专辑类-电子基础类专辑-153册-2.20G 21世纪大学新型参考教材系列-集成电路B-荒井-159页-2.8M.pdf
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New-尚未归类-412册-8.64G 《整体式LED路灯的测量方法》征求意见稿-V1.00-.pdf
上传时间: 2013-07-11
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New-尚未归类-412册-8.64G 整体式LED路灯的测量方法.pdf
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专辑类-国标类相关专辑-313册-701M GB-9254-2008-信息技术设备的无线电骚扰限值和测量方法.pdf
上传时间: 2013-06-20
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三次B样条曲线源代码,C语言编写的三次B样条曲线源代码,希望大家喜欢。
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上传时间: 2013-07-13
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串联电池组广泛应用于手携式工具、笔记本电脑、通讯电台、便携式电子设备、航天卫星、电动自行车、电动汽车及储能装置中。本文就电动汽车的串联电池组加以研究。 随着社会的发展以及能源、环保等问题的日益突出,电动汽车以其零排放,噪声低等优点越来越受到世界各国的重视,被称作绿色环保车。作为发展电动车的关键技术之一的电池管理系统(BMS),是电动车产业化的关键。电动汽车的快速发展,它的能量源-动力电池组,成了电动汽车发展的瓶颈。电池技术和电池能量管理系统(BMS)的研究成为解决这一问题的关键,越来越受到人们的关注。 电动汽车电池组相关技术中的电池管理系统是目前国内外研究的热点。本文描述了电动公交用锂电池配套的电池管理系统的设计与实现。 该电池管理系统在拓扑结构上采用集散式的检测方法,即每箱电池都配备检模块,将各模块所检测的相关电池数据通过内部总线传送给主控模块,再由主模块对整体数据进行分析和存储,并由CAN总线发送给电动公交各车载装置。 本论文首先比较了现有的几种电动汽车常用的电压测量方法,然后提出了电池管理系统中的串联电池组电压测量方法的整体设计方案。即采集各个电池单体的基本信息到BMS控制芯片(单片机MC9S12D64)中进行处理计算,从而得出电池工作状态等信息。 介绍了CAN总线与电动汽车中心控制器进行通信,实现整车的控制。在硬件设计中详细介绍了小系统的设计,电压采集系统的设计,CAN通信接口电路的设计,以及抗干扰等方面的电路设计。并介绍了一些重要器件的选择与参数确定。软件实现方面,着重讲述了检测板电压检测的的功能模块,最后对电池管理系统的进一步发展给出了一些展望。 目前,本课题的研究在理论和实践中都取得了很大的进展,在经过大量的软硬件调试与改进的基础上,该方法已经实现了良好、可靠的运行,取得了很好的效果,为下一阶段的准备打下了很好的基础。
上传时间: 2013-06-01
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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
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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
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cadence 15.7安装步骤及方法安装步骤: 1、 证书生成 a、双击Crack->keygen.exe, b、HO
上传时间: 2013-07-26
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·ITU-T G.729的一个实现例子(包括附录b的vod检测等功能)-ITU-T g.729 example, include VOD detect of reference B, etc.文件列表(点击判断是否您需要的文件): g729b_v14 .........\acelp_co.c .........\basic_op.c .....
上传时间: 2013-05-20
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