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光電傳感器

3?位數可程式盤面型數位電表（24*48mm）

特點：精確度0.1%滿刻度±1位數可量測交直流電流/交直流電壓/電位計/傳送器/Pt-100/荷重元/電阻等信號顯示范圍0-1999可任意規劃小數點可任意規劃尺寸小，穩定性高

標簽： 24 48 mm 程式

上傳時間： 2013-10-28

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檢測技術及儀表的地位與作用

檢測技術及儀表的地位與作用1.1. 1檢測儀表的地位與作用一、檢測儀表　　檢測――對研究對象進行測量和試驗，取得定量信息和定性信息的過程。檢測儀表――專門用于“測試”或“檢測”的儀表。二、地位與作用：１、科學研究的手段　諾貝爾物理和化學獎中有1/4是屬于測試方法和儀器創新。２、促進生產的主流環節３、國民經濟的“倍增器”４、軍事上的戰斗力５、現代生活的好幫手６、信息產業的源頭1.1.2 檢測技術是儀器儀表的技術基礎一、非電量的電測法――把非電量轉換為電量來測量　　優越性：１）便于擴展測量的幅值范圍(量程)　　　　　　２）便于擴寬的測量的頻率范圍(頻帶)　　　　　　３）便于實現遠距離的自動測量　 4) 便于與計算機技術相結合, 實現測量的智能化和網絡化二、現代檢測技術的組成：　電量測量技術、傳感器技術非電量電測技術。三、儀器儀表的理論基礎和技術基礎――實質就是“檢測技術”。 “檢測技術”＋ “應用要求”＝儀器儀表 1.2 傳感器概述1.2. 1傳感器的基本概念一、傳感器的定義國家標準定義――“能感受（或響應）規定的被測量并按照一定規律轉換成可用信號輸出的器件或裝置。”（當今電信號最易于處理和便于傳輸）　　通常定義――“能把外界非電信息轉換成電信號輸出的器件或裝置”或“能把非電量轉換成電量的器件或裝置”。二、敏感器的定義――把被測非電量轉換為可用非電量的器件或裝置１、當即被測非電量X正是傳感器所能接受和轉換的非電量(即可用非電量)Z時，可直接用傳感器將被測非電量X轉換成電量Y。２、當即被測非電量X不是傳感器所能接受和轉換的非電量(即可用非電量)Z時，就需要在傳感器前面增加一個敏感器，把被測非電量X轉換為該傳感器能夠接受和轉換的非電量(即可用非電量)Z。

標簽： 檢測技術儀表

上傳時間： 2013-10-08

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nesC 是對 C 的擴展 [2]

nesC 是對 C 的擴展 [2] ，它基于體現 TinyOS 的結構化概念和執行模型而設計 [1] 。 TinyOS 是為傳感器網絡節點而設計的一個事件驅動的操作系統，傳感器網絡節點擁有非常有限的資源 ( 舉例來說., 8K 字節的程序儲存器,512 個字節的隨機存取儲存器) 。 TinyOS 用 nesC 重新編寫。本手冊描述 nesC 的 1.1 版本, 在第 3 段中概述了它與 1.0 版的不同。

標簽： nesC 擴展

上傳時間： 2013-12-26

上傳用戶：王小奇
摘要：介紹一種以Atmel公司的單片機 ATmega324p為控制核心

摘要：介紹一種以Atmel公司的單片機 ATmega324p為控制核心，結合數字溫度傳感器DS18B20和 INTEGRAT10N 公司的無線收發芯片 IA4421的數字化無線溫度傳感器的設計。該設計頻段(433 MHz ISM)無需申請即可使用測溫范圍為一 4o～95℃ ，分辨率為 0．062 5℃ ，工作頻率 433 MHz，接收靈敏度為 109 dBm，最大發射功率 8 dBm，傳輸距離 200 m，采和電池供電。重點介紹該系統的硬件接口、軟件設計以及低功耗設計。該數字化溫度傳感器可應用到各種需要無接觸的場合，實現對現場溫度的“先知先覺”。關鍵詞：ATmega324p；數字溫度傳感器；無線收發；IA4421；ATmega334p

