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卡数据

  • IC卡编程

    IC卡编程,方便IC卡的读写,方便IC卡的数据存储

    标签: IC卡 编程

    上传时间: 2013-12-01

    上传用户:chenjjer

  • C_C++与数据结构

    C_C++与数据结构,运行环境 ======== WINDOWS 95/98,32MB以上内存,声卡等附属设备。 显示分辨率不低于1024×768,小字体。 1. 该软件不需安装,直接运行C_STRU.EXE即可。具体操作方法见软件中“帮助”菜单项中的“操作说明”。 2. 使用时,必须将 \h_file 文件夹中所有头文件拷贝到 Turbo C 文件夹中。 注意:不能将 \h_file 文件夹拷贝到 Turbo C 文件夹中, 也不能将 \h_file 文件夹中所有头文件拷贝到用户自己定义的文件夹中。

    标签: C_C 数据结构

    上传时间: 2013-12-17

    上传用户:kytqcool

  • LabView与CAN卡的应用

    基于LabVIEW和USB-CAN卡的实时数据采集系统及应用

    标签: labview can

    上传时间: 2015-05-05

    上传用户:dakcou

  • 基于CF接口的便携式数据采集系统

    本文提出了一种基于comPactFlash(CF)接口的便携式数据采集系统的设计方案,采用 可编程逻辑器件实现CF接口控制及数据采集控制:CF接口部分实现与上位机的数据传 送,数据采集控制部分完成量程变换!模数转换控制等功能"上位机基于CF接口与下位 机进行数据通信,给下位机发送量程控制字!数据采集参数等命令,采用中断方式接收下 位机采集过来的数据并进行处理,下位机只完成数据的采集"这种方案最大的优势是上位 机端的数据处理软件易于修改,以面向不同的应用" 目前基于CF接口的设计采用专用芯片实现接口控制,由FPGA!DSP等实现逻辑功 能,这种多芯片方案虽然设计简单,但成本高,功耗大"本课题首先根据CF规范,设计 了一种基于可编辑逻辑器件的CF卡端接口,实现了存储器模式和I/O模式两种传输方式 的接口设计,并在此基础上完成了数据采集系统的设计"相比较传统方案,本方案设计灵 活,系统成本和功耗更低"此外,本课题设计的基于可编辑逻辑器件的CF卡端接口具有 通用性,在此基础上可实现其它多种基于CF接口的便携式I/O设备" 本课题完成的数据采集系统中,用于逻辑控制的可编程逻辑器件采用了FPGA和 CPLD两种实现方案"在完成系统的硬件和软件设计后,对系统进行了测试,结果表明系 统成功地实现了数据采集!处理!显示和控制,采用CPLD作为本设计的逻辑控制在系 统功耗方面具有明显的优势"

