自动投币洗衣机的控制器设计.适合感兴趣的人学习参考
上传时间： 2022-04-23
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本书是自适应信号处理领域的一本经典教材。全书共17章，内容包括：自适应LMS横向滤波器、自适应格型滤波器、自适应递归滤波器、频域和子带自适应滤波器、盲自适应滤波器、神经网络、非线性自适应滤波器等及其在通信与信息系统中的应用。目录背景与预览第1章 随机过程与模型第2章 维纳滤波器第3章 线性预测第4章 最速下降算法第5章 最小均方自适应滤波器第6章 归一化最小均方自适应滤波器第7章 频域和子带自适应滤波器第8章 最小二乘法第9章 递归最小二乘自适应滤波器第10章 卡尔曼滤波器第11章 平方根自适应滤波器第12章 阶递归自适应滤波器第13章 有限精度效应第14章 时变系统的跟踪第15章 无限脉冲响应自适应滤波器第16章 盲反卷积第17章 反向传播学习后记附录A 复变量附录B 对向量微分附录C 拉格朗日乘子法附录D 估计理论附录E 特征分析附录F 旋转和映射附录G 复数Wishart分布术语参考文献 现在网上流传的技术类书籍好多都是预览版本，此书为全本，非常难得，现在分享给大家，希望对大家有所帮助。
标签： 自适应滤波器
上传时间： 2022-05-14
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产品型号：VK2C21A/B/C/D 产品品牌：VINKA/永嘉微/永嘉微电 封装形式：SOP28/24/20/16 裸片:DICE（邦定COB）/COG（邦定玻璃用） 产品年份：新年份 联 系 人：许硕 原厂直销，工程服务，技术支持，价格最具优势！QT446 VK2C21A/B/C/D概述： VK2C21是一个点阵式存储映射的LCD驱动器，可支持最大80点（20SEGx4COM）或者最大128点（16SEGx8COM）的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据，也可通过指令进入省电模式。其高抗干扰，低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。 特点： ★ 工作电压 2.4-5.5V ★ 内置32 kHz RC振荡器 ★ 偏置电压（BIAS）可配置为1/3、1/4 ★ COM周期（DUTY）可配置为1/4、1/8 ★ 内置显示RAM为20x4位、16x8位 ★ 帧频可配置为80Hz、160Hz ★ 省电模式（通过关显示和关振荡器进入）
标签： VK2C 21 LCD 应用于 抗干扰 环境 液晶驱动
上传时间： 2022-06-07
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j1939 附录a附录b
标签： j1939
上传时间： 2022-06-09
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产品型号：VK2C21A/B/C/D 产品品牌：VINKA/永嘉微/永嘉微电 封装形式：SOP28/24/20/16 裸片:DICE（邦定COB）/COG（邦定玻璃用） 产品年份：新年份 联 系 人：许硕 Q Q：191 888 5898 联系手机：18898582398（信） 原厂直销，工程服务，技术支持，价格最具优势！QT459 VK2C21A/B/C/D概述： VK2C21是一个点阵式存储映射的LCD驱动器，可支持最大80点（20SEGx4COM）或者最大128点（16SEGx8COM）的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据，也可通过指令进入省电模式。其高抗干扰，低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。 特点： ★ 工作电压 2.4-5.5V ★ 内置32 kHz RC振荡器 ★ 偏置电压（BIAS）可配置为1/3、1/4 ★ COM周期（DUTY）可配置为1/4、1/8 ★ 内置显示RAM为20x4位、16x8位 ★ 帧频可配置为80Hz、160Hz ★ 省电模式（通过关显示和关振荡器进入）
标签： VK2C21 VK2C21A VK2C21B VK2C21C VK2C21D LCD抗干扰段码屏驱动 段码屏驱动抗干扰
上传时间： 2022-06-09
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描述了NTC使用B值计算出实际温度与输出的电压之间的关系。
标签： ntc计算
上传时间： 2022-06-15
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BC20-TE-B NB-Iot 评估板评估板原厂原理图V1.2。完整对应实物装置。
上传时间： 2022-06-17
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当山>0时，必然使集成运放的输出uo<0，从而导致二极管D2导通，D1截止，电路实现反相比例运算，输出电压当u<0时，必然使集成运放的输出uo>0，从而导致二极管D1导通D2截止，R+中电流为零，因此输出电压uo=0。u和uo的波形如图（b）所小如果设二极管的导通电压为0.7V，集成运放的开环差模放大倍数为50万倍，那么为使二极管D1导通，集成运放的净输入电压0.7v=014×10-=145×10同理可估算出为使D2导通集成运放所需的净输入电压，也是同数量级。可见，只要输入电压u使集成运放的净输入电压产生非常微小的变化，就可以改变D1和D2工作状态，从而达到精密整流的目的在半波精密整流电路中，当u>0时，U=Ku（K>0），当u<0时，U=0若利用反相求和电路将-Ku与山负半周波形相加，就可实现全波整流。分析由A所组成的反相求和运算电路可知，输出电压当u>0时，U=2u，u∞=-（-2u+u）=u；当u<0时，uo=0、想想？）uc-u；所以故此图也称为绝对值电路。当输入电压为正弦波和三角波时，电路输出波形分别如图所示。
标签： 精密整流电路
上传时间： 2022-06-26
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ASR M08-B设置软件 V3.2 arduino 2560+ASRM08-B测试程序 arduino UNO+ASRM08-B测试程序语音控制台灯电路图及C51源码(不带校验码) 继电器模块设置。 ASR M08-B是一款语音识别模块。首先对模块添加一些关键字，对着该模块说出关键字，串口会返回三位的数，如果是返回特定的三位数字，还会引起ASR M08-B的相关引脚电平的变化。【测试】①打开“ASR M08-B设置软件 V3.2.exe”。②选择“串口号”、“打开串口”、点选“十六进制显示”。③将USB转串口模块连接到语音识别模块上。接线方法如下：语音模块TXD --> USB模块RXD语音模块RXD --> USB模块TXD语音模块GND --> USB模块GND语音模块3V3 --> USB模块3V3（此端为3.3V电源供电端。）④将模块的开关拨到“A”端，最好再按一次上面的大按钮（按一次即可，为了确保模块工作在正确的模式）。⑤对着模块说“开灯”、“关灯”模块会返回“0B”、“0A”，表示正常(注意：0B对应返回值010，0B对应返回值010，返回是16进制显示的嘛，设置的时候是10进制设置的)。
标签： ASR M08-B
上传时间： 2022-07-06
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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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