BC20-TE-B NB-Iot 评估板评估板原厂原理图V1.2。完整对应实物装置。
上传时间： 2022-06-17
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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)。
标签： ASR M08-B
上传时间： 2022-07-06
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网络考试系统旨在实现考试的无纸化管理，对一些科目的考试可以通过互联网络或局域网进行，方便校方考务的管理，也方便了考生，尤其适合考生分布广，不易集中的远程教育。本系统包括系统管理、考生管理、在线考试、在线制作试卷、控制学生考试、试卷审批中心等功能。本论文主要介绍了系统的分析，设计和开发的全部过程。运用数据流图，ER图，程序流程图等对系统的设计过程进行详细的说明。全文共分为前言、需求分析、系统设计、开发技术、关键技术解决，结论六部分。西统采用B/S开发模式，开发工具选择JAVA、JSP、Javas cript、Html语言，采用Tomcat服务器技术，后台数据库选用SQL Server 2000。
上传时间： 2013-12-20
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Received: from mail.creditcard.cmbc.com.cn (unknown [111.205.122.39]) by newmx82.qq.com (NewMx) with SMTP id for <714620454@QQ.COM>; Fri, 20 Oct 2017 03:56:09 +0800 X-QQ-FEAT: nHaaMjwLeTyzuDp5C5V++RVfPHSVEqOujK0vwZroSro= X-QQ-MAILINFO: MjJD59SVx+LnQ1oU2sDuZ8tZJyZAOGTJaybWFAYRjurknrZoc6gjmnU06 o+pkiTJsdtxgA5CmtpN2ggrWb/T2GoG07QFXqgJtIk+5X1iaz4UykQ9M2a782+Fdn83doxC 4Ej1t99JoZcj8dDkeM5dzZTSR8uZGwHEnIK9Uim+NcaroB2EUWgclSmSzIxUHIbJ1nTLA8G B4/wa X-QQ-mid: mx82t1508442969ti70kc84u X-QQ-ORGSender: master@creditcard.cmbc.com.cn Received: from sedm([195.203.59.13]) by mail.creditcard.cmbc.com.cn(1.0) with SMTP id sedm587; Thu, 19 Oct 2017 17:48:11 +0800 Date:Thu, 19 Oct 2017 17:48:11 +0800 (CST) Message-ID:<0305-euid-31911508406491578> To:=?gbk?B?zsTS1SDFrsq/?=<714620454@QQ.COM> From:master<master@creditcard.cmbc.com.cn> Subject: =?gbk?B?w/HJ+tDF08O/qDIwMTfE6jEw1MK159fTttTVy7Wl?= X-Priority: 3 X-MSMail-Priority: Normal MIME-Version: 1.0 Content-Type: multipart/related; boundary="****MAIN_BOUNDARY****2727BD00F7949069C75FEDD44F1F2988" This is a multi-part message in MIME format. --****MAIN_BOUNDARY****2727BD00F7949069C75FEDD44F1F2988 Content-Type: multipart/alternative; boundary="****SUB_BOUNDARY****2727BD00F7949069C75FEDD44F1F2988" --****SUB_BOUNDARY****2727BD00F7949069C75FEDD44F1F2988 Content-Type: text/html; charset="gb2312" Content-Transfer-Encoding: base64
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上传时间： 2017-11-17
上传用户：wendingchang
基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黄心汉 ，O、l、L (华i 面面辜写j幕．武汉，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一种基于传感器和模糊规则的智能机器人运动规划方法 ．该方法运用了基于调和函数分析的人 工势能 场原 理 ．采用模糊规则 可减少推导势能函数所 必须的计算 ，同时给机器人伺服 系统发 出指令 ，使它能够 自动 地寻找通向目标的路径．提出的方法具有简单、快速的特点，而且能对 n自由度机械手的整个手臂实现最碰．建立 在非线性机器人动力学之上的整 个闭环系统和模糊控制器 的稳定性 由李雅普诺 夫原理 保证 ．仿真结 果证明 了该方 法 的有效性 ，通 过比较分析显示 出文 中所提 出的最障算法的优越性 ． 美t词：基于传感器的机器人运动控制；模糊规则；人工势能场；动态避障；机器人操作手 1 叫哑oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor诅sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al埘 IIovaland wa时 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眦 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct锄l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞rI1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眦 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一丝 In conU~astto many n~ hods，rob
上传时间： 2022-02-15
