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人體模型

  • 做過板子的人都知道高速電路的難度

    做過板子的人都知道高速電路的難度,這個多少有些幫助

    標簽: 高速電路

    上傳時間: 2013-08-28

    上傳用戶:lgd57115700

  • FPGA Express VHDL Reference Manual,對學習VHDL的人來說很好

    FPGA Express VHDL Reference Manual,對學習VHDL的人來說很好

    標簽: VHDL Reference Express Manual

    上傳時間: 2013-08-30

    上傳用戶:維子哥哥

  • 全是FPGA的例子-大家趕快下把 知識不等人

    全是FPGA的例子 對大家應該有好處 大家趕快下把 知識不等人

    標簽: FPGA

    上傳時間: 2013-08-30

    上傳用戶:lgd57115700

  • ADSP-BF531在嵌入式語音識別系統中的應用

      設計了一個嵌入式語音識別系統,該系統硬件平臺以ADSP-BF531為核心,采用離散隱馬爾可夫模型(DHMM)檢測和識別算法完成了對非特定人的孤立詞語音識別。試驗結果表明,該系統對非特定人短詞匯的綜合識別率在90%以上。該系統具有小型、高速、可靠以及擴展性好等特點;可應用于許多特定場合,有很好的市場前景。文中講述了該系統CODEC、片外RAM、ROM以及CPLD等與DSP的接口設計,語音識別運用的矢量量化、Mel倒譜參數、Viterbi等有關算法及其實際應用效果。

    標簽: ADSP-BF 531 嵌入式 中的應用

    上傳時間: 2013-10-28

    上傳用戶:rolypoly152

  • 計及風電隨機性的風-火機組組合模型研究

      風電的隨機性改變了傳統的機組組合模型。為了計及風電隨機性、更好地利用好風電,運用機會約束的方法考慮風電隨機對機組組合的影響,提出一種可既避免模型復雜化又計及風電隨機性的機組組合模型,并用隨機模擬的方法來實現風電隨機性的機會約束。通過算例證明模型的正確性。

    標簽: 風電 隨機 機組 組合

    上傳時間: 2013-10-27

    上傳用戶:tianming222

  • 改進的基于模型匹配的快速目標識別

    文中建立不同類型目標的模型匹配數據庫;采用最小周長多邊形構造目標主體輪廓的近似多邊形,以簡化目標主體輪廓減少算法處理的數據量;提取具有仿射不變性的多邊形頂點個數、最長線段兩側頂點個數、同底三角形面積比向量特征不變量對待識別目標進行描述,應用3個特征量在模型匹配數據庫中逐一進行分層遍歷搜索匹配。實驗表明,基于模型匹配的目標識別算法能夠快速的識別目標,提高了目標識別的實時性,同時能夠判定目標所處的姿態狀況。

    標簽: 模型匹配 目標識別

    上傳時間: 2013-10-20

    上傳用戶:q3290766

  • 牛人是這樣學習模擬電路的

    牛人是這樣學習模擬電路的

    標簽: 模擬電路

    上傳時間: 2014-12-23

    上傳用戶:cxl274287265

  • IBIS模型之第2部分-IBIS模型總質量的確定

    本文是三部曲系列文章的第 2 部分。第 1 部分(請見參考文獻 1)討論了數字輸入/輸出緩沖器信息規范 (IBIS) 仿真模型的基本要素,以及它們在 SPICE 環境中的產生過程。本文(第 2 部分)將研究 IBIS 模型正確性檢測。第 3 部分將刊登在后續《模擬應用期刊》上,其將介紹 IBIS 用戶如何對印刷電路板 (PCB)開發階段出現的信號完整性問題進行研究。

    標簽: IBIS 模型 總質量

    上傳時間: 2014-12-23

    上傳用戶:zhangyi99104144

  • IBIS模型第3部分-利用IBIS模型研究信號完整性問題

    本文是關于在印刷電路板 (PCB) 開發階段使用數字輸入/輸出緩沖信息規范(IBIS) 模擬模型的系列文章之第 3 部分(共三部分)。“第 1 部分”討論了 IBIS仿真模型的基本組成,以及它們在 SPICE 環境中產生的過程1。“第 2 部分”討論了 IBIS 模型有效性驗證。2 在設計階段,我們會碰到許多信號完整性問題,而 IBIS 模型為這些問題帶來了一種簡單的解決方案。本文即“第 3 部分”,將介紹如何使用一個 IBIS 模型來提取一些重要的變量,用于信號完整性計算和確定 PCB 設計解決方案。請注意,該提取值是 IBIS 模型不可或缺的組成部分。

    標簽: IBIS 模型 信號完整性

    上傳時間: 2013-10-15

    上傳用戶:hehuaiyu

  • 最優噪聲整形濾波器的設計

    在需要對信號進行再量化的場合,可以通過加入dither來避免小信號再量化所產生的諧波失真,但同時會使噪聲功率增加。這種情況下,可以利用人耳的心理聲學特性,通過噪聲整形來降低噪聲的可聞性,提高實際的信噪比,改善音質。本文提出了兩種新的設計最優噪聲整形濾波器的方法-遺傳算法和非線性優化算法,并分別實現了原采樣率下和過采樣率下基于心理聲學模型的最優噪聲整形濾波的設計。結果證明,該方法靈活方便、實現效果良好。

    標簽: 整形濾波器

    上傳時間: 2014-01-05

    上傳用戶:testAPP

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