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中頻接收機(jī)

  • 接收器件資料

    AD公司的接收芯片,芯片中包括混頻器,放大器,限幅放大器。多用于基站的應用方面。

    標簽: AD608

    上傳時間: 2016-01-22

    上傳用戶:dovelz

  • matlab-均值濾波.中值濾波

    I=imread('fig1.jpg');%從D盤名為myimages的文件夾中讀取。格式為jpg的圖像文件chost J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%給圖像加入均值為0,方差為0.02的淑鹽噪聲 subplot(2,4,1); imshow(I); title('原始圖像'); subplot(2,4,2); imshow(J); title('加入椒鹽噪聲之后的圖像'); %h=ones(3,3)/9; %產生3 × 3的全1數組 %B=conv2(J,h); %卷積運算 %采用MATLAB中的函數對噪聲干擾的圖像進行濾波 Q=wiener2(J,[3 3]); %對加噪圖像進行二維自適應維納濾波 P=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %均值濾波模板尺寸為3 K1=medfilt2(J,[3 3]); %進行3 × 3模板的中值濾波 K2= medfilt2(J,[5 5]); %進行5 × 5模板的中值濾波 K3= medfilt2(J,[7 7]); %進行7 × 7模板的中值濾波 K4= medfilt2(J,[9 9]); %進行9 × 9模板的中值濾波 %顯示濾波后的圖像及標題 subplot(2,4,3); imshow(Q); title('3 × 3模板維納濾波后的圖像'); subplot(2,4,4); imshow(P); title('3 × 3模板均值濾波后的圖像'); subplot(2,4,5); imshow(K1); title('3 × 3模板的中值濾波的圖像'); subplot(2,4,6); imshow(K2); title('5 × 5模板的中值濾波的圖像'); subplot(2,4, 7); imshow(K3); title('7 × 7模板的中值濾波的圖像'); subplot(2,4,8); imshow(K4); title('9 × 9模板的中值濾波的圖像');

    標簽: matlab 均值濾波 中值濾波

    上傳時間: 2016-06-02

    上傳用戶:wxcr_1

  • 羅蘭C接收機中前端信號處理的研究

    羅蘭C系統是覆蓋全球大部分地區的一種陸基遠程精密無線電導航系統,在 導航領域內有著廣泛的應用。如何從夾雜著各種嚴重干擾的接收信號中,提取來 自各臺鏈的真實脈沖信號,以提高羅蘭C接收機的性能,是一個值得研究的重點, 本文便對此方面展開探討。

    標簽: 羅蘭C接收機

    上傳時間: 2016-09-23

    上傳用戶:zzzmyth

  • 基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制

    基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制 oIlI~0(、r> 王 敏 金·波斯科 黃心漢 ,O、l、L (華i 面面辜寫j幕.武漢,43074) \I。L上、o 捌要:提出了一種基于傳感器和模糊規則的智能機器人運動規劃方法 .該方法運用了基于調和函數分析的人 工勢能 場原 理 .采用模糊規則 可減少推導勢能函數所 必須的計算 ,同時給機器人伺服 系統發 出指令 ,使它能夠 自動 地尋找通向目標的路徑.提出的方法具有簡單、快速的特點,而且能對 n自由度機械手的整個手臂實現最碰.建立 在非線性機器人動力學之上的整 個閉環系統和模糊控制器 的穩定性 由李雅普諾 夫原理 保證 .仿真結 果證明 了該方 法 的有效性 ,通 過比較分析顯示 出文 中所提 出的最障算法的優越性 . 美t詞:基于傳感器的機器人運動控制;模糊規則;人工勢能場;動態避障;機器人操作手 1 叫啞oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor詛sb inchasma~ia]b柚· 血 , spot : ng, spray Ijl岫 1g, mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y,ma al塒 IIovaland wa時 cut· ring 咖 . ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眥 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles. s 曲km,de. notedasthefDbotm ∞ pJan,liDgp∞ 舶1,hasbeen the倒 娜bj0ct鋤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眥 :1999—07—29;Revised~ :2000一∞ 一絲 In conU~astto many n~ hods,rob

    標簽: 傳感器 機器人

    上傳時間: 2022-02-15

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  • UART IDLE中斷使用-接收不定長串口數據

    在串口通信應用中,我們常使用接受和發送中斷。這里有個非常有用的中斷可能被大家所忽略,即總線IDLE中斷。當一幀數據傳輸結束之后,總線會維持高電平狀態,此時,就可以觸發MCU的IDLE中斷。在本文中,將介紹使用該中斷來進行不定長串口數據接收的辦法。通過該中斷,可以省卻很多用于檢測數據傳輸是否完成的判斷動作。

