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数据集成网络

  • BP神经网络用于分类数据

    本程序是利用BP神经网络函数用于分类数据,实现数据的准备分类,识别率达到百分之九十多,适合于初学者。

    标签: BP神经网络 分类 数据

    上传时间: 2017-02-28

    上传用户:Zeiro

  • 广义神经网络在数据中的预测

    很好用,可以下载来用于广义神经网络预测,修改自己的数据就可以用啦。

    标签: 广义 神经网络 数据

    上传时间: 2019-04-26

    上传用户:大江5210

  • 基于OPC规范异构设备通用网络集成的驱动开发技术

    基于OPC规范异构设备通用网络集成的驱动开发技术

    标签: OPC 设备 网络集成 开发技术 驱动

    上传时间: 2019-08-06

    上传用户:sunw

  • CD40系列CD45系列集成芯片DATASHEET数据手册170个芯片技术手册资料合集: 4000

    CD40系列CD45系列集成芯片DATASHEET数据手册170个芯片技术手册资料合集:4000 CMOS 3输入双或非门1反相器.pdf4001 CMOS 四2输入或非门.pdf4002 CMOS 双4输入或非门.pdf4006 CMOS 18级静态移位寄存器.pdf4007 CMOS 双互补对加反相器.pdf4008 CMOS 4位二进制并行进位全加器.pdf4009 CMOS 六缓冲器-转换器(反相).pdf4010 CMOS 六缓冲器-转换器(同相).pdf40100 CMOS 32位双向静态移位寄存器.pdf40101 CMOS 9位奇偶发生器-校验器.pdf40102 CMOS 8位BCD可预置同步减法计数器.pdf40103 CMOS 8位二进制可预置同步减法计数器.pdf40104 CMOS 4位三态输出双向通用移位寄存器.pdf40105 CMOS 先进先出寄存器.pdf40106 CMOS 六施密特触发器.pdf40107 CMOS 2输入双与非缓冲-驱动器.pdf40108 CMOS 4×4多端寄存.pdf40109 CMOS 四三态输出低到高电平移位器.pdf4011 CMOS 四2输入与非门.pdf40110 CMOS 十进制加减计数-译码-锁存-驱动.pdf40117 CMOS 10线—4线BCD优先编码器.pdf4012 CMOS 双4输入与非门.pdf4013 CMOS 带置位-复位的双D触发器.pdf4014 CMOS 8级同步并入串入-串出移位寄存器.pdf40147 CMOS 10线—4线BCD优先编码器.pdf4015 CMOS 双4位串入-并出移位寄存器.pdf4016 CMOS 四双向开关.pdf40160 CMOS 非同步复位可预置BCD计数器.pdf40161 CMOS 非同步复位可预置二进制计数器.pdf40162 CMOS 同步复位可预置BCD计数器.pdf40163 CMOS 同步复位可预置二进制计数器.pdf4017 CMOS 十进制计数器-分频器.pdf40174 CMOS 六D触发器.pdf40175 CMOS 四D触发器.pdf4018 CMOS 可预置 1分N 计数器.pdf40181 CMOS 4位算术逻辑单元.pdf40182 CMOS 超前进位发生器.pdf4019 CMOS 四与或选译门.pdf40192 CMOS 可预制四位BCD计数器.pdf40193 CMOS 可预制四位二进制计数器.pdf40194 CMOS 4位双向并行存取通用移位寄存器.pdf4020 CMOS 14级二进制串行计数-分频器.pdf40208 CMOS 4×4多端寄存器.pdf4021 CMOS 异步8位并入同步串入-串出寄存器.pdf4022 CMOS 八进制计数器-分频器.pdf4023 CMOS 三3输入与非门.pdf4024 CMOS 7级二进制计数器.pdf4025 CMOS 三3输入或非门.pdf40257 CMOS 四2线-1线数据选择器-多路传输.pdf4026 CMOS 7段显示十进制计数-分频器.pdf4027 CMOS 带置位复位双J-K主从触发器.pdf4028 CMOS BCD- 十进制译码器.pdf4029 CMOS 可预制加-减(十-二进制)计数器.pdf4030 CMOS 四异或门.pdf4031 CMOS 64级静态移位寄存器.pdf4032 CMOS 3位正逻辑串行加法器.pdf4033 CMOS 十进制计数器-消隐7段显示.pdf4034 CMOS 8位双向并、串入-并出寄存器.pdf4035 CMOS 4位并入-并出移位寄存器.pdf4038 CMOS 3位串行负逻辑加法器.pdf4040 CMOS 12级二进制计数-分频器.pdf4041 CMOS 四原码-补码缓冲器.pdf4042 CMOS 四时钟控制 D 锁存器.pdf4043 CMOS 四三态或非 R-S 锁存器.pdf4044 CMOS 四三态与非 R-S 锁存器.pdf4045 CMOS 21位计数器.pdf4046 CMOS PLL 锁相环电路.pdf4047 CMOS 单稳态、无稳态多谐振荡器.pdf4048 CMOS 8输入端多功能可扩展三态门.pdf4049 CMOS 六反相缓冲器-转换器.pdf4050 CMOS 六同相缓冲器-转换器.pdf4051 CMOS 8选1双向模拟开关.pdf4051,2,3.pdf4052 CMOS 双4选1双向模拟开关.pdf4053 CMOS 三2选1双向模拟开关.pdf4054 C

