基于51单片机设计的红外热释电的人体感应报警器原理图和源码
上传时间： 2022-07-16
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STM32上的深度学习举例 人体运动识别，STM32Cube.AI 软件介绍。
上传时间： 2022-07-16
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51单片机人体红外传感器驱动步进电机源程序、注释详细，以下为部分代码截图：
上传时间： 2022-07-18
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人体感应护眼台灯设计，仿真及源码
上传时间： 2022-07-22
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SS0002是一款采用多普勒雷达技术，专门检测物体移动的微波感应模块。采用2.7G微波信号检测人体反射波，经电路处理控制照明回路。该模块具有灵敏度高，感应距离远，可靠性强，感应角度大，供应电压范围宽等特点。广泛应用于各种人体感应照明和防盗报警等场合。微波感应又称雷达感应，微波感应开关为主动式传感器，感应器发射高频电磁波并接收他们的回波，此感应器探测回波内的变化，甚至是探测范围内微小的移动，然后触发指令。微波感应开关是一种新型无死角感应，基于多普勒雷达原理，其平面型天线发出极低功率的电磁波并接收反射回波。可有效抑制高次谐波和其他杂波的干扰，灵敏度高、可靠性强、安全方便、智能节能，是一种新型实用的节能产品。若检测到感应区域的反射频率有变化，感应器触发动作，输出信号根据需要开启或关闭负载。多普勒效应是指物体辐射的波长因为光源和观测者相对运动而产生变化，在运动的波源面前，波被压缩，波长变得较短，频率变得较高，在运动的波源后面，产生相反的效应，波长变得较长，频率变得较低，波源的速度越高，所产生的效应越大，这种现象称为多普勒效应。
上传时间： 2022-07-23
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电子元器件抗ESD技术讲义:引 言 4 第1 章 电子元器件抗ESD损伤的基础知识 5 1.1 静电和静电放电的定义和特点 5 1.2 对静电认识的发展历史 6 1.3 静电的产生 6 1.3.1 摩擦产生静电 7 1.3.2 感应产生静电 8 1.3.3 静电荷 8 1.3.4 静电势 8 1.3.5 影响静电产生和大小的因素 9 1.4 静电的来源 10 1.4.1 人体静电 10 1.4.2 仪器和设备的静电 11 1.4.3 器件本身的静电 11 1.4.4 其它静电来源 12 1.5 静电放电的三种模式 12 1.5.1 带电人体的放电模式(HBM) 12 1.5.2 带电机器的放电模式（MM） 13 1.5.3 充电器件的放电模型 13 1.6 静电放电失效 15 1.6.1 失效模式 15 1.6.2 失效机理 15 第2章 制造过程的防静电损伤技术 2.1 静电防护的作用和意义 2.1.1 多数电子元器件是静电敏感器件 2.1.2 静电对电子行业造成的损失很大 2.1.3 国内外企业的状况 2.2 静电对电子产品的损害 2.2.1 静电损害的形式 2.2.2 静电损害的特点 2.2.3 可能产生静电损害的制造过程 2.3 静电防护的目的和总的原则 2.3.1 目的和原则 2.3.2 基本思路和技术途径 2.4 静电防护材料 2.4.1 与静电防护材料有关的基本概念 2.4.2 静电防护材料的主要参数 2.5 静电防护器材 2.5.1 防静电材料的制品 2.5.2 静电消除器（消电器、电中和器或离子平衡器） 2.6 静电防护的具体措施 2.6.1 建立静电安全工作区 2.6.2 包装、运送和存储工程的防静电措施 2.6.3 静电检测 2.6.4 静电防护的管理工作 第3章 抗静电检测及分析技术 3.1 抗静电检测的作用和意义 3.2 静电放电的标准波形 3.3 抗ESD检测标准 3.3.1 电子元器件静电放电灵敏度（ESDS）检测及分类的常用标准 3.3.2 标准试验方法的主要内容（以MIL-STD-883E 方法3015.7为例） 3.4 实际ESD检测的结果统计及分析 3.4.1 试验条件 3.4.2 ESD评价试验结果分析 3.5 关于ESD检测中经常遇到的一些问题 3.6 ESD损伤的失效定位分析技术 3.6.1 端口I－V特性检测 3.6.2 光学显微观察 3.6.3 扫描电镜分析 3.6.4 液晶分析 3.6.5 光辐射显微分析技术 3.6.6 分层剥离技术 3.6.7 小结 3.7 ESD和EOS的判别方法讨论 3.7.1 概念 3.7.2 ESD和EOS对器件损伤的分析判别方法 第4 章 电子元器件抗ESD设计技术 4.1 元器件抗ESD设计基础 4.1.1抗ESD过电流热失效设计基础 4.1.2抗场感应ESD失效设计基础 4.2元器件基本抗ESD保护电路 4.2.1基本抗静电保护电路 4.2.2对抗静电保护电路的基本要求 4.2.3 混合电路抗静电保护电路的考虑 4.2.4防静电保护元器件 4.3 CMOS电路ESD失效模式和机理 4.4 CMOS电路ESD可靠性设计策略 4.4.1 设计保护电路转移ESD大电流。 4.4.2 使输入/输出晶体管自身的ESD阈值达到最大。 4.5 CMOS电路基本ESD保护电路的设计 4.5.1 基本ESD保护电路单元 4.5.2 CMOS电路基本ESD保护电路 4.5.3 ESD设计的辅助工具－TLP测试 4.5.4 CMOS电路ESD保护设计方法 4.5.5 CMOS电路ESD保护电路示例 4.6 工艺控制和管理