    標簽: uart idle

    上傳時間: 2022-03-06

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  • J-LINK下載器

    首先下載軟件,解壓軟件,安裝在程序中找到SEGGER,選里面的J-FLASH,進入界面,剛開始的那個界面可以忽略,不用建project也可以;單擊菜單欄的“Options---Project settings”打開設置,進行jlink配置;正在General選項,選擇“USB”,一般都是默認配置,確認一下即可;然后在CPU選項,選擇芯片型號,先選擇“Device”才能選擇芯片型號,芯片型號,要根據你使用的芯片進行選擇;在Target interface選項 里面選擇SWD模式;首先Target里面選“Connection”連接目標芯片,然后 Target--Auto進行程序燒寫;首先Target里面選擇“Connection”連接目標芯片,然后 Target--Auto進行程序燒寫.SEGGER J-Links are the most widely used line of debug probes available today. They've proven their value for more than 10 years in embedded development. This popularity stems from the unparalleled performance, extensive feature set, large number of supported CPUs, and compatibility with all popular development environments.

    標簽: JLINK

    上傳時間: 2022-03-22

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  • SiP封裝中的芯片堆疊工藝與可靠性研究

    目前cPU+ Memory等系統集成的多芯片系統級封裝已經成為3DSiP(3 Dimension System in Package,三維系統級封裝)的主流,非常具有代表性和市場前景,SiP作為將不同種類的元件,通過不同技術,混載于同一封裝內的一種系統集成封裝形式,不僅可搭載不同類型的芯片,還可以實現系統的功能。然而,其封裝具有更高密度和更大的發熱密度和熱阻,對封裝技術具有更大的挑戰。因此,對SiP封裝的工藝流程和SiP封裝中的濕熱分布及它們對可靠性影響的研究有著十分重要的意義本課題是在數字電視(DTV)接收端子系統模塊設計的基礎上對CPU和DDR芯片進行芯片堆疊的SiP封裝。封裝形式選擇了適用于小型化的BGA封裝,結構上采用CPU和DDR兩芯片堆疊的3D結構,以引線鍵合的方式為互連,實現小型化系統級封裝。本文研究該SP封裝中芯片粘貼工藝及其可靠性,利用不導電膠將CPU和DDR芯片進行了堆疊貼片,分析總結了SiP封裝堆疊貼片工藝最為關鍵的是涂布材料不導電膠的體積和施加在芯片上作用力大小,對制成的樣品進行了高溫高濕試驗,分析濕氣對SiP封裝的可靠性的影響。論文利用有限元軟件 Abaqus對SiP封裝進行了建模,模型包括熱應力和濕氣擴散模型。模擬分析了封裝體在溫度循環條件下,受到的應力、應變、以及可能出現的失效形式:比較了相同的熱載荷條件下,改變塑封料、粘結層的材料屬性,如楊氏模量、熱膨脹系數以及芯片、粘結層的厚度等對封裝體應力應變的影響。并對封裝進行了濕氣吸附分析,研究了SiP封裝在85℃RH85%環境下吸濕5h、17h、55和168h后的相對濕度分布情況,還對SiP封裝在濕熱環境下可能產生的可靠性問題進行了實驗研究。在經過168小時濕氣預處理后,封裝外部的基板和模塑料基本上達到飽和。模擬結果表明濕應力同樣對封裝的可靠性會產生重要影響。實驗結果也證實了,SiP封裝在濕氣環境下引入的濕應力對可靠性有著重要影響。論文還利用有限元分析方法對超薄多芯片SiP封裝進行了建模,對其在溫度循環條件下的應力、應變以及可能的失效形式進行了分析。采用二水平正交試驗設計的方法研究四層芯片、四層粘結薄膜、塑封料等9個封裝組件的厚度變化對芯片上最大應力的影響,從而找到最主要的影響因子進行優化設計,最終得到更優化的四層芯片疊層SiP封裝結構。

    標簽: sip封裝

    上傳時間: 2022-04-08

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  • STC89C52+SIM800C:通過單片機控制GSM模塊發送和接收短信,

