<small id="8iosg"></small> --文件名：mine4.vhd。 --功能：實現(xiàn)4種常見波形正弦、三角、鋸齒、方波（A、B）的頻率、幅度可控輸出（方波 --A的占空比也是可控的），可以存儲任意波形特征數(shù)據(jù)并能重現(xiàn)該波形，還可完成 --各種波形的線形疊加輸出。 --說明： SSS（前三位）和SW信號控制4種常見波形種哪種波形輸出。4種波形的頻率、 --幅度(基準幅度A)的調(diào)節(jié)均是通過up、down、set按鍵和4個BCD碼置入器以及一 --個置入檔位控制信號（ss）完成的（AMP的調(diào)節(jié)范圍是0~5V，調(diào)節(jié)量階為1/51V）。 --其中方波的幅度還可通過u0、d0調(diào)節(jié)輸出數(shù)據(jù)的歸一化幅值（AMP0）進行進一步 --細調(diào)（調(diào)節(jié)量階為1/（51*255）V）。方波A的占空比通過zu、zp按鍵調(diào)節(jié)（調(diào)節(jié) --量階1/64*T）。系統(tǒng)采用內(nèi)部存儲器——RAM實現(xiàn)任意輸入波形的存儲，程序只支 --持鍵盤式波形特征參數(shù)置入存儲，posting 為進入任意波置入(set)、清除（clr）狀態(tài) --控制信號，SSS控制存儲波形的輸出。P180為預留端口，
上傳時間： 2017-02-09
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大學生論文管理系統(tǒng)。 大學生論文管理系統(tǒng)是學校等機構(gòu)在自己的局域網(wǎng)上搭建的B/S結(jié)構(gòu)辦公平臺，用戶打開瀏覽器即可方便快捷地使用該系統(tǒng)，進行論文的發(fā)布、管理和查閱工作。本章根據(jù)大學中的實際需求，介紹一個完整的學生論文管理系統(tǒng)從設(shè)計到實現(xiàn)的方法。 采用MySQL作為后臺數(shù)據(jù)庫，采用標準MVC三層架構(gòu)(JSP-JavaBean-Servlet)開發(fā)模式。通過這種設(shè)計模型把應(yīng)用邏輯，處理過程和顯示邏輯分成不同的組件實現(xiàn)，這些組件可以進行交互和重用。
標簽： 大學生 論文 管理系統(tǒng) 機構(gòu)
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采用德布爾算法進行B樣條的生成，可以用來進行型線優(yōu)化設(shè)計前的參數(shù)化處理
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21世紀大學新型參考教材系列 集成電路B 荒井
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家電維修(最基礎(chǔ)的教程B)1-20.Torrent
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jk-b交通信號控制機原理圖
上傳時間： 2013-07-13
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專輯類-實用電子技術(shù)專輯-385冊-3.609G jk-b交通信號控制機原理圖-1.3M.zip
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專輯類-電子基礎(chǔ)類專輯-153冊-2.20G 21世紀大學新型參考教材系列-集成電路B-荒井-159頁-2.8M.pdf
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三次B樣條曲線源代碼,C語言編寫的三次B樣條曲線源代碼，希望大家喜歡。
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識別技術(shù)難點展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現(xiàn)對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據(jù)實驗分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應(yīng)錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據(jù)對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標準心音信號的時頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數(shù)、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數(shù)據(jù)庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數(shù)據(jù)進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實現(xiàn)了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構(gòu)建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態(tài)鏈接，實現(xiàn)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲以及統(tǒng)計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現(xiàn)心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩(wěn)信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應(yīng)，支持向量機
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