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  • j1939 附录a附录b

    j1939 附录a附录b

    标签: j1939

    上传时间: 2022-06-09

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  • 工业仪表显示,收音机LCD驱动,音箱/音响LCD段码屏驱动:VK2C21A/B/C/D(裸片可订货)

    产品型号:VK2C21A/B/C/D 产品品牌:VINKA/永嘉微/永嘉微电 封装形式:SOP28/24/20/16 裸片:DICE(邦定COB)/COG(邦定玻璃用) 产品年份:新年份 联 系 人:许硕  Q Q:191 888 5898 联系手机:18898582398(信) 原厂直销,工程服务,技术支持,价格最具优势!QT459 VK2C21A/B/C/D概述: VK2C21是一个点阵式存储映射的LCD驱动器,可支持最大80点(20SEGx4COM)或者最大128点(16SEGx8COM)的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据,也可通过指令进入省电模式。其高抗干扰,低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。 特点: ★  工作电压 2.4-5.5V ★  内置32 kHz RC振荡器 ★  偏置电压(BIAS)可配置为1/3、1/4 ★  COM周期(DUTY)可配置为1/4、1/8 ★  内置显示RAM为20x4位、16x8位 ★  帧频可配置为80Hz、160Hz ★  省电模式(通过关显示和关振荡器进入)

    标签: VK2C21 VK2C21A VK2C21B VK2C21C VK2C21D LCD抗干扰段码屏驱动 段码屏驱动抗干扰

    上传时间: 2022-06-09

    上传用户:2937735731

  • NTC计算公式 温度公式B值计算法

    描述了NTC使用B值计算出实际温度与输出的电压之间的关系。

    标签: ntc计算

    上传时间: 2022-06-15

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  • Quectel Wireless Solutions BC20-TE-B 原理图 V1.2

    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。

    标签: BC20 NB-Iot Quectel

    上传时间: 2022-06-17

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  • ASR M08-B资料

    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

    上传用户:aben

  • 基于自适应时频分析方法的心音信号分析研究.rar

    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

    标签: 时频 分析方法

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:weixiao99

  • (免费)基于FPGA的机器人视觉系统模块的设计.doc

    基于FPGA的机器人视觉系统模块的设计 关键字: 机器人 视觉系统 集成电路 FPGA     一、概述   视觉技术是近几十年来发展的一门新兴技术。机器视觉可以代替人类的视觉从事检验、目标跟踪、机器人导向等方面的工作,特别是在那些需要重复、迅速的从图象中获取精确信息的场合。尽管在目前硬件和软件技术条件下,机器视觉功能还处于初级水平,但其潜在的应用价值引起了世界各国的高度重视,发达国家如美国、日本、德国、法国等都投入了大量的人力物力进行研究,近年来已经在机器视觉的某些方面获得了突破性的进展,机器视觉在车辆安全技术、自动化技术等应用中也越来越显示出其重要价值。本文根据最新的CMOS图像采集芯片设计了一种通用的视觉系统模块,经过编制不同的图像处理、模式识别算法程序本模块可以应用到足球机器人,无人车辆等各种场合。

    标签: FPGA的机器人视觉系统

    上传时间: 2015-04-25

    上传用户:justgo123

  • 数字图像处理技术 图像的基本运算

    1. 编写M程序,利用图像点运算的线性函数:G = aF + b, 给出a、b的不同值,改变图像的对比度、亮度以及图像反相的效果。 2.  利用“二值图像与原图像做点乘,得到子图像”的原理.,编写M程序,构造特殊的二值图像,最终得到需要的子图像。 3.  编写M程序,实现两个大小不同图像的叠加。 4,(提高题)编写M程序,实现图像的动态平移。

