定時器單片機程序，Proteus仿真定時器的使用，用中斷方式控制LED亮與暗的時間各50MS；
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上傳時間： 2015-11-04
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說的很詳細的自制通用電臺寫頻器： 用MAX232這個電腦串口電平轉換專用芯片。
標簽： 說的很詳細的自制通用電臺寫頻器
上傳時間： 2020-05-05
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移動機器人導航與定位技術隨 著 計 算機 技 術 、微 電 子 技 術 、網 絡 技 術 等 的快 速 發 展 ，特 別是 通 訊 技 術 的進 步 。機 器 人 技 術 也 得 到 了飛 速 發 展 ，移 動機 器 人 的 關鍵 技 術 得 到 深 入 而 廣 泛 的研 究 。并 且 部 分 已經 走 向成 熟 ， 移 動 機 器 人 應 用 領 域 不 斷擴 展 ，與 制 造 業 相 比 ，移動 機 器 人 的 工 作 環 境 具 有 非 結 構 化 和 不 確 定 性 。因而 對機 器人 的要 求 更 高 。不 僅 要 求 機 器 人 完 成 一 定 的 功 能 ，還 需 要 機 器 人具 有 行 走 功 能 。對 外感 知 能力 以及 局 部 的 自主 規 劃 能 力等 ，因 此 移 動機 器 人 的 導 航 與 定位 技 術 成 為 智 能機 器 人 領 域 的一 個 重 要 研 究 方 向 ．也 是 智 能移 動 機 器 人 的一 項 關 鍵 技 術 。 多年 來 國際 國 內都 有 大 量 的 科技 工 作 者 致 力 于 這 方 面 的研 究 開 發 工作 ．因 而 對 許 多 問題 的 認 識 與求 解 都 取 得 了長 足 的 發 展 。在 某 些特 定 的 應用 領 域 ，移 動 機 器人 導航 技 術 已得 到 了實 際 應用 。本 文 介 紹 了移 動機 器人 導 航 技 術 研 究 中的 相 關 關 鍵 技 術 。 2移動 機 器 人導 航 與定位 研 究 的 目的 移 動 機 器 人 根 據 運 動 行 為 方 式 分 為 自主 和 半 自主 式 ．根 據 應 用 的環 境 有 室 內和 室 外 機器 人之 分 。無 論 哪 種 移動 機 器人 。在 它的運動過程 中始終要求解決 自身的導航與定位 問題 ．也就是 Dm．~ntWhyte提 出 的 三 個 問 題 ：(1)”我 現 在 何 處 ?”，(2)”我 要 往 何 處 去 ?”，(3)”要 如 何 到 該 處 去?”。其 中 問題 (1)是 移 動 機 器 人 導 航 系統 中 的定 位 及 跟 蹤 問題 ，(2)(3)是 移 動機 器人 導 航 系 統 中 的 路徑 規劃 問題 。移 動 機 器 人 導航 與 定位 技 術 研 究 的 目的 就 是 解 決上 面 的 3個 問題 ．給 出 已知 和 未 知 環 境 下 移 動機 器 人 實 時 導 航 與 定 為 控 制 的 理 論 、方 法 與 關 鍵 技 術 ，并 驗 證 該 理 論 與 方 法 的 的 實用 性 ：提 出適 應 多種 環境 的 實 時導 航 策 略 和 具 有 良好 可 擴 展 性 的 移動 機 器 導航 體 系 結 構 ：未知 環 境 中 移 動 機 器 人 的 快 速環 境 建模 與 定 位 方 法 ：未 知環 境 中基 于 傳 感 器 的 移 動 機 器 人 局部 運 動 規 劃 理 論 與 方 法 ：與 未 知環 境 中移 動 機 器 人 導 航 控 制 相 關 的機 器 學 習的 基 礎 理 論 與 方 法 ；移 動 機 器 人 的 故 障 自診
上傳時間： 2022-02-12
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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 ?；?網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
