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七彩呼吸燈

資料為主從控制的LED七彩燈

資料為主從控制的LED七彩燈，主機(jī)通過(guò)RS485控制三個(gè)LED的占空比，實(shí)現(xiàn)七彩變化，有于建筑夜景。

標(biāo)簽： LED 主從控制七彩燈

上傳時(shí)間： 2014-01-21

上傳用戶：shawvi
SN3188的單片機(jī)程序

SN3188的單片機(jī)程序，有跑馬燈和呼吸燈效果，可以作為參考移植到其他的系統(tǒng)上

標(biāo)簽： 3188 SN 單片機(jī)程序

上傳時(shí)間： 2013-12-19

上傳用戶：alan-ee
LED 彩燈

LED 彩燈，七彩變化，單片機(jī)選用EM78P153

標(biāo)簽： LED 彩燈

上傳時(shí)間： 2017-09-14

上傳用戶：huql11633
呼吸燈簡(jiǎn)單程序

程序有詳細(xì)代碼解析源碼，源碼簡(jiǎn)單入門(mén)學(xué)習(xí)易懂

標(biāo)簽： 呼吸燈

上傳時(shí)間： 2016-12-18

上傳用戶：namic
光合計(jì)算文檔

用于進(jìn)行光響應(yīng)曲線擬合，計(jì)算光飽和點(diǎn)，光補(bǔ)償點(diǎn)，暗呼吸速率等

標(biāo)簽： 計(jì)算文檔

上傳時(shí)間： 2017-05-05

上傳用戶：labeir
七彩炫光心形流水燈

描寫(xiě)心形流水燈，的報(bào)告冊(cè)，送女朋友的最好選擇，湊點(diǎn)字?jǐn)?shù)攢點(diǎn)積分

標(biāo)簽： 流水燈

上傳時(shí)間： 2017-10-05

上傳用戶：菜鳥(niǎo)大牛
現(xiàn)代信號(hào)處理

我們生活在一個(gè)信息社會(huì)里，而信息的載體就是我們本書(shū)要討論的主題——信號(hào)。在我們身邊以及在我們身上，信號(hào)是無(wú)處不在的。如我們隨時(shí)可聽(tīng)到的語(yǔ)音信號(hào)，隨時(shí)可看到的視頻圖像信號(hào)，伴隨著我們生命始終的心電信號(hào)，腦電信號(hào)以及心音、脈搏、血壓、呼吸等眾多的生理信號(hào)。

標(biāo)簽： 信號(hào)處理

上傳時(shí)間： 2019-03-18

上傳用戶：AlexWang
GB_19510.1-2009 燈的控制裝置第一部分一般要求和安全要求

燈的控制裝置第一部分一般要求和安全要求

標(biāo)簽： 國(guó)標(biāo)

上傳時(shí)間： 2021-12-09

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恒流LED驅(qū)動(dòng)芯片 NU510 PWM調(diào)光雙色溫應(yīng)用詳解

臺(tái)灣數(shù)能NU510ES是一款低壓線性恒流驅(qū)動(dòng)芯片，高達(dá)30V耐壓，高精度恒流，低壓差，功率電流可外掛電阻任意調(diào)節(jié)電流至最大350mA,NU510恒流芯片主要應(yīng)用場(chǎng)景如下：一般 LED 照明 LCD 背光商業(yè)照明燈條、燈帶 RGB 裝飾燈 LED 手電筒 RGB 顯示器/指示燈/裝飾燈 LED車燈照明/轉(zhuǎn)向流星燈備註：雙色溫調(diào)光調(diào)色主要是通過(guò)改變 C1、C2 容量的大小，造成 VDD 的上電時(shí)間延時(shí)不同。多顆電容順序增大，就能產(chǎn)流量燈效果。 NU510提供SOT23-6封裝、SOP-8封裝兩種形式，用戶可以根據(jù)實(shí)際情況靈活選用，通常150mA 以下采用SOT23-6封裝，150-350mA采用SOP-8封裝。

標(biāo)簽： led 驅(qū)動(dòng)芯片 nu510

上傳時(shí)間： 2022-01-07

上傳用戶：shjgzh
基于模型—數(shù)據(jù)融合的中國(guó)區(qū)域碳水通量動(dòng)態(tài)模擬及分析

準(zhǔn)確量化和預(yù)測(cè)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳水通量對(duì)于理解陸氣間相互作用，預(yù)測(cè)未來(lái)氣候變化和控制溫室效應(yīng)具有重要意義。通量觀測(cè)和模型模擬是目前研究碳水通量的兩種主要方法。通量觀測(cè)精度較高，但觀測(cè)范圍局限、站點(diǎn)分布不均勻，易受環(huán)境影響，難以區(qū)域擴(kuò)展；模型模擬可實(shí)現(xiàn)不同尺度參量估算，但由于理想化假設(shè)、模型參數(shù)和驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)等限制，導(dǎo)致其模擬結(jié)果往往與真實(shí)值存在較大偏差。模型-數(shù)據(jù)融合方法主要是通過(guò)參數(shù)估計(jì)和數(shù)據(jù)同化兩種技術(shù)集成觀測(cè)和模型信息，建立兩者相互制約調(diào)節(jié)的優(yōu)化關(guān)系，以提高模型結(jié)果與真實(shí)值之間的匹配程度。基于該思路，本研究在地面觀測(cè)數(shù)據(jù)、遙感衛(wèi)星資料以及相關(guān)氣候環(huán)境數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，重點(diǎn)突破全球動(dòng)態(tài)植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感參數(shù)優(yōu)化方法，獲取適宜中國(guó)的參數(shù)化方案：在此基礎(chǔ)上，引入數(shù)據(jù)同化算法，將遙感衛(wèi)星產(chǎn)品信息與模型相融合，在模擬過(guò)程中不斷校正原有模型模擬軌跡，提高模型適用性。將以上改進(jìn)的模型推廣至中國(guó)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)20002015年中國(guó)地區(qū)總初級(jí)生產(chǎn)力（Gross Primary Productivity GPP）和敬發(fā)（Evapotranspiration，ET的空間格局模擬及分析。主要結(jié)論如下1）將LP」DGwM中所選出的22個(gè)可調(diào)參數(shù)（涉及光合、呼吸、水平衡異速生長(zhǎng)、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七個(gè)作用領(lǐng)域）在各自取值范圍內(nèi)隨機(jī)獲得不同的參數(shù)組合，結(jié)果表明22個(gè)參數(shù)可引起GPP和ET模擬結(jié)果產(chǎn)生較大的不確定性，尤其集中在生長(zhǎng)季。所有站點(diǎn)GPP相對(duì)不確定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之間，不具有明顯的年際變異性：ET相對(duì)不確定性RU月變化趨勢(shì)明顯，且基本處于0.5以下，明顯低于GPP，說(shuō)明所篩選的22個(gè)參數(shù)對(duì)GP模擬產(chǎn)生的影響更為顯著。

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)融合

上傳時(shí)間： 2022-03-16

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