ASR M08-B设置软件 V3.2 arduino 2560+ASRM08-B测试程序 arduino UNO+ASRM08-B测试程序语音控制台灯电路图及C51源码(不带校验码) 继电器模块设置。 ASR M08-B是一款语音识别模块。首先对模块添加一些关键字，对着该模块说出关键字，串口会返回三位的数，如果是返回特定的三位数字，还会引起ASR M08-B的相关引脚电平的变化。【测试】①打开“ASR M08-B设置软件 V3.2.exe”。②选择“串口号”、“打开串口”、点选“十六进制显示”。③将USB转串口模块连接到语音识别模块上。接线方法如下：语音模块TXD --> USB模块RXD语音模块RXD --> USB模块TXD语音模块GND --> USB模块GND语音模块3V3 --> USB模块3V3（此端为3.3V电源供电端。）④将模块的开关拨到“A”端，最好再按一次上面的大按钮（按一次即可，为了确保模块工作在正确的模式）。⑤对着模块说“开灯”、“关灯”模块会返回“0B”、“0A”，表示正常(注意：0B对应返回值010，0B对应返回值010，返回是16进制显示的嘛，设置的时候是10进制设置的)。
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21世纪大学新型参考教材系列 集成电路B 荒井
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家电维修(最基础的教程B)1-20.Torrent
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jk-b交通信号控制机原理图
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专辑类----单片机专辑 @@-M68000-8＼16＼32位-微处理器用户手册-173页-5.6M.rar
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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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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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本书主要阐述设计射频与微波功率放大器所需的理论、方法、设计技巧，以及将分析计算与计算机辅助设计相结合的优化设计方法。这些方法提高了设计效率，缩短了设计周期。本书内容覆盖非线性电路设计方法、非线性主动设备建模、阻抗匹配、功率合成器、阻抗变换器、定向耦合器、高效率的功率放大器设计、宽带功率放大器及通信系统中的功率放大器设计。 本书适合从事射频与微波动功率放大器设计的工程师、研究人员及高校相关专业的师生阅读。 作者简介 Andrei Grebennikov是M／A—COM TYCO电子部门首席理论设计工程师，他曾经任教于澳大利亚Linz大学、新加坡微电子学院、莫斯科通信和信息技术大学。他目前正在讲授研究班课程，在该班上，本书作为国际微波年会论文集。 目录 第1章 双口网络参数 1.1 传统的网络参数 1.2 散射参数 1.3 双口网络参数间转换 1.4 双口网络的互相连接 1.5 实际的双口电路 1.5.1 单元件网络 1.5.2 π形和T形网络 1.6 具有公共端口的三口网络 1.7 传输线 参考文献 第2章 非线性电路设计方法 2.1 频域分析 2.1.1 三角恒等式法 2.1.2 分段线性近似法 2.1.3 贝塞尔函数法 2.2 时域分析 2.3 NewtOn.Raphscm算法 2.4 准线性法 2.5 谐波平衡法 参考文献 第3章 非线性有源器件模型 3.1 功率MOSFET管 3.1.1 小信号等效电路 3.1.2 等效电路元件的确定 3.1.3 非线性I—V模型 3.1.4 非线性C.V模型 3.1.5 电荷守恒 3.1.6 栅一源电阻 3.1.7 温度依赖性 3.2 GaAs MESFET和HEMT管 3.2.1 小信号等效电路 3.2.2 等效电路元件的确定 3.2.3 CIJrtice平方非线性模型 3.2.4 Curtice.Ettenberg立方非线性模型 3.2.5 