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利用S3C2410A微控制器的ADC控制器驅動程序，使用Windows CE 5.0中的定時器實現定時采集數據。
標簽： S3C2410A ADC 微控制器 控制器
上傳時間： 2014-01-18
上傳用戶：thuyenvinh
從因子分析的角度出發解決基因表達譜分析問題。為解決獨立成分分析方法在求解過程中的不穩定性，提出一種基于選擇性獨立成分分析的DNA微陣列數據集成分類器。首先對基因表達水平的重構誤差進行分析，選擇部分重構誤差較小的獨立成分進行樣本重構，然后基于重構后的樣本同時訓練多個支持向量機基分類器，最后選擇部分分類正確率較高的基分類器進行最大投票以得到最終結果。在3個常用測試集上驗證了本文設計方法的有效性。
標簽： 分 因子分析 分析方法 角度
上傳時間： 2013-12-06
上傳用戶：蟲蟲蟲蟲蟲蟲
中文摘要 通用串行總線USB 是PC 體系中的一套全新的工業標準它支持單 個主機與多個外設同時進行數據交換 論文首先會介紹USB 的體系結構和特點包括總線特征協議定義 傳輸方式和電源管理等等這部分內容會使USB 開發者和用戶對USB 有一 個整體的認識 接下來論文會討論USB 系統的一般開發方法和技術特點分設備端硬 件設備端軟件和主機端軟件三個部分 然后論文會介紹幾個USB 項目的研發過程和技術細節包括USB 手寫 識別輸入系統USB 通用設備開發平臺USB 安全鑰和USB 在線編程設備等 等論文會詳細介紹USB 設備的硬件和軟件開發的技術細節包括USB 設 備協議棧的編寫方法同時也會討論在Windows 98 下開發USB 內核驅動程 序和用戶應用程序的一般方法 論文最后還會介紹Motorola 的一些相關開發技術主要是在線編程技 術 論文對廣大的USB 設備開發人員和技術人員具備較高的參考價值可 以幫助他們盡快掌握USB 設備的特點以及硬件電路設計和軟件編程中的 注意事項 關鍵字通用串行總線 微控制器 協議棧 設備驅動程序 在線編 程
標簽： USB 通用串行總線 工業標準 主機
上傳時間： 2017-05-17
上傳用戶：nairui21
本文提出了一種基于ZigBee無線技術的校園供暖溫度監測系統方案，并設計出了相應的無線傳感器節點。本方案中使用基于AD590的溫度測量電路，PIC16F877A微控制芯片和MRF24J20無線芯片搭建無線傳感器網絡。該無線傳感器網絡由一個位于控制室的協調器充當中心節點及若干個置放于各樓層暖氣片旁的終端節點一起，構成一個星型網絡。
標簽： ZigBee 無線技術 溫度監測 系統方案
上傳時間： 2017-07-27
上傳用戶：cjf0304
本文分析了目前8 位微控制器的更新和設計趨勢, 主要討論其RISC 體系架構的產品設計, 并重點從體系架構的角度 出發, 就高性能、低功耗兩方面對在設計中采用的關鍵技術進行了探討研究。
標簽： FPGA
上傳時間： 2015-05-05
上傳用戶：yezi123
PyEphem是Python下的一個軟件包,可以用來進行專業水平的星歷表計算,用戶可用其計算不同 坐標系下太陽、月亮、行星、彗星及人造衛星的位置,亮度,出沒時刻,中天時刻等等。這為天文 愛好者制作星歷表提供了極大的方便。但是初次接觸該軟件可能覺得無從下手,本文做簡要介紹。
標簽： PyEphem 計算軟件
上傳時間： 2016-05-19
上傳用戶：eeworm
對微機電系統(Micro electro mechanical systems，MEMS)組裝與封裝工藝的特點進行了總結分析，給出了MEMS組裝與封裝設備的研究現狀。針對MEMS產業發展的特點，分析了面向MEMS組裝與封裝的微操作設備中的工藝參數優化數據庫、快速精密定位、模塊化作業工具、快速顯微視覺、柔性裝夾和自動化物流等關鍵技術。在此基礎上，詳細介紹了研制的MEMS傳感器陽極化鍵合設備和引線鍵合設備的組成結構，工作原理，并給出了組裝和封裝試驗結果。最后，指出了MEMS組裝與封裝技術及設備研制的發展趨勢。
標簽： 微機電系統 封裝 關鍵技術 操作
上傳時間： 2016-07-26
上傳用戶：leishenzhichui
軟件工程中，對微信聊天軟件的需求分析報告
標簽： APP 微信 軟件
上傳時間： 2017-06-25
上傳用戶：rainysun
下載安卓小寶后，安裝過程中提示病毒，請忽略，繼續安裝，安裝后打開會給出ID號。下載注冊機，把Id號輸入后，在下面日期改成2018，點生成，把掭的一串數字，字符復制后，粘貼在微信的id下面就可以用了，可以一健轉發，模擬定位等，原來的微信不能卸載，打開安卓小寶（微信）后提示版本過低時請卸載原來的微信，安裝微信657，不會用的可以微我626165917
標簽： 安卓
上傳時間： 2018-01-28
上傳用戶：xfjsmz
在微電網調度過程中綜合考慮經濟、環境、蓄電池的 循環電量，建立多目標優化數學模型。針對傳統多目標粒子 群算法(multi-objective particle swarm optimization，MOPSO) 的不足，提出引入模糊聚類分析的多目標粒子群算法 (multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering，FCMOPSO)，在迭代過程中引入模糊聚 類分析來尋找每代的集群最優解。與 MOPSO 相比， FCMOPSO 增強了算法的穩定性與全局搜索能力，同時使優 化結果中 Pareto 前沿分布更均勻。在求得 Pareto 最優解集 后，再根據各目標的重要程度，用模糊模型識別從最優解集 中找出不同情況下的最優方案。最后以一歐洲典型微電網為 例，驗證算法的有效性和可行性。
標簽： 模糊 模型識別 微電網 多目標優化 聚類分析
上傳時間： 2019-11-11
上傳用戶：Dr.趙勁帥
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