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基于ROK101007型藍牙模塊和TMS320C54x型DSP的家用醫療保健智能機器人設計摘要：未來社會將會越來越重視 醫療保健服務 ，提 出一種新型智能機 器人 ，就其在數字化 家庭醫療 保健方面的應用進行模型設計 ，并將藍牙技術應用在智能機器人與醫療儀器和控制 PC的通信 中。 關 鍵 詞 ：數字化家庭 ；智能機器人 ；侍感器；藍牙技術；醫療保健 ；ROKl0l007；TMS320C54x 中 圖分 類號 ：R197．39 文獻標 識碼 ：A 文章編 號 ：1006—6977(2006)02—0數字化家庭是未來智能小區系統的基本單元 。 所謂“數字化家庭”就是基于家庭內部網絡提供覆蓋 整個家庭的智能化服務 ，包括數據通信、家庭娛樂 和 信息家電控制功能。 數字化家庭設計 的一項主要內容是通信功能的 實現 ，包括家庭 與外界的通信及家庭 內部相關設施 之間的通信。從現在的發展來看，外部的通信主要 通過寬帶接入 Internet，而家庭 內部的通信，筆者采 用 目前 比較具有競爭力的藍牙 (Bluetooth)無線接入 技術。 傳統的數字化家庭采用 PC進行總體控制 ，缺 乏人性化。筆者根據人工情感的思想設計一種配備 多種外部傳感器的智能機器人 ，將此智能機器人視 作家庭成員，通過它實現對數字化家庭的控制。 本文主要就智能機器人在數字化家庭醫療保健 方面的應用進行模型設計 ，在智能機器人與醫療儀 器和控制 PC的通信采用藍牙技術 。整個系統 的成 本較低 ，功能較為全面，擴展應用非常廣闊，具有極 大的市場潛力。 2 智能機器 人的總體設計 2．1 智能機器人的多傳感器 系統 機器人智能技術 中最為重要 的相關領域是機器 人 的多感覺系統和多傳感信息 的集成與融合【l1，統 稱為智能系統的硬件和軟件部分 。視覺 、聽覺、力覺、 觸覺等外部傳感器和機器人各關節的內部傳感器信 息融合使用 ，可使機器人完成實時圖像傳輸、語音識 別 、景物辨別、定位 、自動避障、目標物探測等重要功 能；給機器人加上相關的醫療模塊(CCD、CAMERA、 立體麥克風 、圖像采集卡等 )和專用醫療傳感器部 件 ，再加上 醫療專家系統就可以實現醫療保健和遠 程 醫療監護功能。智能機器人的多傳感器系統框圖 如 圖 1
上傳時間： 2022-02-15
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針 對 日 常 生 活 中 人 們 熱 衷 于 盆 栽 種 植 但 又 因 工 作 繁 忙 而 忘 記 澆 水 導 致 盆 栽 枯 死 的 問 題 ， 本 文 提出 采 用 STM32 作 為 系 統 主 控 芯 片 ， 構 建 一 個 “ 手 機 APP + 現 場 傳 感 器 控 制 ” 的 智 能 監 控 種 植 系 統 。 通 過 對 指 定植 物 種 植 環 境 的 溫 度 、 濕 度 數 據 進 行 統 計 分 析 ， 能 實 現 自 動 澆 灌 、 調 整 光 照 、 遠 程 告 警 及 無 線 監 控 等 功 能 ， 最 終實 現 盆 栽 智 能 種 植 ， 為 盆 栽 種 植 愛 好 者 提 供 便 利 。 本 系 統 設 計 具 有 簡 單 、 實 用 性 強 、 可 靠 性 高 等 特 點 。
上傳時間： 2022-04-28
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rost cm6 供大家分享ROST詞頻統計器，非常好用的一款詞頻統計軟件
標簽： 詞頻統計軟件
上傳時間： 2022-07-19
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VIP專區-嵌入式/單片機編程源碼精選合集系列（96）資源包含以下內容：1. c51驅動lcd.含字幕滾動.2. 45DB041批量燒錄軟件.3. EVC4.0常用開發技巧.4. ILI9220驅動程序,請大家參考,液晶顯示器應用.5. BMP文件提取有效數據.6. wsd protel99se tiger studio wsd protel99se tiger studio.7. 一本傳感器方面的入門書籍,比較適合初學者.8. ST的片子,ARM7,一個基于USB的應用,是個全的文件,IAR開發環境.9. 本文介紹了基于PCI總線.10. 各大公司電子類招聘題目精選!!!各大公司電子類招聘題目精選.11. 傳感器應用大全?。。。?！傳感器應用大全.12. QNX6.2.1 Intel pxa250 BSP.13. 光纖轉換器.14. 電氣儀表資料.15. 光纖轉換器.16. TI的DSP的原理圖集錦.看了之后一定對你開發DSP很有幫助.17. ：本文介紹了低噪聲、極小的總諧波失真率、增益可編程運算放大器CS3301在微弱信號檢測系統 中的應用.18. 高速PCB設計指南之（一~八 ）目錄 一、 1、PCB布線 2、PCB布局 3、高速PCB設計 二、 1、高密度（HD）電路設計 2、抗干擾技術 3、PCB的可靠性設計 4、電磁.19. 