    标签: ComPactFlash接口可编辑逻辑器件数据采集系统

    上传时间: 2015-05-25

    上传用户:wjc511

  • labview 卡尔曼滤波程序

    labview的一阶卡尔曼滤波程序,用于数据处理,滤波

    标签: labview 卡尔曼 滤波程序

    上传时间: 2017-01-04

    上传用户:dxz996459

  • AR(1)模型卡尔曼滤波

    对数据进行分析处理,确定时间序列模型,最终得到AR(1)模型,再利用卡尔曼滤波对数据进性滤波处理

    标签: 模型 卡尔曼滤波

    上传时间: 2017-05-06

    上传用户:李兆桐114

  • t1040数据手册

    t1040,数据手册,飞思卡尔PPC芯片资料

    标签: t1040 数据手册

    上传时间: 2017-08-09

    上传用户:chen21lu

  • FPGA读写SD卡读取BMP图片通过LCD显示例程实验 Verilog逻辑源码Quartus工程文件

    FPGA读写SD卡读取BMP图片通过LCD显示例程实验 Verilog逻辑源码Quartus工程文件+文档说明,FPGA型号Cyclone4E系列中的EP4CE6F17C8,Quartus版本17.1。1 实验简介在前面的实验中我们练习了 SD 卡读写,VGA 视频显示等例程,本实验将 SD 卡里的 BMP 图片读出,写入到外部存储器,再通过 VGA、LCD 等显示。本实验如果通过液晶屏显示,需要有液晶屏模块。2 实验原理在前面的实验中我们在 VGA、LCD 上显示的是彩条,是 FPGA 内部产生的数据,本实验将彩条替换为 SD 内的 BMP 图片数据,但是 SD 卡读取速度远远不能满足显示速度的要求,只能先写入外部高速 RAM,再读出后给视频时序模块显示module top( input                       clk, input                       rst_n, input                       key1, output [5:0]                seg_sel, output [7:0]                seg_data, output                      vga_out_hs,        //vga horizontal synchronization output                      vga_out_vs,        //vga vertical synchronization output[4:0]                 vga_out_r,         //vga red output[5:0]                 vga_out_g,         //vga green output[4:0]                 vga_out_b,         //vga blue output                      sd_ncs,            //SD card chip select (SPI mode) output                      sd_dclk,           //SD card clock output                      sd_mosi,           //SD card controller data output input                       sd_miso,           //SD card controller data input output                      sdram_clk,         //sdram clock output                      sdram_cke,         //sdram clock enable output                      sdram_cs_n,        //sdram chip select output                      sdram_we_n,        //sdram write enable output                      sdram_cas_n,       //sdram column address strobe output                      sdram_ras_n,       //sdram row address strobe output[1:0]                 sdram_dqm,         //sdram data enable output[1:0]                 sdram_ba,          //sdram bank address output[12:0]                sdram_addr,        //sdram address inout[15:0]                 sdram_dq           //sdram data);parameter MEM_DATA_BITS         = 16  ;            //external memory user interface data widthparameter ADDR_BITS             = 24  

    标签: fpga

    上传时间: 2021-10-27

    上传用户:

  • 同源多传感器加权数据融合算法的研究

    在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量,然而由于每个传感器位于过程的不同位置,它们将不问程度的受到嗓声的干扰,为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果,霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息,得到对被测参数的最优估计,本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法,即研究如何对每个传感器进行加权,从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上,首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法,通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解,利用每个传感器测量值所对应的奇异值,可以估计出对每个传感器权值的最优估计,从而在不要任何先验知识的条件下,可仅由多传感器的测量值,利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计,此外,在许多工业过程中,人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布,此时人们希望利用多传感器融合的测量结果,对每一个传感器的测量数据进行重建,以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此,本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法,仿真和实验结果都说明提出算法是有效的,最后,研究了非线性动态系统的状态融合问题,研究了加权无气味卡尔曼滤波(UKF)方法,研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波(EKF)在状态融合估计中的不足,可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统,数据融合,奇异值分解,UKF

    标签: 传感器 数据融合

    上传时间: 2022-03-16

    上传用户:aben

  • ATE1133音频解码芯片方案设计 USB音频芯片方案 USB声卡芯片方案 typec耳机方案分享

    USB音频方案,USB声卡方案1. 描述ATE1133是一颗包含音频编解码器、HIFI级单麦克风输入和立体声耳机输出解决方案。内部集成多个模块,包括高速&全速USB Host/Device收发器(PHY),ARM??Cortex?-M4?32-bit?MCU内核主频96MHZ,16bit ADC采样率:48、96KHZ、16bit DAC采样率:48、96KHZ,支持标准安卓耳机线控按键控制,支持美标CTIA带耳机插拔检测。它非常适用于USB C型桌面拓展坞、数据音频HUB、视频会议、Type-c耳机、C型音频转接头、USB话务耳机、USB车载AUX音频线等应用。此外还支持上位机Windows PC端软件界面在线调试仿真和更新片内flash闪存。2.特点·符合USB 2.0全速运行·符合USB AUDIO & HID设备类规范·支持Headset模式·支持Microphone模式·支持Speaker模式·支持硬件设置三种模式切换·支持左右声道平衡·麦克风Audio-ADC参数:      采样率:48、96KHZ      位宽:16Bit      THD+N=0.005%      SNR≥98      Bias电压:3V·立体声耳机输出Audio-DAC参数:      采样率:48、96KHZ      位宽:16Bit      THD+N=0.003%(RL=32Ω)      RL输出摆幅=1.6V      直驱16/32Ω耳机,最大功率35mW·内置低功耗ARM核心,全速运行功耗=3.3V@18ma,功耗0.06mW·支持线控耳机模式:上一曲、下一曲、播放/暂停、点按音量加减、长按音量连续加减·芯片单电源供电:3.3~5V-MAX·32针脚QFN32 4X4 封装

    标签: ate1133 音频 解码芯片 usb typec

    上传时间: 2022-03-22

    上传用户:shjgzh