標簽： ATmega Atmel 324p 324

上傳時間： 2013-12-31

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：介紹一種以Atmel公司的單片機 ATmega324p為控制核心

：介紹一種以Atmel公司的單片機 ATmega324p為控制核心，結合數字溫度傳感器DS18B20和 INTEGRAT10N 公司的無線收發芯片 IA4421的數字化無線溫度傳感器的設計。該設計頻段(433 MHz ISM)無需申請即可使用測溫范圍為一 4o～95℃ ，分辨率為 0．062 5℃ ，工作頻率 433 MHz，接收靈敏度為 109 dBm，最大發射功率 8 dBm，傳輸距離 200 m，采和電池供電。重點介紹該系統的硬件接口、軟件設計以及低功耗設計。該數字化溫度傳感器可應用到各種需要無接觸的場

標簽： ATmega Atmel 324p 324

上傳時間： 2017-04-28

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隨著社會的發展,出租車是人們生活中非常方便且較普遍的交通工具,但出租車計價器相對較為落后。在過去,出租車采用機械式的計價器,用齒輪比的方式來計算出租車所跑的里程數,并由里程數來換算車費由

隨著社會的發展,出租車是人們生活中非常方便且較普遍的交通工具,但出租車計價器相對較為落后。在過去,出租車采用機械式的計價器,用齒輪比的方式來計算出租車所跑的里程數,并由里程數來換算車費由于機械的齒輪體積比較大,計算不是很準確,而且容易磨損,后來又采用了傳感器方式,利用傳感器接收車的跑動信息,從而計算里程數和車費,但此方法通常使干擾信號也能產生計數脈沖,所以也不完善。現在我們引用單片機技術,使用編碼和解碼信息傳遞這種方式來完成計價器計數脈沖的形成單片機可以很精確地檢測到傳感器信號,這樣計價就會非常準確。完成此裝置所需器件簡單,成本非常低,技術上也容易實現。

標簽： 出租車發展出租車計價器機械

上傳時間： 2014-01-19

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1．中間紙牌的最左面由一張Flip牌

1．中間紙牌的最左面由一張Flip牌，點擊Flip，中間牌的數字改變。 2．在界面上有一個計時器，當玩家或者電腦任意一方的紙牌用光時，計時器停止計時，游戲結束，紙牌先用完的一方為贏家。 3．當玩家單擊紙牌和中間的某一張牌上時，若是符合游戲規則，中間的那一張牌被覆蓋，玩家缺失的紙牌由其他牌代替，牌數少一張。 4．在符合條件的情況下，電腦一方的紙牌能及時覆蓋在中間的紙牌之上，并且牌數減少一張，缺失的位置由另一張牌代替。與此同時，對應紙牌上方有“Moved”閃爍一次。 5．中間紙牌的下方，箭頭指標能隨機變換，當箭頭向上時，箭頭所對應的那張中間紙牌必須由一張數字比它大一的紙牌所覆蓋，同理，箭頭向下時，覆蓋中間紙牌的那張牌的數字必須比中間紙牌的數字大一。

標簽： Flip

上傳時間： 2017-09-04

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PLCD電路分析

一種基于峰值跟隨的 P L C D 傳感器信號調理電路及其方法，包括正弦波發生器電路、 P L C D 傳感器、前置處理電路、鑒相電路、峰值跟隨電路、輸出處理電路

標簽： PLCD 電路分析

上傳時間： 2020-12-07

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論文-移動機器人導航與定位技術

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

標簽： 機器人導航

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

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。基于網絡的這些特性，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

標簽： 神經網絡智能機器人導航

上傳時間： 2022-02-12

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