信息架构
共 51 篇文章
信息架构 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 51 篇文章，持续更新中。
基于Matlab_Simulink下的TDMA协议在噪声环境中的仿真研究
<span id="LbZY">时分多址（TDMA）接入是一种按时间划分节点传输信息的传输方式 。本文利用Matlab/Simulink对TDMA（时分多址）协议进行了仿真研究，并对噪声环境下TDMA系统的抗干扰能力做出了分析研究。分析结果表明TDMA协议有良好地抗干扰能力。为TDMA在无线宽带接入网的应用提供了理论支持。<br />
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ARK-8017DHI 16位8路差分模拟量输入模块
<P>为提高产品的可靠性、设计和功能,本文所有信息若有变更,恕不提前通知。本文信息也不作为厂商的任何承诺。</P>
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MT-014 DAC基本架构I：DAC串和温度计（完全解码）DAC
本指南讨论最基本的DAC架构：“串”DAC和“温度计”DAC。串DAC的起源与开尔文爵士有 关，他于19世纪中叶发明了开尔文分压器。串DAC在当今颇受欢迎，特别是在典型分辨率 为6到8位的数字电位计等应用中。温度计DAC则相对独立于代码相关的开关毛刺，因而是 低失真分段DAC和流水线式ADC的常用构建模块。
MEMS器件气密封装工艺规范
MEMS是融合了硅微加工,LIGA和精密机械加工等多种加工技术,并应用现代信息技术构成的微型系统.
脉搏波信号降噪和特征点识别研究
对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中，然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响，使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声，因此降噪处理显得尤为必要。同时，脉搏波中含有人体生理病理信息，不同的人将表现为不同的特征，可以看出确定脉搏波特征点对于分析人体生理健康很有意义。针对信号去噪问题采用小波变换和多分辨率分析的方法，该方法在时域和频域都能表征信号局部信息的能力，且具有对信号具
宽带射频功率放大器的数字预失真技术研究
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本课题主要研究对象为数字预失真技术中的功放模型的建立及数字预失真算法的研究。功放的数学模型主要分为无记忆模型和记忆模型，分析了不同模型的参数估计的方法。针对以往常见的模型反转数字预失真算法，课题分析并使用了新颖的间接学习(indirect learning)数字预失真算法，从而有效避免了无法对功放模型进行求逆的缺陷，并在此架构下仿真了不同功放模型的参数估计对于数字预失真效果的影响。针
基于帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">基于图形处理器单元（GPU）提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA-SIFT（基于统一计算设备架构的尺度不变特征变换）算法提取图像匹配特征点的基础上，优化随机采样一致性算法（RANSAC）剔除
ADC采样信息ADM1275、ADM1276、ADM1075
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ADM1275、ADM1276和ADM1075均共用同样的基本模数转换器(ADC)内核和PMBus接口。这些器件在平均计算和ADC寄存器更新方面存在一些细微差异。从ADM1275、ADM1276或ADM1075器件快速读取数据时，也需要考虑一些因素和限制。本应用笔记介绍了每种器件的ADC操作，以及如何将其数据速率提到最高(如需要)。<br />
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MOTION BUILDER 使用说明书Ver.2
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MOTION BUILDER Ver.2 是用于监控 KV-H20/H20S/H40S/H20G 的参数设定以及当前动作状态的软件。 在 PC 上可以设定复杂的参数，并可以在显示画面上监控正在运行的 KV-H20/H20S/H40S/H20G。<br />
关于 MOTION BUILDER Ver.2 概要、功能与使用方法的详细说明。在安装之前，请仔细阅读本手册，并充分 理解。</p
基于云计算的冷链物流配送车辆路径优化方法研究
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 20.99431800842285px;">针对冷链物流配送车辆路径优化问题，分析云计算模式下处理配送车辆实时路径的优势，建立了冷链物流配送车辆路径优化应用服务架构；并
基于Kalman滤波的多传感器信息融合研究
<span id="LbZY">多传感器信息融合是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。单一传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段，多传感器信息融合后可以完善地、准确地反映环境特征。本文介绍多传感器数据融合的基本理论。数据融合是把来自不同传感器数据加以综合、相关、互联，提高定位和特征估计的精度。文章对Kalman融合算法进行仿真，对结果进行分析。验证算法的可行性。<br /