SPI接口实险，动态LED数据管显示实验。 1、程序通过SPI接口输出数据到HC595芯片驱动LED数据管简单显示。 2、动态调度由片内定时器1中断产生，中断周期为5mS。 3、内部1 M晶振，程序采用单任务方式，软件延时。 4、进行此实验请插上JP1的所有8个短路块，JP6(SPI_EN)短路块。
上传时间： 2013-06-30
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AVR单片机I2C总线实验。 1、用24C02记录CPU启动次数，并在PB口上显示出来。 2、内部1 M晶振，程序采用单任务方式，软件延时。 3、进行此实验请插上JP1的所有8个短路块，JP7(LED_EN)/PC0/PC1短路块。 4、通过此实验，可以I2C总线操作有个初步认识。
上传时间： 2013-07-28
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SPI接口实险，LED数据管显示。 1、程序通过SPI接口输出数据到HC595芯片驱动LED数据管简单显示。 2、内部1 M晶振，程序采用单任务方式，软件延时。 3、进行此实验请插上JP1的所有8个短路块，JP6(SPI_EN)短路块。
上传时间： 2013-06-29
上传用户：123啊
由于能源危机和环境污染，世界各国均在投巨资发展电动汽车。燃料电池电动汽车成为电动汽车发展的“热点”。大功率DC/DC变换器能够改善燃料电池的输出特性，是燃料电池轿车动力系统中关键的零部件。然而它作为一种BUCK形式的开关电源，主电路是很强的电磁干扰源，产生的干扰可能通过电源线进入到控制电路板，同时控制电路部分也要用小功率的开关电源进行稳压，因此也可能产生开关噪声经电源线向外传输。因此就必须在控制电路输入端设计电磁干扰(Electromagnetic Interference，EMI)滤波器进行传导干扰的抑制。 本论文首先讨论了DC/DC变换器的工作原理，分析了变换器产生传导干扰从而影响控制电路正常工作的原因。 其次全面、系统地阐述了EMI滤波器的相关理论，包括阻抗失配原则、人工电源网络、滤波网络、插入损耗等重要概念。接着研究了滤波元件的选取原则，并针对关键点之一—高频性能展开了分析，借助仿真观察了元件寄生参数的影响，提出了改善滤波器高频性能的部分方法。 随后介绍了滤波器的设计方法，除了介绍通用的设计方法外，着重分析了滤波器设计中的另一个关键点—噪声源阻抗的影响、测量及估算，并在此基础上系统地形成了基于源阻抗的设计方法，同时也考虑了滤波器与开关电源连接时可能出现的系统不稳定性问题，通过仿真分析提出解决方案。 然后阐述了EMI滤波器在工程应用中的各种注意事项。 最后结合DC/DC变换器控制电路的实际干扰情况，设计了EMI滤波器，使控制电路电源输入端的传导干扰基本下降到相关电磁兼容标准(CISPR25)的三级限值以下。
上传时间： 2013-06-15
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近年来，由于能源危机和环境污染，世界各国均在投巨资发展燃料电池汽车。双向DC/DC变换器作为燃料电池汽车的中重要部件，需要随着行驶状态的改变，频繁地切换其工作状态，其动态性能好坏，直接决定汽车动力系统的响应速度。本文主要致力于对DC/DC变换器在不同控制策略下的动态性能进行研究，并在保证其稳态性能的前提下提高系统动态性能。 本文首先研究了线性控制策略下DC/DC变换器的动态性能。介绍了闭环控制系统在频域和时域的动态性能指标以及二者之间的关系。当系统受到外部干扰较小时，采用频域分析方法，对Buck和Boost变换器进行了小信号建模，并对其在不同线性补偿网络控制作用下的动态性能进行对比分析。当系统受到较大干扰时，采用时域分析方法，文中介绍了DC/DC变换器大信号建模方法，并对PID参数在工程上整定方法加以分析。 DC/DC变换器是一非线性系统，应用线性控制策略不可避免地存在一定局限性—动态性能和稳态性能之间的矛盾。