    STC89C52+SIM800C:通過單片機控制GSM模塊發送和接收短信,然后實現對設備的控制,運用在智能家居設備中

    標簽: stc89c52 sim800c 單片機 gsm

    上傳時間: 2022-06-17

    上傳用戶:canderile

  • 超聲波在高精度測距系統中的應用

    超聲波測距是一種非接觸式的測量方式,與其它方法相比(如電磁的或光學的方法),它不受光線、被測對象顏色的影響,對于被測物處于黑暗、有灰塵、煙霧、電磁干擾、有毒等惡劣的環境下有一定的適應能力。因此,研究超聲波在高精度測距系統中的應用具有重要的現實意義。在本文中,首先闡述了超聲波測距的發展及應用,超聲波傳感器,超聲波測距的基本原理,超聲波側距系統的關鍵技術以及如何提高超聲波測距的精度。然后設計一個小型的超聲波高精度測距系統,詳細論述了超聲波測距系統的整體結構設計和工作原理,超聲波發射與接收一體電路的實現,單片機C8051F010的特點以及單片機的外圍電路和相應的集成開發環境,以及相關程序的設計。關鍵詞:超聲波,單片機,高精度測距利用超聲波來實現定位是蝙蝠等生物作為防御和捕捉獵物的手段,生物體可以發射出人們不能聽到的超聲波(20KHz以上的聲波),借助空氣或其它介質傳播。通過捕捉障礙物反射回來的時間間隔長短和反射回來的信號強弱來判斷反射物的類型及距離的遠近。超聲學是近年來發展十分迅速的一門技術,人們采用仿真技能,利用超聲波,已應用在很多方面。超聲技術可分為檢測超聲和功率超聲,作為檢測用的超聲波顯然屬于檢測超聲的范疇"。檢測超聲主要是利用超聲的信息載體作用,即通過超聲在媒質中的傳播、吸收、散射、波形轉換等,提取反映媒質本身特性或內部結構的信息,達到檢測媒質性質、物體形狀或兒何尺寸、內部缺陷或結構的目的。利用超聲對目標進行檢測有其獨特的優點1回2:超聲波在傳播時,方向性強,能量易于集中,幾乎沿直線傳播;超聲波能在各種不同媒質中傳播,且可傳播足夠遠的距離;超聲波對色彩、光照度不敏感,對外界光線和電磁干擾不敏感,可以用于黑暗、有煙霧或灰塵、電磁干擾強等惡劣的環境中;超聲波傳感器結構簡單,體積小,費用低,信息處理簡單可靠,易于小型化和集成化。正因為超聲波有著這些獨特的優點,在國民經濟和國防中越來越被人們所重視。

    標簽: 超聲波 高精度測距系統

    上傳時間: 2022-06-18

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  • 情感虛擬人技術在人機交互中的應用研究

    情感識別是機器通過識別和理解過程把人類的語音、表情和肢體語言中的情感信息識別出來。情感交互是機器通過接收人類的情感信息來模擬人類的情感決策過程,從而表達出自身情感的過程。本文的主要目標是把虛擬人技術應用到人機交互中,研究出具有情感識別功能和情感表達功能的機器。本文的具體工作和貢獻包括:第一,詳細描述虛擬人的三維模型和情感模型的建立過程。這里介紹了虛擬人實體的建立和控制,以及虛擬人的情感計算模型和情感決策機制。利用三維建模工具和游戲制作軟件,來建立虛擬人和虛擬場景,并通過對虛擬人控制模塊的設定來驅動虛擬人的動作和行為特點,這使虛擬人能夠從行為上表達情感。虛擬人的情感模型是虛擬人情感計算和決策的關鍵,是虛擬人具有情感能力的基礎。這里主要工作就是通過模擬人的情感計算過程和決策機制,來建立虛擬人的情感工作機制,從而控制虛擬人的情感計算過程,使虛擬人具有模擬人的情感表達的能力。第二,通過分析情感語音信號,來識別情感語音信號中的參數信息,并進一步識別出情感語音信號中的情感信息。語音信號中的參數有多種,本文在比較和總結的基礎上,選定了三種參數來綜合的識別語音信號中的情感信息。在情感語音語料庫的基礎上建立了情感特征參數數據庫,這個數據庫的主要是建立特征參數的參數模型,為情感識別建立識別基礎。第三,利用隱馬爾科夫模型算法在語音信號識別上的優點,來對情感語音信號進行情感信息的識別。情感信息與語言信息有共同的聲學特征,只是二者反映的信息不同。通過情感語音信號的特征分析和理論驗證,隱馬爾科夫模型是一個理想的選擇。實驗證明,隱馬爾科夫模型在情感信息的識別上,表現出很好的識別效果和較高的識別率,為隱馬爾科夫模型的應用提供了事實支持。第四,建立人機交互系統原型,通過對整個系統進行測試和驗證,來證明人機情感交互的可行性和科學性。驗證主要通過情感識別和情感決策兩方面進行,情感識別的主要是建立在情感語音識別的基礎上,情感決策就是通過驗證虛擬人情感表達的結果跟期望值的對比結果。

    標簽: 情感虛擬人技術 人機交互

    上傳時間: 2022-06-18

    上傳用戶:jiabin

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