家电维修(最基础的教程B)1-20.Torrent
上传时间： 2013-06-10
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jk-b交通信号控制机原理图
上传时间： 2013-07-13
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专辑类-实用电子技术专辑-385册-3.609G jk-b交通信号控制机原理图-1.3M.zip
上传时间： 2013-08-02
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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
上传时间： 2013-05-16
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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
上传用户：chengli008
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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随着网络技术的飞速发展，办公楼宇或住宅小区的用电管理也正逐步走向智能化、网络化。论文针对传统的电表系统具有抗干扰能力差、计量不精确、人工抄表费时费力、功能单一等缺点，提出了一套基于以太网传输的三相电量采集系统。该系统采用电能计量芯片CS5460A负责采集电量，AT89S53单片机作为数据处理的核心部件，通过SPI总线传送电流、电压、有功、无功等实时测量值，并用以太网控制器ENC28J60，实现以太网通信，配合上位机显示，对电能进行集中管理。 本系统采用电子计量芯片代替传统的机械脉冲式电能表，并结合用电特性，使得电能计量精度大大提高，电量统计也更加精确。电能表输出的脉冲信号经过网络模块的统计换算之后，通过以太网传输给管理计算机，使得传输距离大大增加。用电量信息经过统计计算存入数据库，可以生成一个用户用电报表并可打印出来，这样可有效的把电能计量、收费管理、用电过程管理等功能集于一体。采用以太网总线控制，不仅减少了布线的成本和难度，且利于数据在局域网内的共享。 本文首先对当前电子式电能表的发展情况、技术特点作了一个简单的概述。其次阐述了系统的硬件电路设计及系统软件设计，并对以太网通信的重要依据-TCP/IP协议作了全面的分析，介绍了TCP/IP协议的四个协议层：链路层、网络层、传输层和应用层及其具体实现方法，精简了TCP/IP协议。最后简单介绍了上位机上的管理软件设计。
上传时间： 2013-06-09
上传用户：youth25
上海交通大学工程硕士学位论文 本文首先对视频监控系统的现状做了简单分析， 并介绍了本系统 中主要涉及到的相关技术，包括嵌入式技术、图像压缩技术、视频压 缩技术和移动数据通信技术。具备了一定的理论基础后，提出本系统 的总体设计方案，明确需要实现的目标功能。然后，围绕目标方案详 细介绍了具体实现方法，包括硬件总体结构、嵌入式 Linux的移植、 USB 摄像头驱动移植、Video4Linux 编程方法、网络传输模块的开发、 流媒体系统建立、WAP 程序的开发等。最后给出了在现网测试环境中 调测结果。 本系统通过嵌入式芯片实现静态图像及视频的采集、编码，并将 采集压缩编码后的数据传送到视频中心服务器， 在2G/3G 移动终端中 以 WAP 或流媒体客户端方式直接查看远程图像。 系统最大的特点是采 用了分布式架构的 C/S（采集端至视频中心服务器）和 B/S（WAP 服 务器至移动终端）结构便于系统的动态扩展；同时也借助了 WAP 技术 实现了传统视频监控的无线化。
上传时间： 2013-07-05
上传用户：cuibaigao
便携式B型超声诊断仪具有无创伤、简便易行、相对价廉等优势，在临床中越来越得到广泛的应用。它将超声波技术、微电子技术、计算机技术、机械设计与制造及生物医学工程等技术融合在一起。开展该课题的研究对提高临床诊断能力和促进我国医疗事业的发展具有重要的意义。 便携式B型超声诊断仪由人机交互系统、探头、成像系统、显示系统构成。其基本工作过程是：首先人机交互系统接收到用户通过键盘或鼠标发出的命令，然后成像系统根据命令控制探头发射超声波，并对回波信号处理、合成图像，最后通过显示系统完成图像的显示。 成像系统作为便携式B型超声诊断仪的核心对图像质量有决定性影响，但以前研制的便携式B型超声诊断仪的成像系统在三个方面存在不足：第一、采用的是单片机控制步进电机，控制精度不高，导致成像系统采样不精确；第二、采用的数字扫描变换算法太粗糙，影响超声图像的分辨率；第三、它的CPU多采用的是51系列单片机，测量速度太慢，同时也不便于系统升级和扩展。 针对以上不足，提出了基于FPGA的B型超声成像系统解决方案，采用Altera公司的EP2C5Q208C8芯片实现了步进电机步距角的细分，使电机旋转更匀速，提高了采样精度；提出并采用DSTI-ULA算法（Uniform Ladder Algorithm based on Double Sample and Trilinear Interotation）在FPGA内实现数字扫描变换，提高了图像分辨率；人机交互系统采用S3C2410-AL作为CPU，改善了测量速度和系统的扩展性。 通过对系统硬件电路的设计、制作，软件的编写、调试，结果表明，本文所设计的便携式B型超声成像系统图像分辨率高、测量速度快、体积小、操作方便。本文所设计的便携式B型超声诊断仪可在野外作业和抢险（诸如地震、抗洪）中发挥作用，同时也可在乡村诊所中完成对相关疾病的诊断工作。
上传时间： 2013-05-18
上传用户：helmos
基于ARM的嵌入式网络电能计量系统的研究电力电子与电力传动专业随着市场经济的不断发展，人们生活水平的日益提高，用电量也持续上升。电能的计量是否公平、公正已成为人们十分关心的问题。作为电能量的计量工具电能表已成为各行各业用电不可缺少且非常重要的仪表。由于传统的电能表有计量不精确、人工抄表费时费力、统计繁琐等缺点，因此，研究开发高精度、低功耗、网络化、智能化的电能表是明显的趋势。 嵌入式系统技术是近几年电子产品设计领域最为热门的技术之一，目前已广泛应用于工业控制、智能交通、信息家电、公共服务等领域。嵌入式系统正对人类的后PC时代产生着深远的影响。 本文针对传统的机电式电能表的缺点和不足，结合当前的嵌入式系统技术和网络技术，研究并设计了一套基于ARM处理器、CAN总线和以太网传输的嵌入式网络电能表系统。此系统主要由网络中继模块和电能量采集终端两部分组成。网络中继模块硬件采用了PHILIPS的LPC2290作为中央处理器。LPC2290是一款16/32位RISC微处理器，采用ARM公司的ARM7TDMI-S内核，提供了两路CAN总线和其它一些片上通用外设接口。采用L2C2290处理器，不但降低了整个系统的设计成本，而且也大大减少了额外的接口电路。网络中继模块软件是通过μCLinux操作系统内嵌的BOA实现嵌入式WEB服务器，并应用CGI接口程序完成了动态网页程序的编制。电能量采集终端采用专用电能芯片、单片机和CAN控制器实现。网络中继模块和电能量采集终端之间通过CAN总线进行通信，保证了信息的可靠性。当客户端通过网络浏览器访问WEB服务器时，CGI程序就将电能量采集终端所采集的电能量数据上传给客户端，实现网络自动抄表。
上传时间： 2013-06-23
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