针对这一问题，引入了模糊—PI控制，将其应用于DC/DC变换器，以在保持系统稳态性能不变的前提下，提高其动态性能。以Buck DC/DC变换器为例，详细介绍了模糊-PI控制器的设计过程，并对设计的闭环控制系统用MATLAB进行建模与仿真。最后，通过实验对比验证了模糊—PI控制的有效性。 和线性控制策略相比，模糊—PI控制在一定程度上提高了系统的动态性能，但效果有限。本文引入了另一种非线性控制策略——滑模控制策略。滑模控制策略是目前动态性能最好的控制策略之一，可以极佳地发挥系统的硬件潜能。 本文首先介绍了滑模控制相关知识，推导了其应用于Buck和Boost变换器的理论基础。设计出针对不同被控对象和工作状态的控制策略，对每种控制策略通过仿真分析验证其有效性。就滑模控制存在的静差问题、抖振问题和变频问题均提出了行之有效的解决方案。快速响应特性
上传时间： 2013-08-01
上传用户：yw14205
双向DC/DC变换器（Bi-directionalDC/DCconverters）是能够根据需要调节能量双向传输的直流/直流变换器。随着科技的发展，双向DC/DC变换器的应用需求越来越多，正逐步应用到无轨电车、地铁、列车、电动车等直流电机驱动系统，直流不间断电源系统，航天电源等场合。一方面，双向DC/DC变换器为这些系统提供能量，另一方面，又使可回收能量反向给供电端充电，从而节约能量。 大多数双向DC/DC变换器采用复杂的辅助网络来实现软开关技术，本文所研究的Buck/Boost双向的DC/DC变换器从拓扑上解决器件软开关的问题；由于Buck/Boost双向DC/DC变换器的电流纹波较大，这会带来严重的电磁干扰，本文结合Buck/Boost双向DC/DC变换器拓扑与磁耦合技术使电感电流纹波减小；由于在同一频率下不同负载时电流纹波不同，本文在控制时根据负载改变PWM频率，从而使轻载时的电流纹波均较小。 本文所研究的双向DC/DC变换器采用DSP处理器进行控制，其原因在于：目前没有专门用于控制该Buck/Boost双向DC/DC变换器的控制芯片，而DSP具有多路的高分辨率PWM，通过对DSP寄存器的配置可以实现Buck/Boost双向DC/DC变换器的控制PWM；DSP具有多路高速的A/D转换接口，并可以通过配合PWM完成对反馈采样，具备一定的滤波功能。 本文所研究的数字双向DC/DC变换器实现了在Buck模式下功率MOSFET的零电压开通及零电压关断，电感电流的交迭使其电感输出端电流纹波明显变小，轻载时PWM频率的提升也使得电流纹波变小。
上传时间： 2013-06-08
上传用户：cy_ewhat
近年来，随着计算机技术、网络技术与无线通信技术的高速发展和广泛应用，无线传感器网络已成为国际上备受关注的前沿热点之一。无线传感器网络在军事应用、环境监测、医疗护理、空间探索等方面都显示了广阔的应用前景，被认为是21世纪最有发展前景的技术之一。 本文通过对无线传感器网络的发展现状、发展趋势以及水环境多参数监测特点的研究，提出了面向水环境多参数监测应用的无线传感器网络系统的解决方案，分析了系统设计的目标和功能，并指出了系统软硬件平台的设计要求与设计原则。依托2006年江苏省科技攻关项目“总线化智能多参数高精度检测与控制仪表”，设计了基于Silicon Laboratories的C8051F310处理器和CC2420射频芯片的硬件开发平台，详细地描述了硬件平台中各个功能模块的细节，并在此平台上实现和改进了SimpliciTI协议和IEEE802.15.4/Zigbee协议，最后对系统进行了测试。整个系统以无线传感器网络技术为核心，增强了系统的灵活性、可维护性和可扩展性，同时系统模块化、开放式的结构使系统具有良好的可移植性。 将无线传感器网络技术应用于水环境多参数监测，涉及到传感器技术、无线通信技术、计算机应用技术等多种技术。到目前为止，随着科学技术的不断进步，它还在不断地完善，前景尤为广阔。
上传时间： 2013-06-01
上传用户：无聊来刷下
