锂电池离线辨识方法，论文，在确定二阶RC 等效电路模型的基础上, 采用渐衰记忆的递推最小二乘算法和扩展卡尔曼滤波算法对模型参数与 SOC 在线联合估算。经过实验与仿真验证,
上传时间： 2016-01-21
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台湾河洛all-11编程器，用于可编程器件的数据烧录，通用性强，支持多家芯片公司多种型号芯片。
标签： all-11
上传时间： 2016-06-22
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echarts-2.0.2 的整体打包下载，可以直接离线查阅
标签： echarts
上传时间： 2017-01-20
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百度地图JavaScript API是一套由JavaScript语言编写的应用程序接口,交互性强的地图应用
上传时间： 2017-11-09
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用于激活win7操作系统，可以离线使用。
上传时间： 2021-11-04
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低成本和高可靠性是离线电源设计中两个最重要的目标。准谐振(Quasi resonant) 设计为设计人员提供了可行的方法，以实现这两个目标。准谐振技术降低了MOSFET 的开关损耗，从而提高可靠性。此外，更软的开关改善了电源的EMI 特性，允许设计人员减少使用滤波器的数目，因而降低成本。本文将描述准谐振架构背后的理论及其实施，并说明这类反激式电源的使用价值。
标签： 电源
上传时间： 2021-11-23
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ABSTRACTThe flyback power stage is a popular choice for single and multiple output dc-to-dc converters at powerlevels of 150 Watts or less. Without the output inductor required in buck derived topologies, such as theforward or push-pull converter, the component count and cost are reduced. This application note will reviewthe design procedure for the power stage and control electronics of a flyback converter. In these isolatedconverters, the error signal from the secondary still needs to cross the isolation boundary to achieveregulation. By using the UC3965 Precision Reference with Low Offset Error Amplifier on the secondaryside to drive an optocoupler and the UCC3809 Economy Primary Side Controller on the primary side, asimple and low cost 50 Watt isolated power supply is realized.
标签： 隔离
上传时间： 2021-11-24
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论文-基于UC3843的反激式开关电源反馈电路的设计 摘要 : 介绍了 UC3843 的工作特点 ,利用 UC3843 设计了反激式开关稳压电源 ,分析了新型反馈电路的工作过程及优 点 ,与传统方法相比 ,此方法使电源的动态响应更快 ,调试更简单。最后提出了反馈电路详细的设计方法 ,仿真结果证明 了设计的可行性。 0 引 言 UC3843 是高性能固定频率电流模式控制器 ,专 为低压应用而设计 ,广泛用于 100 W 以下的反激式开 关电源中。目前大多数开关电源都采用离线式结构 , 一般从辅助供电绕组回路中通过电阻分压取样 ,该反 馈方式的电路简单 ,但由于反馈不能直接从输出电压 取样 ,没有隔离 ,抗干扰能力也差 ,所以输出电压中仍 有 2 %的纹波 ,对于负载变化大和输出电压变化大的 情况下响应慢 ,不适合精度要求较高或负载变化范围 较宽的场合[ 1 ] ,为了解决这些问题 ,可以采用可调式精 密并联稳压器 TL431 配合光耦构成反馈回路。 1 UC3843 简介[ 2]
上传时间： 2022-02-23
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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。
上传时间： 2022-03-14
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标签： 图纸
上传时间： 2022-05-09
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