某公司的內部PCB設計規范,PDF文件,LAYOUT的朋友有興趣可以.20. LPC2100專用工程模板,是周立功公司的光盤的拷貝.21. LPC2200專用工程模板是周立功公司的光盤中的資料.22. 電子尺源程序說明 本程序使用ADO訪問Access2000的數據庫。.23. TMS320C6713B *.OUT 文件轉換*.hex 程序.24. TMS320C2407 開發資料整理.25. 嵌入式系統學習日記(經典) 有空.26. 本文檔詳細說明了四線電阻式觸摸屏控制與校準..27. 從pc機的串行口獲取單片機工作電源的方法.28. TS-Z-CC2430無線模塊.29. CC2430設置軟件及說明SmartRF_Studio_User_Manual_6_5 _Chipcon.30. CC2430開發工具CC2430開發環境及說明ChipconIARIDEusermanual_1_22.31. 數字對數電位器PGA2311的驅動程序.32. 液晶相關論文集,液晶論文匯總,有液晶的原理生產工藝發展方向等.33. VII板的電路原理圖,學習XILINX FPGA的朋友們可以參考一下.34. 詳細介紹了JTAG的工作原理.35. 華為步線技術規范.36. 本文主要介紹了一個通用多目標的單片機/嵌入式系統模擬軟件的研究與開發過程.37. 此代碼為ＮＵＣＬＥＵＳ操作系統的原碼.38. yaffs文件系統原代碼.39. Visual C++ 6.0 種MFC 開發的ActiveX控件.40. 智能電力智能儀器儀表電路pcb板原理圖!.
上傳時間： 2013-06-03
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隨著自動化技術的發展和城市化進程的加快，照明用電占人類總發電量的比重也越來越大，對電子鎮流器的要求也越來越高，即功率因數高低的要求更加明確，功率因數高低已成為綜合衡量整流設備的一個重要指標。 本次課題采用功率因數控制芯片UC3854為核心，設計了一種較寬電壓輸入范圍、固定電壓輸出的250W的AC/DC變換器。對該變換器所用的有源功率因數校正（APFC）系統與UC3854芯片的原理和結構做了詳細的分析與討論，介紹了UC3854的管腳排列及功能。所設計的以UC3854為核心的有源功率因數校正器能在90V～220V的寬電壓輸入范圍內得到穩定的380V直流電壓輸出，并使功率因數達到0.99以上。 MATLAB強大的信號分析處理能力對高效地設計APFC系統及整定各個環節的參數帶來了極大便利。本文同時也采用MATLAB設計實現了一個有源功率因數校正器的仿真，用SIMULINK已有模塊模擬了UC3854的控制過程，給出了仿真電路和波形。 本文創新性的將系統工程引入APFC電路中，將系統工程中的建模分析和狀態空間法應用到此次設計的系統中，使得此次工程設計提升到了抽象的數學概念上。用數學模型可以表達出主電路的工作原理，從狀態空間法中找出了改變系統動態性能的相應參數，為此類電路的設計提供了理論依據。
上傳時間： 2013-05-24
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H．264/AVC規范是由國際電聯(ITU-T)和國際標準化組織(ISO)聯合制定的新一代視頻編解碼標準。它具有如下四個特點：低碼流，和MPEG2等壓縮技術相比，在同等圖像質量下，采用H.264技術壓縮后的數據量只有MPEG2的1/8；高圖象質量，復雜的算法保證了低碼流條件下圖像仍能保留豐富的細節；容錯能力強，提供了解決在不穩定網絡環境下容易發生的丟包等錯誤的必要工具；網絡適應性強，提供了網絡適應層，數據能在不同網絡上傳輸。但由此帶來的代價是復雜度極高的編碼過程，尤其是在嵌入式系統中實現具有很大的挑戰性。 本文主要介紹了基于H.264標準的開源代碼T264向DM642平臺的移植和優化。優化綜合運用了上層和底層的實現方法實現。上層的方法例如使用CCS提供的條件優化代碼優化功能，使用IMGLIB中高度優化的函數等，其特點是簡便易行，效果良好；底層的實現方法例如使用DM642特有的內聯函數，用線性匯編的方式實現算法等，特點是提高了代碼運行的并行性，但需要對DM642和H.264有很深刻的理解。 目前本設計已成功完成H.264.算法在DM642開發板上的運行，壓縮QCIF格式視頻的速度隨圖像復雜度的不同達到了35-50幀每秒。此后本設計還繼續使用優化后的編碼器實現了監控用視頻服務器的原型，使得攝像頭采集的視頻數據在DM642開發板上壓縮后傳輸至PC機，且能夠在PC端用配套的程序成功解碼并播放。
上傳時間： 2013-06-23
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