随着21世纪的到来，特别是近年来现代高科技和信息技术正在由智能大厦走向智能化住宅小区，进而走进家庭。人们对家居生活环境的要求也越来越高，并将注意力越来越多的放在了生活环境的安全性、舒适性和便利性上。 家居无线监控问题是当今国际建筑智能化领域的前沿性研究课题。无线传感网络的出现克服了家庭中布线的烦琐，充分体现了智能家居系统的灵活、方便、高效。本项目研究开发了基于ZigBee技术和Internet技术的智能家居监控系统，将Internet的远程监控与ZigBee短距离控制相结合，实现系统的家居无线控制和数据采集，避免了综合布线，可扩展性好。 本文首先进行系统总体设计，结合底层ZigBee无线传感网络的特点和系统总体网络监控的要求，将该系统设计分为四部分：无线传输模块、数据处理模块、以太网传输模块、上位机显示界面。然后对ZigBee协议标准做了全面地研究分析，同时给出了基于CC2430的无线传输模块的软硬件设计和星型网络搭建，并给出了测试结果。接着设计了基于TMS320F2812的数据处理模块，给出了硬件电路和外围辅助电路设计方案，并为其移植了实时操作系统μc/OS-Ⅱ。本设计完成了基于RTL8019AS的以太网传输模块设计和系统的以太网通信程序的设计，实现了从底层ZigBee无线传感网络的数据采集最终到监控机的数据传输并测试成功。最后在VC++6．0环境下，应用Windows Sockets套件接口开发显示界面对底层采集的数据分类显示。 整个智能家居监控系统能够对家用电器的完成开关量的控制，还能够对三 表（水表、电表、燃气表）进行无线抄表，最重要的是可监测来自家庭安防传感器（火警、煤气泄露）的数据，以备物业等部门监控。通过测试后，证实了设计方案的正确性，结果满足系统设计要求，该设计具有一定的新颖性和实用性。关键词：智能家居，ZigBee，数据处理，μC/OS-Ⅱ，Windows Sockets
上传时间： 2013-06-28
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随着技术的发展，基于PLC的控制系统呈现综合化、网络化的发展趋势。为了适应当今PLC课程教学的需要，我们应提供具有现场控制对象的控制层、监控管理层、远程监控层三层结构的实验控制系统，并将组态软件技术、先进的数据交互技术、单片机技术、通信技术集成在控制系统中，构建现代大综合设计性实验系统，以培养全面的高素质的综合性人才。 本文提出了一种多功能、大综合的实验平台的方案和技术实现。本课题由市场占有率高的西门子PLC及其通信网络模块组成，采用具有很高的性价比的系统集成技术，构成了覆盖面较大的全集成的网络控制系统，可提供PPI网络、PROFIBUS-DP网络和以太网等多种网络形式的实验平台；采用多种工业组态软件如Wincc、组态王和MCGS，构成了丰富的上位监控模式；通过OPC技术实现对PROFIBuS-DP网络的远程监控。在此基础上，结合单片机技术、CPLD技术，设计了可自定义I/O口的多路模拟采集卡，扩展了PLC的信息控制功能；采用网络技术，将PLC技术与变频器、步进电机控制相结合，对标准的PLC对象TM2和机械手设备进行二次开发，构成相关的运动控制系统，模拟生产线的控制，展示PLC的运动控制功能；将PLC技术与无线控制技术相结合，实现PLC的无线遥控功能；完成了三菱Q系列PLC与PROFIBUS-DP网络的联网，实现了不同品牌的PLC网络的互联互通。在此基础上，还开发了多个实验程序，展示其丰富的网络构架和综合的实验模式。 系统调试和实验效果表明，该系统接近当今工业技术实践，可为学生的课程设计、毕业设计以及PLC技术研究提供先进的集多种技术于一体的大综合设 计性实验平台。关键词：PLC；业网络；OPC
上传时间： 2013-05-22
上传用户：归海惜雪
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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