超声波传感器适用于对大幅的平面进行静止测距。普通的超声波传感器测距范围大概是 2cm~450cm，分辨率3mm（淘宝卖家说的，笔者测试环境没那么好，个人实测比较稳定的 距离10cm~2m 左右，超过此距离就经常有偶然不准确的情况发生了，当然不排除笔者技术 问题。） 测试对象是淘宝上面最便宜的SRF-04 超声波传感器，有四个脚：5v 电源脚（Vcc），触发控制端（Trig），接收端（Echo），地端（GND） 附:SRF 系列超声波传感器参数比较 模块工作原理： 采用IO 触发测距，给至少10us 的高电平信号； 模块自动发送8个40KHz 的方波，自动检测是否有信号返回； 有信号返回，通过IO 输出一高电平，高电平持续的时间就是超声波从发射到返回的时间．测试距离=(高电平时间*声速(340m/s))/2; 电路连接方法 Arduino 程序例子： constintTrigPin = 2; constintEchoPin = 3; floatcm; voidsetup() { Serial.begin(9600); pinMode(TrigPin, OUTPUT); pinMode(EchoPin, INPUT); } voidloop() { digitalWrite(TrigPin, LOW); //低高低电平发一个短时间脉冲去TrigPin DELAYMicroseconds(2); digitalWrite(TrigPin, HIGH); DELAYMicroseconds(10); digitalWrite(TrigPin, LOW); cm = pulseIn(EchoPin, HIGH) / 58.0; //将回波时间换算成cm cm = (int(cm * 100.0)) / 100.0; //保留两位小数 Serial.print(cm); Serial.print("cm"); Serial.println(); DELAY(1000); }
上传时间： 2013-10-17
上传用户：星仔
15.2 已經加入了有關貫孔及銲點的Z軸延遲計算功能. 先開啟 Setup - Constraints - Electrical constraint sets 下的 DRC 選項. 點選 Electrical Constraints dialog box 下 Options 頁面 勾選 Z-Axis DELAY栏.
上传时间： 2013-11-12
上传用户：Late_Li
随着系统设计复杂性和集成度的大规模提高，电子系统设计师们正在从事100MHZ以上的电路设计，总线的工作频率也已经达到或者超过50MHZ，有一大部分甚至超过100MHZ。目前约80% 的设计的时钟频率超过50MHz，将近50% 以上的设计主频超过120MHz，有20%甚至超过500M。当系统工作在50MHz时，将产生传输线效应和信号的完整性问题；而当系统时钟达到120MHz时，除非使用高速电路设计知识，否则基于传统方法设计的PCB将无法工作。因此，高速电路信号质量仿真已经成为电子系统设计师必须采取的设计手段。只有通过高速电路仿真和先进的物理设计软件，才能实现设计过程的可控性。传输线效应基于上述定义的传输线模型，归纳起来，传输线会对整个电路设计带来以下效应。 · 反射信号Reflected signals · 延时和时序错误DELAY & Timing errors · 过冲(上冲/下冲)Overshoot/Undershoot · 串扰Induced Noise (or crosstalk) · 电磁辐射EMI radiation
上传时间： 2013-11-04
上传用户：tzrdcaabb
温湿度传感器 sht11 仿真程序 sbit out =P3^0; //加热口 //sbit input =P1^1;//检测口 //sbit speek =P2^0;//报警 sbit clo =P3^7;//时钟 sbit ST =P3^5;//开始 sbit EOC =P3^6;//成功信号 sbit gwei =P3^4;//个位 sbit swei =P3^3;//十位 sbit bwei =P3^2;//百位 sbit qwei =P3^1;//千位 sbit speak =P0^0;//报警音 sbit bjled =P0^1;//报警灯 sbit zcled =P0^2;//正常LED int count; uchar xianzhi;//取转换结果 uchar seth;//高时间 uchar setl;//低时间 uchar seth_mi;//高时间 uchar setl_mi;//低时间 bit hlbz;//高低标志 bit clbz; bit spbz; ///定时中断程序/// void t0 (void) interrupt 1 using 0 { TH0=(65536-200)/256;//5ms*200=1000ms=1s TL0=(65536-200)%256; clo=!clo;//产生时钟 if(count>5000) { if(hlbz) { if(seth_mi==0){seth_mi=seth;hlbz=0;out=0;} else seth_mi--; } if(!hlbz) { if(setl_mi==0){setl_mi=setl;hlbz=1;out=1;} else setl_mi--; } count=0; } else count++; } ///////////// ///////延时/////// DELAY(int i) { while(--i); } ///////显示处理/////// xianshi() { int abcd=0; int i; for (i=0;i<5;i++) { abcd=xianzhi; gwei=1; swei=1; bwei=1; qwei=1; P1=dispcode[abcd/1000]; qwei=0; DELAY(70); qwei=1; abcd=abcd%1000; P1=dispcode[abcd/100]; bwei=0; DELAY(70); bwei=1; abcd=abcd%100; P1=dispcode[abcd/10]; swei=0; DELAY(70); swei=1; abcd=abcd%10; P1=dispcode[abcd]; gwei=0; DELAY(70); gwei=1; } } doing() { if(xianzhi>100) {bjled=0;speak=1;zcled=1;} else {bjled=1;speak=0;zcled=0;} } void main(void) { seth=60;//h60秒 setl=90;//l90秒 seth_mi=60;//h60秒 setl_mi=90;//l90秒 TMOD=0X01;//定时0 16位工作模式 TH0=(65536-200)/256; TL0=(65536-200)%256; TR0=1; //开始计时 ET0=1; //开定时0中断 EA=1; //开全中断 while(1) { ST=0; _nop_(); ST=1; _nop_(); ST=0; // EOC=0; xianshi(); while(!EOC) { xianshi(); } xianzhi=P2; xianshi(); doing(); } }
上传时间： 2013-10-16
上传用户：黄蛋的蛋黄
超声波传感器适用于对大幅的平面进行静止测距。普通的超声波传感器测距范围大概是 2cm~450cm，分辨率3mm（淘宝卖家说的，笔者测试环境没那么好，个人实测比较稳定的 距离10cm~2m 左右，超过此距离就经常有偶然不准确的情况发生了，当然不排除笔者技术 问题。） 测试对象是淘宝上面最便宜的SRF-04 超声波传感器，有四个脚：5v 电源脚（Vcc），触发控制端（Trig），接收端（Echo），地端（GND） 附:SRF 系列超声波传感器参数比较 模块工作原理： 采用IO 触发测距，给至少10us 的高电平信号； 模块自动发送8个40KHz 的方波，自动检测是否有信号返回； 有信号返回，通过IO 输出一高电平，高电平持续的时间就是超声波从发射到返回的时间．测试距离=(高电平时间*声速(340m/s))/2; 电路连接方法 Arduino 程序例子： constintTrigPin = 2; constintEchoPin = 3; floatcm; voidsetup() { Serial.begin(9600); pinMode(TrigPin, OUTPUT); pinMode(EchoPin, INPUT); } voidloop() { digitalWrite(TrigPin, LOW); //低高低电平发一个短时间脉冲去TrigPin DELAYMicroseconds(2); digitalWrite(TrigPin, HIGH); DELAYMicroseconds(10); digitalWrite(TrigPin, LOW); cm = pulseIn(EchoPin, HIGH) / 58.0; //将回波时间换算成cm cm = (int(cm * 100.0)) / 100.0; //保留两位小数 Serial.print(cm); Serial.print("cm"); Serial.println(); DELAY(1000); }
上传时间： 2013-11-01
上传用户：xiaoyuer
用途：测量地磁方向，测量物体静止时候的方向，测量传感器周围磁力线的方向。注意，测量地磁时候容易受到周围磁场影响，主芯片HMC5883 三轴磁阻传感器特点（抄自网上）： 1，数字量输出：I2C 数字量输出接口，设计使用非常方便。 2，尺寸小: 3x3x0.9mm LCC 封装，适合大规模量产使用。 3，精度高：1－2 度，内置12 位A/D,OFFSET, SET/RESET 电路，不会出现磁饱和现象，不会有累加误差。 4，支持自动校准程序，简化使用步骤，终端产品使用非常方便。 5，内置自测试电路，方便量产测试，无需增加额外昂贵的测试设备。 6，功耗低：供电电压1.8V, 功耗睡眠模式-2.5uA 测量模式-0.6mA 连接方法： 只要连接VCC，GND，SDA，SDL 四条线。 Arduino GND -> HMC5883L GND Arduino 3.3V -> HMC5883L VCC Arduino A4 (SDA) -> HMC5883L SDA Arduino A5 (SCL) -> HMC5883L SCL (注意，接线是A4，A5，不是D4,D5) 源程序： #include <Wire.h> #include <HMC5883L.h> HMC5883Lcompass; voidsetup() { Serial.begin(9600); Wire.begin(); compass = HMC5883L(); compass.SetScale(1.3); compass.SetMeasurementMode(Measurement_Continuous); } voidloop() { MagnetometerRaw raw = compass.ReadRawAxis(); MagnetometerScaled scaled = compass.ReadScaledAxis(); float xHeading = atan2(scaled.YAxis, scaled.XAxis); float yHeading = atan2(scaled.ZAxis, scaled.XAxis); float zHeading = atan2(scaled.ZAxis, scaled.YAxis); if(xHeading < 0) xHeading += 2*PI; if(xHeading > 2*PI) xHeading -= 2*PI; if(yHeading < 0) yHeading += 2*PI; if(yHeading > 2*PI) yHeading -= 2*PI; if(zHeading < 0) zHeading += 2*PI; if(zHeading > 2*PI) zHeading -= 2*PI; float xDegrees = xHeading * 180/M_PI; float yDegrees = yHeading * 180/M_PI; float zDegrees = zHeading * 180/M_PI; Serial.print(xDegrees); Serial.print(","); Serial.print(yDegrees); Serial.print(","); Serial.print(zDegrees); Serial.println(";"); DELAY(100); }
上传时间： 2014-03-20
上传用户：tianyi223
The Molgedey and Schuster decorrelation algorithm, having square mixing matrix and no noise . Truncation is used for the time shifted matrix, and it is forced to be symmetric . The DELAY Tau is estimated . The number of independent components are calculated using Bayes Information Criterion (BIC), with PCA for dimension reduction.
标签： decorrelation and algorithm Molgedey
上传时间： 2013-12-13
上传用户：c12228
C-C方法及改进的C-C方法重构相空间的matlab程序 -------------------------------- 性能： 3000数据耗时3分钟 -------------------------------- 参考文献： 1、Nonlinear dynamics, DELAY times, and embedding windows.pdf 2、基于改进的C-C方法的相空间重构参数选择4.pdf -------------------------------- 文件夹说明： 1、C_C_Method_luzhenbo2.m - 程序主文件，直接运行此文件即可! 2、LorenzData.dll - 产生Lorenz离散数据 3、DuffingData.dll - 产生Duffing离散数据 4、RosslerData.dll - 产生Rossler离散数据 5、ccFunction.dll - 计算S(m,N,r,t) - 原C-C方法中计算S(m,N,r,t)，改进的C-C方法中计算S2(m,N,r,t) 6、ccFunction_luzhenbo.dll - 计算S(m,N,r,t) - 改进的C-C方法中计算S1(m,N,r,t) -------------------------------- 致谢： 此稿本次修改的部分灵感来源于与研学论坛网友“张文鸽”和“yangfanboy”的讨论，在此表示感谢!
上传时间： 2015-06-08
上传用户：lo25643
This applet illustrates the prediction capabilities of the multi-layer perceptrons. It allows to define an input signal on which prediction will be performed. The user can choose the number of input units, hidden units and output units, as well as the DELAY between the input series and the predicted output series. Then it is possible to observe interesting prediction properties.
标签： capabilities illustrates multi-layer perceptrons
上传时间： 2015-06-17
上传用户：lnnn30
THIS M-FILE USES THE TRANFER MATRIX METHOD TO EVALUATE THE COUPLED-MODE ％EQUATIONS. THE REFLECTION SPECTRUM OF THE GRATING AND THE TRANSMISSION ％SPECTRUM, DELAY AND DISPERSION OF THE FABRY-PEROT FILTER ARE SIMULATED
标签： THE COUPLED-MODE REFLECTION EQUATIONS
上传时间： 2015-08-11
上传用户：CHINA526