    标签: cd40 cd45 datasheet

    上传时间: 2021-11-09

    上传用户:kent

  • 基于神经网络的数据挖掘的研究

    该文档为基于神经网络的数据挖掘的研究讲解文档,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………………

    标签: 神经网络 数据挖掘

    上传时间: 2021-11-21

    上传用户:

  • 工业 CAN 传感器网络数据手册

    工业 CAN 传感器网络数据手册工业 CAN 传感器网络数据手册工业 CAN 传感器网络数据手册

    标签: can传感器

    上传时间: 2021-12-24

    上传用户:zhanglei193

  • 基于神经网络的数据分类

    该文档为基于神经网络的数据分类讲解文档,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………………

    标签: 神经网络

    上传时间: 2022-02-28

    上传用户:

  • 基于神经网络的数据挖掘研究

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    标签: 神经网络 数据挖掘

    上传时间: 2022-03-09

    上传用户:XuVshu

  • 基于ZigBee协议的环境监测无线传感器网络测量节点设计

    随着现在高科技的进步,人们的生活水平有了很大的提高。对环境的婴求也越来越高,环境问题开始得到社会的重视。目前,环境监测发展的个重要方向是开发适合中国国情、价格低廉的远程监测系统,而环境监测系统中极为重要的一部分就是如何获得环境参数,只有获得环境参数才能进行后面的分析、决策工作,无线传感器网络能够通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,并传达给用户,具有可快速部署、无人值守,功耗低、成本低等优点,十分适合应用于环境监测系统本文基于 ZisBee协议设计了用于环境监测的无线传感器网络节点,该节点采用超低功耗的MSP430单片机和CC242024G射频芯片,并移植了完全符合 ZigBee2006标准的协议栈,在协议栈上运行自己的脸测程序,能够实时地采集周围环境的温度,湿度和大气压力,并自动校正,将测量的数据通过无线传感器网络传输给下一个节点。该节点体积小,功耗低,并且具有兼容性,能够和不同件平台混合组网,实现应用层的完全致,不但方便了程序开发,而且能使灵活组网,实现zgBe网络的最大优化本文主要对环境监测无线传感器网络的节点的软硬件设计进行了介绍,硬件方面重点介绍了数据采集模块,数据处理模块的接口设计,无线讯模块的板上天线设计、巴伦电路和高频电路设计要点。软件方面重点介绍了测量程序的设计,CC2420无线通讯程序的设计,板上移植的 Z-Stack结构,以及针对环境监测的应用所进行的开发。最后对节点进行了组网实验,将设计节点和CC2430节点故在一起组网,通过 Packet Stiller工具对通讯信息进行监控和解析。实验证明了混合组网的完全可行性,并且通讯良好,信号稳定关键词:无线传感器网络,ZigBee,,环境监测,MSP43,CC2420

    标签: zigbee 无线传感器网络

    上传时间: 2022-03-14

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  • 视觉图像和可穿戴计算数据融合的跌倒检测技术及应用

    人口老龄化是世界各国正在面对的一个普遍问题。随着我国老龄化程度的持续加剧,对于老年人群体的医疗资源投入会不断提高。而与此同时,跌倒已经成为老年人日常生活中最为常见的危险行为活动。所以,跌倒检测系统的研究和应用对降低老年人受到的身心伤害和医疗成本具有显著的意义。目前解决老年人跌倒检测的方案仍存在许多不足。其中,基于计算机视觉的跌倒检测技术在无干扰的场景下检测较为有效,但其易受环境变化(如背景光线影响、人遮挡问题等)影响。此外,基于可穿戴计算的跌倒检测技术受限于算法稳定性和识别准确率,系统的灵敏度和特异性难以同时得到保证。针对上述问题本文提出一种融合计算机视觉和可穿戴计算数据的跌倒检测新的方法。首先,设计并开发了集成三轴加速度计、三轴陀螺仪和蓝牙的活动感知模块,实现实时采集、传输人体活动数据:其次,使用深度学习算法从摄像头采集的图像数据提取人体姿态特征数据:最后,对采集的人体活动数据和姿态数据进行规范化和时序化处理,设计了两个深度学习网络分别对数据进行特征提取,并将两特征进行特征层数据融合,在此基础上构建神经网络对融合数据进行活动本文搭建了实验平台并进行了算法测试,其中,本文跌倒检测算法针对离线测试数据的准确率为992%,平均敏感度为995%、平均特异性为99.8%:针对在线数据系统测试准确率为98.9%、平均敏感度为99.2%、平均特异性为99.5%实验结果证明了利用计算机视觉和可穿戴计算数据融合的跌倒检测具有较高的准确率和鲁棒性。

    标签: 视觉图像 数据融合

    上传时间: 2022-03-14

    上传用户:bluedrops