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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(biāo)簽: 高速電路

    上傳時間: 2013-08-28

    上傳用戶:lgd57115700

  • FPGA Express VHDL Reference Manual,對學(xué)習(xí)VHDL的人來說很好

    FPGA Express VHDL Reference Manual,對學(xué)習(xí)VHDL的人來說很好

    標(biāo)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(yīng)該有好處 大家趕快下把 知識不等人

    標(biāo)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(tǒng)中的應(yīng)用

      設(shè)計了一個嵌入式語音識別系統(tǒng),該系統(tǒng)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(jié)果表明,該系統(tǒng)對非特定人短詞匯的綜合識別率在90%以上。該系統(tǒng)具有小型、高速、可靠以及擴展性好等特點;可應(yīng)用于許多特定場合,有很好的市場前景。文中講述了該系統(tǒng)CODEC、片外RAM、ROM以及CPLD等與DSP的接口設(shè)計,語音識別運用的矢量量化、Mel倒譜參數(shù)、Viterbi等有關(guān)算法及其實際應(yīng)用效果。

    標(biāo)簽: ADSP-BF 531 嵌入式 中的應(yīng)用

    上傳時間: 2013-10-28

    上傳用戶:rolypoly152

  • 計及風(fēng)電隨機性的風(fēng)-火機組組合模型研究

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

    標(biāo)簽: 風(fēng)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(biāo)識別

    文中建立不同類型目標(biāo)的模型匹配數(shù)據(jù)庫;采用最小周長多邊形構(gòu)造目標(biāo)主體輪廓的近似多邊形,以簡化目標(biāo)主體輪廓減少算法處理的數(shù)據(jù)量;提取具有仿射不變性的多邊形頂點個數(shù)、最長線段兩側(cè)頂點個數(shù)、同底三角形面積比向量特征不變量對待識別目標(biāo)進行描述,應(yīng)用3個特征量在模型匹配數(shù)據(jù)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(biāo)識別算法能夠快速的識別目標(biāo),提高了目標(biāo)識別的實時性,同時能夠判定目標(biāo)所處的姿態(tài)狀況。

    標(biāo)簽: 模型匹配 目標(biāo)識別

    上傳時間: 2013-10-20

    上傳用戶:q3290766

  • 牛人是這樣學(xué)習(xí)模擬電路的

    牛人是這樣學(xué)習(xí)模擬電路的

    標(biāo)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(zhì)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(shù)字輸入/輸出緩沖器信息規(guī)范 (IBIS) 仿真模型的基本要素,以及它們在 SPICE 環(huán)境中的產(chǎn)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(xù)《模擬應(yīng)用期刊》上,其將介紹 IBIS 用戶如何對印刷電路板 (PCB)開發(fā)階段出現(xiàn)的信號完整性問題進行研究。

    標(biāo)簽: IBIS 模型 總質(zhì)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(guān)于在印刷電路板 (PCB) 開發(fā)階段使用數(shù)字輸入/輸出緩沖信息規(guī)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(huán)境中產(chǎn)生的過程1。“第 2 部分”討論了 IBIS 模型有效性驗證。2 在設(shè)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(shè)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(biāo)簽: IBIS 模型 信號完整性

    上傳時間: 2013-10-15

    上傳用戶:hehuaiyu

  • 最優(yōu)噪聲整形濾波器的設(shè)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(chǎn)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(xué)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(zhì)。本文提出了兩種新的設(shè)計最優(yōu)噪聲整形濾波器的方法-遺傳算法和非線性優(yōu)化算法,并分別實現(xiàn)了原采樣率下和過采樣率下基于心理聲學(xué)模型的最優(yōu)噪聲整形濾波的設(shè)計。結(jié)果證明,該方法靈活方便、實現(xiàn)效果良好。

    標(biāo)簽: 整形濾波器

    上傳時間: 2014-01-05

    上傳用戶:testAPP

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