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结构体的具体尺寸如下所示：a=1.20h=0.620其中介质锥的介电常数E=2.0。选定工作频率为f=15GHz相对应的真空中的波长为0=20mm，这样结构体的儿何尺寸己经完全确定，下面介绍求解的全过程选定求解方式为（Solution Type）Driven modal1.建立所求结构体的几何模型（单位：mm）。由于此结构体的几何形状较简单，使用工具栏中的Draw命令可直接画出，这里不再赘述述。画出的结构体如图4.1.2所示。2.充结构体的材料选定结构体中的锥体部分，添加其介电常数Er=20的介质材料注：如果HSS中没有提供与所需参数完全相同的材料，用户可以通过新建材料或修改已有材料，使其参数满足用户需求设定结构体的边界条件及其激励源a.选定结构体的贴片部分，设定其为理想导体（PerE）。b.画出尺寸为X×Y×Z=70mm×70mm×40mm的长方体作为辐射边界，并设定其边界条件为辐射边界条件（Radiation Boundary）。c.由于要求出结构体的RCS，因此设定激励源为平面入射波（Incident Wave Source）。如图4.1.3所示。4.设定求解细节，检验并求解a.设定求解过程的工作频率为f=15GHz.其余细节设定如图4.1.4所示。b.设定远区辐射场的求解（Far Field Radiation Sphere栏的设定）。c.使用 Validation check命令进行检验，无错误发生，下一步运行命令 Analyze，对柱锥结构体进行求解。如图4.1.5和4.1.6所示。
上传时间： 2022-03-10
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近年来，随着多媒体技术、计算机网络与通信技术的的快速发展，传统的监控系统也不断向着新的发展方向进行着不断的更新与发展。进而随着嵌入式技术的出现以及人们对降低监控系统成本和提高可靠性的迫切需求，基于嵌入式系统的网络视频监控系统将成为新的研发热点。 本文的目的是把嵌入式技术与计算机网络技术相结合，构造一个性能稳定且具有较强处理能力的数字化远程视频监控系统。该监控系统以嵌入式Linux系统平台作为服务器端，服务器程序在其上以后台方式运行，等待监控系统环境中的客户机使用浏览器向其发送访问请求，实现在局域网乃至Internet网上对摄像头的远程控制。 文中把系统设计分为三大部分：系统硬件设计、嵌入式Linux在硬件平台的实现和系统软件设计。硬件设计部分首先提出了整个硬件系统的实现方案，接着详细介绍了S3C2410处理器与存储器、以太网控制器芯片以及USB和串口的接口电路设计；第二部分详细叙述了嵌入式Linux在本系统硬件平台的移植实现及应用程序的开发特点，重点讲述了本系统平台上Linux的引导加载程序Bootloader的设计过程；系统软件部分首先介绍了USB接口摄像头驱动在嵌入式Linux下的实现，重点讲述了Video4Linux下视频采集的实现，接着论述了如何实现图像的JPEG压缩，最后针对基于B/S模式的网络通信系统结构，详细阐述了网络通信的具体实现过程和方法。 最后在办公室局域网通过对系统测试，显示了系统运行结果，实现了利用局域网或Internet网对远程环境进行监控的功能。
上传时间： 2013-07-04
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永磁同步发电机由于一系列高效节能的优点，在工农业生产、航空航天、国防和日常生活中得到广泛应用，并且受到许多学者的关注，其研究领域主要涉及永磁同步发电机的设计、精确性能分析、控制等方面。 本课题作为国家自然科学基金项目《无刷无励磁机谐波励磁的混合励磁永磁电机的研究》的课题，主要研究永磁电机的电磁场空载和负载计算，求出永磁电机的电压波形和电压调整率，为分段式转子的混合励磁永磁电机的研究奠定基础，主要做了以下工作： 首先介绍了永磁同步发电机的基本原理，包括永磁同步发电机的结构形式和永磁同步发电机的运行性能，采用传统解析理论给出了电压调整率的计算方法及外特性的计算模型；然后用有限元ANSYS对永磁同步发电机样机进行实体建模，经过定义分配材料、划分网格、加边界条件和载荷、求解计算等，得到矢量磁位Az、磁场强度H、磁感应强度B等结果，直观地看出电机内部的磁场分布情况。 其次根据电磁场计算结果，应用齿磁通法对其进行后处理。该方法求解转子在一个齿距内不同位置处的磁场，以定子齿的磁通为计算单位，根据绕组与齿的匝链关系，计算出磁链随时间的变化，进而得到永磁同步发电机空、负载时电压大小及波形。通过计算结果写实验结果对比，验证了齿磁通法的正确性，为计算永磁同步发电机各种性能特性提供有力工具。 最后，基于齿磁通法对永磁同步发电机的外特性进行了深入研究，定量分析了结构参数对外特性的影响规律，提出了有效降低电压调整率的方法的是：增加气隙长度g的同时，适当增加永磁体的磁化方向的长度hm；此外，要尽量的减少每相串联匝数N和增大导线面积以减小阻抗参数。通过改变电机的结构参数，对其电磁场进行计算，找到永磁电机电压调整率的变化规律，为加电励磁的混合励磁永磁电机做准备，达到稳定输出电压的目的。
上传时间： 2013-04-24
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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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本文分析了永磁同步直线电动机的运行机理与运行特性，并通过坐标变换，分别得出了电机在a—b—c，α—β、d—q坐标系下的数学模型。针对永磁同步直线电机模型的非线性与耦合特性，采用了次级磁场定向的矢量控制，并使id=0，不但解决了上述问题，还实现了最大推力电流比控制。为了获得平稳的推力，采用了SVPWM控制，并对它算法实现进行了研究。 针对速度环采用传统PID控制难以满足高性能矢量控制系统，通过对传统PID控制和模糊控制理论的研究，将两者相结合，设计出能够在线自整定的模糊PID控制器。将该控制器代替传统的PID控制器应用于速度环，以提高系统的动静态性能。 在以上分析的基础上，设计了永磁同步直线电机矢量控制系统的软、硬件。其中电流检测采用了新颖的电流传感器芯片IR2175，以解决温漂问题；速度检测采用了增量式光栅尺，设计了与DSP的接口电路，通过M/T法实现对电机的测速。最后在Matlab/Simlink下建立了电机及其矢量控制系统的仿真模型，并对分别采用传统PID速度控制器和模糊PID速度控制器的系统进行仿真，结果表明采用模糊PID控制具有更好的动态响应性能，能有效的抑制暂态和稳态下的推力脉动，对于负载扰动具有较强的鲁棒性。
上传时间： 2013-07-04
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