549
m 例程13-17.m
%装载并显示原始图像
load belmont2;
subplot(2,2,1);
image(X);colormap(map);title('原始图像 ');axis square;
disp('压缩前图像的大小：');
whos('X')
%对图像进行7层小波分解
[c,l]=wavedec2(X,2,'bior3.7');
%提取小波分解结构中的一层的低频系数和高频系数
c