Materka—Kacprzak非线性模型 3.2.6 Raytheon(Statz等)非线性模型 3.2.7 rrriQuint非线性模型 3.2.8 Chalmers(Angek)v)非线性模型 3.2.9 IAF(Bemth)非线性模型 3.2.10 模型选择 3.3 BJT和HBT汀管 3.3.1 小信号等效电路 3.3.2 等效电路中元件的确定 3.3.3 本征z形电路与T形电路拓扑之间的等效互换 3.3.4 非线性双极器件模型 参考文献 第4章 阻抗匹配 4.1 主要原理 4.2 Smith圆图 4.3 集中参数的匹配 4.3.1 双极UHF功率放大器 4.3.2 M0SFET VHF高功率放大器 4.4 使用传输线匹配 4.4.1 窄带功率放大器设计 4.4.2 宽带高功率放大器设计 4.5 传输线类型 4.5.1 同轴线 4.5.2 带状线 4.5.3 微带线 4.5.4 槽线 4.5.5 共面波导 参考文献 第5章 功率合成器、阻抗变换器和定向耦合器 5.1 基本特性 5.2 三口网络 5.3 四口网络 5.4 同轴电缆变换器和合成器 5.5 wilkinson功率分配器 5.6 微波混合桥 5.7 耦合线定向耦合器 参考文献 第6章 功率放大器设计基础 6.1 主要特性 6.2 增益和稳定性 6.3 稳定电路技术 6.3.1 BJT潜在不稳定的频域 6.3.2 MOSFET潜在不稳定的频域 6.3.3 一些稳定电路的例子 6.4 线性度 6.5 基本的工作类别：A、AB、B和C类 6.6 直流偏置 6.7 推挽放大器 6.8 RF和微波功率放大器的实际外形 参考文献 第7章 高效率功率放大器设计 7.1 B类过激励 7.2 F类电路设计 7.3 逆F类 7.4 具有并联电容的E类 7.5 具有并联电路的E类 7.6 具有传输线的E类 7.7 宽带E类电路设计 7.8 实际的高效率RF和微波功率放大器 参考文献 第8章 宽带功率放大器 8.1 Bode—Fan0准则 8.2 具有集中元件的匹配网络 8.3 使用混合集中和分布元件的匹配网络 8.4 具有传输线的匹配网络 8.5 有耗匹配网络 8.6 实际设计一瞥 参考文献 第9章 通信系统中的功率放大器设计 9.1 Kahn包络分离和恢复技术 9.2 包络跟踪 9.3 异相功率放大器 9.4 Doherty功率放大器方案 9.5 开关模式和双途径功率放大器 9.6 前馈线性化技术 9.7 预失真线性化技术 9.8 手持机应用的单片cMOS和HBT功率放大器 参考文献
上传时间： 2013-04-24
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超声理论与技术的快速发展，使超声设备不断更新，超声检查已成为预测和评价疾病及其治疗结果不可缺少的重要方法。超声诊断技术不仅具有安全、方便、无损、廉价等优点，其优越性还在于它选用诊断参数的多样性及其在工程上实现的灵活性。 全数字B超诊断仪基于嵌入式ARM9+FPGA硬件平台、LINUX嵌入式操作系统，是一种新型的、操作方便的、技术含量高的机型。它具有现有黑白B超的基本功能，能够对超声回波数据进行灵活的处理，从而使操作更加方便，图象质量进一步提高，并为远程医疗、图像存储、拷贝等打下基础，是一种很有发展前景、未来市场的主打产品。全数字B型超声诊断仪的基本技术特点是用数字硬件电路来实现数据量极其庞大的超声信息的实时处理，它的实现主要倚重于FPGA技术。现在FPGA已经成为多种数字信号处理（DSP）应用的强有力解决方案。硬件和软件设计者可以利用可编程逻辑开发各种DSP应用解决方案。可编程解决方案可以更好地适应快速变化的标准、协议和性能需求。 本论文首先阐述了医疗仪器发展现状和嵌入式计算机体系结构及发展状况，提出了课题研究内容和目标。然后从B超诊断原理及全数字B超诊断仪设计入手深入分析了B型超声诊断仪的系统的硬件体系机构。对系统的总体框架和ARM模块设计做了描述后，接着分析了超声信号进行数字化处理的各个子模块、可编程逻辑器件的结构特点、编程原理、设计流程以及ARM处理模块和FPGA模块的主要通讯接口。接着，本论文介绍了基于ARM9硬件平台的LINUX嵌入式操作系统的移植和设备驱动的开发，详细描述了B型超声诊断仪的软件环境的架构及其设备驱动的详细设计。最后对整个系统的功能和特点进行了总结和展望。
上传时间： 2013-05-28
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