该文档为A、B、AB、D类音频功率放大器简介文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
上传时间： 2021-11-28
上传用户：qdxqdxqdxqdx
基于ARM-FPGA的IRIG-B码产生器的研制这是一份非常不错的资料，欢迎下载，希望对您有帮助！
上传时间： 2021-12-30
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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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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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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
上传用户：weixiao99
数字超声诊断设备在临床诊断中应用十分广泛，研制全数字化的医疗仪器已成为趋势。尽管很多超声成像仪器设计制造中使用了数字化技术，但是我们可以说现代VLSI 和EDA 技术在其中并没有得到充分有效的应用。随着现代电子信息技术的发展，PLD 在很多与B 型超声成像或多普勒超声成像有关的领域都得到了较好的应用，例如数字通信和相控雷达领域。 在研究现代超声成像原理的基础上，我们首先介绍了常见的数字超声成像仪器的基本结构和模块功能，同时也介绍了现代FPGA 和EDA 技术。随后我们详细分析讨论了B 超中，全数字化波束合成器的关键技术和实现手段。我们设计实现了片内高速异步FIFO 以降低采样率，仿真结果表明资源使用合理且访问时间很小。正交检波方法既能给出灰度超声成像所需要的回波的幅值信息，也能给出多普勒超声成像所需要的回波的相移信息。我们设计实现了基于直接数字频率合成原理的数控振荡器，能够给出一对幅值和相位较平衡的正交信号，且在FPGA 片内实现方案简单廉价。数控振荡器输出波形的频率可动态控制且精度较高，对于随着超声在人体组织深度上的穿透衰减，导致回波中心频率下移的声学物理现象，可视作将回波接收机的中心频率同步动态变化进行补偿。 还设计实现了B 型数字超声诊断仪前端发射波束聚焦和扫描控制子系统。在单片FPGA 芯片内部设计实现了聚焦延时、脉宽和重复频率可动态控制的发射驱动脉冲产生器、线扫控制、探头激励控制、功能码存储等功能模块，功能仿真和时序分析结果表明该子系统为设计实现高速度、高精度、高集成度的全数字化超声诊断设备打下了良好的基础，将加快其研发和制造进程，为生物医学电子、医疗设备和超声诊断等方面带来新思路。
上传时间： 2013-06-18
上传用户：hfmm633
目前国内井下水泵电机多数采用传统的人工进行控制，即人工加继电器进行控制的方法。这种方法控制线路复杂，设备运行的自动化程度低，可靠性差，工人劳动强度大，应急能力差等缺点。针对当前国家对煤矿企业安全生产要求的不断提高和企业自身发展所遇到的实际问题，研制了基于ARM的煤矿井下水泵电机网络监控系统，不仅可以完成水位检测、轴温检测、流量检测、水泵起动、停止及其过程控制，而且还可以进行数据传输、处理等工作。它具有以下特点：水位实时在线检测与显示；水泵启动与停止控制；多台水泵实时“轮班工作制”；根据涌水量大小和用电“避峰就谷”原则，控制投入运行的水泵台数；与监控中心联网，实行集中控制。 本文所设计的监控系统由监控中心、监控终端和远程访问三部分组成，分别介绍了监控系统的硬件设计、电机保护算法设计、系统通讯网络的设计和监控系统软件的设计。 监控系统的硬件设计主要针对监控终端的硬件设计，它采用S3C440X作为监控终端的处理芯片。根据监测的主要参数如水泵电机电流、电压、水泵开停状态、电机温度、井底水仓水位、水泵出口流量的实际特点，通过ARM芯片的快速处理运算能力，实时计算出水泵的三相有功功率和无功功率、功率因数等参量，井底水仓的水位和水泵出水口的流量、水泵的三相电压和电流准确值。把处理运算的结果通过以太网传到监控中心进行存储、显示和打印，同时监控中心根据传上来的结果进行判断，然后根据判断的情况确定是否需要给监控终端发送控制命令。 电机保护算法设计方面，主要针对系统数据采集的特点，对相电流、相电压进行交流信号采样。对采样后的数据运用快速傅立叶变换（FFT）进行数值计算，获得了高精度的测量。 系统通讯网络的设计主要针对系统两层通讯网络的协议进行分析与设计。监控中心软件采用基于Basic的可视化的程序设计语言Visual Basic6．0进行开发。客户端利用计算机网络技术，使用B/S模式远程实现对系统运行数据的传输，以便可以查询实时数据和历史数据，实现资源共享。
上传时间： 2013-06-25
上传用户：q123321
近年来，嵌入式Internet远程测控系统已成为计算机控制领域一个重要组成部分，它将计算机网络、通信与自动控制技术相结合并成为新兴的研究热点。通过嵌入式Internet控制系统，用户只要在有网络接入的地方，就可以对与网络连接的任何现场设备进行远程测控。嵌入式系统可以根据应用进行软硬件的定制，特别适用于对成本、体积、功耗有严格要求的各种远程测控设备。该项技术的研究具有广阔的应用前景。 嵌入式Web远程监控不同于以往的C/S和B/S网络监控技术，它通常采用嵌入式系统作为Web服务器，使得系统的成本大大降低，且设备体积小巧，便于安装、易于维护，安全可靠，此技术自问世以来得到了业界的广泛关注，各式各样的解决方案和实现方式层出不穷。 本文提出了一种基于ARM的嵌入式网络控制系统。该系统以嵌入式Boa服务器作为远程信号的传输平台。首先对网络的系统结构和工作原理作了详细介绍，然后对嵌入式网络控制系统的实现作了深入的探讨和研究。 整个嵌入式网络控制系统主要划分为三个部分：嵌入式网络控制系统硬件设计；嵌入式网络控制器的软件设计；嵌入式网络控制系统Web服务器实现。系统选用主流的ARM微处理器LPC2210作为系统主控制器，并根据需要给出了具体的硬件电路设计，包括：存储器接口电路、网络接口电路、串行通信接口电路以及信号调理电路设计。鉴于μ Clinux对ARM技术的有力支持，且μ Clinux具有内核可裁减、网络功能强大、低成本、代码开放等特点，通过对μ Clinux的裁减、配置和编译，成功地将μ Clinux移植到LPC2210中。然后完成设备驱动开发、嵌入式网络控制系统Boa服务器的构建及系统应用开发。 该嵌入式网络控制系统融合监控网与信息网，实现了远程分布式测控和通讯。系统稳定性高、实时性好、性价比高，具有广泛的应用价值，适用于工业、交通、电力、能源等众多控制领域。
上传时间： 2013-04-24
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