基于 B- 树实现的图书管理系统1.rar
上传时间： 2017-07-13
上传用户：chenlong
基于XML－J2EE、C/S与B/S混合结构的电子商务智能管理信息系统应用研究
上传时间： 2017-07-22
上传用户：1427796291
本系统即是基于B/S模式并使用jsp技术实现的，有以下功能：用户信息管理；书籍管理；订单管理信息。
上传时间： 2017-08-07
上传用户：love1314
网佳网络办公系统（以下简称OA）是一套基于B/S模式的无纸化办公系统。[显著特点：无须安装客户端] 主要功能模块：管理 公文 车辆 通知 档案 值班 人事 审批 仓库 主界面 软件下载 个人办公室 通讯录 邮件服务 其中个人办公室又包括 工作日志 个人资料 记事本 区号查询 出差记录 万年历 个人通讯录 我的客户 主界面附设有可扩展的功能模块，可以定制适合您企业的特殊功能模块
上传时间： 2014-07-13
上传用户：zhaoq123
基于B/S模式的网上一行系统，使用STRUTS框架开发的值得一看，里面还有数据库.sql文件
标签： 模式
上传时间： 2014-06-19
上传用户：nairui21
该程序是用来计算互联发电系统的可靠性。该系统是由两个发电系统A、B，经两台变压器和两条并联输电线路连结在一起
上传时间： 2017-09-11
上传用户：saharawalker
一款基于B/S方式的专业网络考试系统。本考试支持名词解释、填空题、判断题、单选题、多选题、简答题、论述题、阅读理解，而且考试各题型的题量可以由管理员自己设定。 试卷可以分随机出卷和人工出卷,并有相应权限的老师进行批改
上传时间： 2017-09-14
上传用户：TF2015
本系统以采用一种结合B/S和Web的方式开发的中小企业办公自动化系统为例讨论办公自动化系统的设计与实现。
上传时间： 2014-01-15
上传用户：xwd2010
论文以松下FP1系列PLC为研究对象，对其MEWTOCOL-COM协议，有关远程测控系统开发，以及PLC指令的机器代码进行系统研究，并在此基础上开发B/S模式的Web远程测控系统。论文首先介绍了PLC的运用领域和发展前景；其次对MEWTOCOL-COM协议进行了系统的研究分析，以实验统计的方式，得出了PLC基本指令的机器代码表；接着基于LABVIEW10.0，开发了PLC与上位机的人机界面，简单实现了上位机对PLC端口，寄存器，定时器以及布尔命令的读写功能。接下来又介绍了通讯原理和通讯模式，描述了LABVIEW10.0中的通讯函数，然后以16盏流水灯为例子，先在向PLC输入梯形图，然后在通讯系统上对PLC的进行监控，以16盏布尔灯显示其运行过程。接着比较分析了Date Socket通讯，TCP通讯和Web通讯的优缺点，并解释了最终通讯方案选择的原因。最后基于Web通讯技术实现了PLC与上位机的远程通讯。本文技术对进一步研发PLC与上位机通讯系统提供了一定的借鉴作用，尤其机代码的测定在后续进一步开发通讯界面提供了新的方向。
上传时间： 2022-06-25
上传用户：得之我幸78
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
