--文件名：mine4.vhd。 --功能：实现4种常见波形正弦、三角、锯齿、方波（A、B）的频率、幅度可控输出（方波 --A的占空比也是可控的），可以存储任意波形特征数据并能重现该波形，还可完成 --各种波形的线形叠加输出。 --说明： SSS（前三位）和SW信号控制4种常见波形种哪种波形输出。4种波形的频率、 --幅度(基准幅度A)的调节均是通过up、down、set按键和4个BCD码置入器以及一 --个置入档位控制信号（ss）完成的（AMP的调节范围是0~5V，调节量阶为1/51V）。 --其中方波的幅度还可通过u0、d0调节输出数据的归一化幅值（AMP0）进行进一步 --细调（调节量阶为1/（51*255）V）。方波A的占空比通过zu、zp按键调节（调节 --量阶1/64*T）。系统采用内部存储器——RAM实现任意输入波形的存储，程序只支 --持键盘式波形特征参数置入存储，posting 为进入任意波置入(set)、清除（clr）状态 --控制信号，SSS控制存储波形的输出。P180为预留端口，
上传时间： 2017-02-09
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樣板 B 樹 ( B - tree ) 規則 : (1) 每個節點內元素個數在 [MIN,2*MIN] 之間, 但根節點元素個數為 [1,2*MIN] (2) 節點內元素由小排到大, 元素不重複 (3) 每個節點內的指標個數為元素個數加一 (4) 第 i 個指標所指向的子節點內的所有元素值皆小於父節點的第 i 個元素 (5) B 樹內的所有末端節點深度一樣
上传时间： 2017-05-14
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成绩查询,b包括界面和代码，用于学生成绩管理系统的成绩查询
上传时间： 2017-07-27
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功能菜单 1.商品管理 a.商品目录 b.商品管理 c.促销商品 2.订单管理 3.报表统计 4.会员管理 a.会员管理 b.会员来源 c.会员分类 d.业务员管理 e.会员积分 f.会员充值 g.礼品数据 5.网站管理 a.信息管理 b.友情链接 c.网站留言 d.网站参数 e.配送管理 6.系统管理 a.用户管理 b.支付管理 c.数据清理 7.修改密码 8.退出系统 后台访问方式为admin/index.asp 用户名8001密码111111
上传时间： 2014-01-03
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ADS-B机场场面监视技术研究对机场场面监视中ADS-B系统的应用方式方法进行了分析了论证。
上传时间： 2017-06-13
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全国大学生电子设计竞赛2020年TI杯模拟电子系统设计专题邀请赛多种幅度调制信号发生电路（B 题）
上传时间： 2021-07-08
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神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ，环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境，在满足 精度要求 的情况下，必定要占用大量的内存，并且采用栅 格法进行路径规划，其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络，其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况，从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性，可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间，其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入，神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习，其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下：开 始时网络的权值随机地赋值 ， 其后接下式进行学 习： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神经元 1在t时刻对 应的权值 ；a(∽ 谓整系 数 ； (『l网络的输八矢量；Ⅳ()：学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (，) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ，如果神 经元 的数量 太少 ．它们就 不能 覆 盖整十空间，结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 ．节点就会表示更多的区域，也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下，节点是对整个 自由空间 的学 习，而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义，在每个学习阶段的结柬．机器人会检查所有的路 径．如检铡刊路径上有障碍物 ，就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间，需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ，应该采用较少的网络 节点升 始学习，逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习，自由空间教小，就可用线段表示；若自由空问 较大，就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构，可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息．如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架，起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中，可采用人】：神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ，因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ，足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息，在尽可能短的时问内
上传时间： 2022-02-12
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基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黄心汉 ，O、l、L (华i 面面辜写j幕．武汉，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一种基于传感器和模糊规则的智能机器人运动规划方法 ．该方法运用了基于调和函数分析的人 工势能 场原 理 ．采用模糊规则 可减少推导势能函数所 必须的计算 ，同时给机器人伺服 系统发 出指令 ，使它能够 自动 地寻找通向目标的路径．提出的方法具有简单、快速的特点，而且能对 n自由度机械手的整个手臂实现最碰．建立 在非线性机器人动力学之上的整 个闭环系统和模糊控制器 的稳定性 由李雅普诺 夫原理 保证 ．仿真结 果证明 了该方 法 的有效性 ，通 过比较分析显示 出文 中所提 出的最障算法的优越性 ． 美t词：基于传感器的机器人运动控制；模糊规则；人工势能场；动态避障；机器人操作手 1 叫哑oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor诅sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al埘 IIovaland wa时 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眦 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct锄l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞rI1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眦 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一丝 In conU~astto many n~ hods，rob
上传时间： 2022-02-15
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随着光伏发电系统快速发展,以及电动汽车充电桩的普及,传统的剩余电流保护器无法满足实际需求。介绍了一款B型剩余电流保护器,采用磁调制剩余电流互感器和零序电流互感器采集剩余电流。根据GB/T 22794—2017标准要求,可识别1 kHz及以下的正弦交流、带和不带直流分量的脉动直流、平滑直流等剩余电流信号。经信号调理电路将电压信号送到单片机进行采集和判断。通过试验测试,该样机在测试精度和速度上均符合国家标准的相关要求。The rapid development of photovoltaic power generation systems and the popularity of electric vehicle charging piles make the traditional residual current protective devices unable to meet the actual demand.This paper proposed a type B residual current protective device,which uses the magnetically modulated residual current transformer and the zero sequence current transformer to acquire the residual current.According to the requirements of GB/T 22794—2017,the type B residual current protective device can detect sinusoidal AC residual current of 1kHz and below 1kHz,pulsating DC residual current with and without DC component,smooth DC residual current and so on.The signal processing circuit sends the voltage signal to the MCU for acquisition and judgment.Through experimental tests,the device meets the relevant requirements of national standards in terms of test accuracy and speed.
标签： 电流保护器
上传时间： 2022-03-27
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步，其应用领域越来越广泛，对其要求越来越高，需求越来越迫切。传感器技术已成为衡量一个国家科学技术发展水平的重要标志之一。因此，了解并掌握各类传感器的基本结构、工作原理及特性是非常重要的。由于传感器能将各种物理量、化学量和生物量等信号转变为电信号，使得人们可以利用计算机实现自动测量、信息处理和自动控制，但是它们都不同程度地存在温漂和非线性等影响因素。传感器主要用于测量和控制系统，它的性能好坏直接影响系统的性能。因此，不仅必须掌握各类传感器的结构、原理及其性能指标，还必须懂得传感器经过适当的接口电路调整才能满足信号的处理、显示和控制的要求，而且只有通过对传感器应用实例的原理和智能传感器实例的分析了解，才能将传感器和信息通信和信息处理结合起来，适应传感器的生产、研制、开发和应用。另一方面，传感器的被测信号来自于各个应用领域，每个领域都为了改革生产力、提高工效和时效，各自都在开发研制适合应用的传感器，于是种类繁多的新型传感器及传感器系统不断涌现。温度传感器是其中重要的一类传感器。其发展速度之快，以及其应用之广，并且还有很大潜力。
标签： 智能温控系统
上传时间： 2022-07-28
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