上传时间： 2013-07-13
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汽车从批量生产到现在已经有100多年的历史，其中，车辆电子化、电动化取得了惊人的进展，伴随而来的是汽车用电量的迅速增加。专家预计到2010年电气方面功率会达到10kW，电流将会增加3倍以上，如不增加电流，最有效的方法是尽量提高汽车电源供电电压。电压最好能在人体安全电压范围(DC60V)以下，42V是一种解决办法。采用42V电源，可以直接减小导线尺寸和实现轻量化，从而降低成本。 在新的42V电源系统中，采用42V/14V双电压方案，对目前的电气系统冲击较小，过渡平缓。本文在综合国内外相关研究的基础上，对42V/14V双电压电气系统的技术发展以及现状进行了较系统的研究。主要研究内容如下： 首先，本文分析了汽车电源升压的原因，介绍了国内外的现状。研究探讨新型42V电源系统对汽车蓄电池的影响，介绍了混合动力车用蓄电池的特点，比较目前混合动力车用几种蓄电池的方案。因为42V/14V双电压共存，存在多种直流电压变换器，本文分析了DC/DC变换器的结构和原理，设计了高频斩波型和二重软开关两种DC/DC变换器模块方案。 其次，介绍了混合动力汽车42V一体化启动发电机系统装置的特点，叙述其工作原理和系统组成。提出了一种基于永磁同步电机ISG系统的设计方案。在对永磁同步电机理论研究的基础上，本文完成了对永磁同步电机起动的实验和调试。通过对实验样机做起动实验，验证了本文设计的ISG系统及电机的硬件驱动的可行性。 最后，汽车电源系统升压会产生更高的瞬态高压和更强的电磁干扰，本文简要分析了其产生的原因，阐述了基本的抑制方法。 目前汽车电源系统由14V电源向42V电源发展已经是必然的趋势。作为过渡阶段，对42V/14V双电压系统的研究将会是汽车界最近时期的一个重要内容。42V汽车电源系统标准的实施，将对汽车电器和电子设备带来巨大的冲击，同时也会给整个汽车界带来新一轮的电气技术革命。
上传时间： 2013-07-22
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随着生活水平的提高，人们越来越关注自己的身体健康，血压是反映人体生理状况的最重要指标之一，正常的血压是保证身体健康的重要条件。 另外血压也是重症病人监护的重要指标，准确、及时地监测血压，对于了解病情、诊断疾病和保障危重病人安全都极为重要。因此，研制高性能的血压监控系统具有重要的现实意义。 针对以上所述，本文提出了一种采用远程血压监控系统的解决方案，它融合计算机技术、测控技术和网络通讯技术为一体，使电子血压系统实现网络化。本系统将采集到的血压信息经处理后显示到液晶屏上，同时将此信息以TCP/IP的方式发送到网络上，这就是本设计的目的所在。 本论文在开始介绍了人体生理信号的特点及其测量条件之后，详细研究分析了血压测量原理以及舒张压和收缩压的判别。论文的重点放在系统硬件和软件两个方面的设计。在硬件方面，以ARM Cortex-M3内核的处理器LM3S8962作为控制器（内部集成有A/D转换器和以太网控制器等），使得硬件系统的设计简单化。整个硬件系统电路由六部分构成：处理器LM3S8962最小系统电路；电源模块：JTAG接口电路：血压检测模块；液晶显示模块；网络接口。其中，血压检测模块是整个系统设计的关键部分和难点部分，它主要是将袖压的直流部分和交流部分分离出来送到A/D转换器。软件方面，这个部分是第四章的系统软件的设计，首先把实时操作系统μC/OS-Ⅱ移植到处理器LM3S8962上，然后讲解了应用程序的设计（由三个部分组成），分别是A/D转换处理程序设计、液晶显示程序设计和网络通讯程序设计。论文的最后对系统的软硬件调试做了简单的介绍以及全文的总结。 关键词：TCP/IP 示波法 舒张压 收缩压 μc/OS-Ⅱ
上传时间： 2013-06-17
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心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
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本文介绍了从人体采集到的脉搏波信号，由于脉搏波信号信噪比比较低，给后续参数的准确测量带来了困难，所以对于噪声干扰的去除是非常重要而必须的。其中脉搏波信号中常见的噪声有工频干扰、基线漂移、肢体抖
上传时间： 2013-07-23
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