    标签: 数字图像 处理技术 图像 运算

    上传时间: 2017-05-10

    上传用户:mouroutao

  • 磁芯电感器的谐波失真分析

    磁芯电感器的谐波失真分析 摘  要:简述了改进铁氧体软磁材料比损耗系数和磁滞常数ηB,从而降低总谐波失真THD的历史过程,分析了诸多因数对谐波测量的影响,提出了磁心性能的调控方向。 关键词:比损耗系数, 磁滞常数ηB ,直流偏置特性DC-Bias,总谐波失真THD  Analysis on THD of the fer rite co res u se d i n i nductancShi Yan Nanjing Finemag Technology Co. Ltd., Nanjing 210033   Abstract:    Histrory of decreasing THD by improving the ratio loss coefficient and hysteresis constant of soft magnetic ferrite is briefly narrated. The effect of many factors which affect the harmonic wave testing is analysed. The way of improving the performance of ferrite cores is put forward.  Key words: ratio loss coefficient,hysteresis constant,DC-Bias,THD  近年来,变压器生产厂家和软磁铁氧体生产厂家,在电感器和变压器产品的总谐波失真指标控制上,进行了深入的探讨和广泛的合作,逐步弄清了一些似是而非的问题。从工艺技术上采取了不少有效措施,促进了质量问题的迅速解决。本文将就此热门话题作一些粗浅探讨。  一、 历史回顾 总谐波失真(Total harmonic distortion) ,简称THD,并不是什么新的概念,早在几十年前的载波通信技术中就已有严格要求<1>。1978年邮电部公布的标准YD/Z17-78“载波用铁氧体罐形磁心”中,规定了高μQ材料制作的无中心柱配对罐形磁心详细的测试电路和方法。如图一电路所示,利用LC组成的150KHz低通滤波器在高电平输入的情况下测量磁心产生的非线性失真。这种相对比较的实用方法,专用于无中心柱配对罐形磁心的谐波衰耗测试。 这种磁心主要用于载波电报、电话设备的遥测振荡器和线路放大器系统,其非线性失真有很严格的要求。  图中  ZD   —— QF867 型阻容式载频振荡器,输出阻抗 150Ω, Ld47 —— 47KHz 低通滤波器,阻抗 150Ω,阻带衰耗大于61dB,       Lg88 ——并联高低通滤波器,阻抗 150Ω,三次谐波衰耗大于61dB Ld88 ——并联高低通滤波器,阻抗 150Ω,三次谐波衰耗大于61dB FD   —— 30~50KHz 放大器, 阻抗 150Ω, 增益不小于 43 dB,三次谐波衰耗b3(0)≥91 dB, DP  —— Qp373 选频电平表,输入高阻抗, L ——被测无心罐形磁心及线圈, C  ——聚苯乙烯薄膜电容器CMO-100V-707APF±0.5%,二只。 测量时,所配用线圈应用丝包铜电磁线SQJ9×0.12(JB661-75)在直径为16.1mm的线架上绕制 120 匝, (线架为一格) , 其空心电感值为 318μH(误差1%) 被测磁心配对安装好后,先调节振荡器频率为 36.6~40KHz,  使输出电平值为+17.4 dB, 即选频表在 22′端子测得的主波电平 (P2)为+17.4 dB,然后在33′端子处测得输出的三次谐波电平(P3), 则三次谐波衰耗值为:b3(+2)= P2+S+ P3 式中:S 为放大器增益dB 从以往的资料引证, 就可以发现谐波失真的测量是一项很精细的工作,其中测量系统的高、低通滤波器,信号源和放大器本身的三次谐波衰耗控制很严,阻抗必须匹配,薄膜电容器的非线性也有相应要求。滤波器的电感全由不带任何磁介质的大空心线圈绕成,以保证本身的“洁净” ,不至于造成对磁心分选的误判。 为了满足多路通信整机的小型化和稳定性要求, 必须生产低损耗高稳定磁心。上世纪 70 年代初,1409 所和四机部、邮电部各厂,从工艺上改变了推板空气窑烧结,出窑后经真空罐冷却的落后方式,改用真空炉,并控制烧结、冷却气氛。技术上采用共沉淀法攻关试制出了μQ乘积 60 万和 100 万的低损耗高稳定材料,在此基础上,还实现了高μ7000~10000材料的突破,从而大大缩短了与国外企业的技术差异。当时正处于通信技术由FDM(频率划分调制)向PCM(脉冲编码调制) 转换时期, 日本人明石雅夫发表了μQ乘积125 万为 0.8×10 ,100KHz)的超优铁氧体材料<3>,其磁滞系数降为优铁

    标签: 磁芯 电感器 谐波失真

    上传时间: 2014-12-24

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  • ADI在线工具简化工程师的设计

      创新、效能、卓越是ADI公司的文化支柱。作为业界公认的全球领先数据转换和信号调理技术领先者,我们除了提供成千上万种产品以外,还开发了全面的设计工具,以便客户在整个设计阶段都能轻松快捷地评估电路。

    标签: ADI 在线工具 工程师

    上传时间: 2013-11-25

    上传用户:kachleen