凌力爾特公司的 LT®5575 直接轉換解調器實現了超卓線性度和噪聲性能的完美結合。
上傳時間： 2013-11-10
上傳用戶：mikesering
數字水印作為一種防護技術，在數字產品的保護認證方面越發顯得重要，成為當前計算機領域研究的熱點問題之一。提出了一種在空域采用分塊重復嵌入水印信息和HVS相結合的水印技術。實驗結果說明，分塊技術在空域的使用提高了水印的嵌入強度和降低計算復雜度，該算法在抵抗旋轉、裁剪、縮放方面等有較強能力；水印算法與HVS技術的有效性相結合，數字水印具有很好的掩蔽性。
上傳時間： 2013-10-23
上傳用戶：qwerasdf
用二端口S-參數來表征差分電路的特性■ Sam Belkin差分電路結構因其更好的增益，二階線性度，突出的抗雜散響應以及抗躁聲性能而越來越多地被人們采用。這種電路結構通常需要一個與單端電路相連接的界面，而這個界面常常是采用“巴倫”器件（Balun），這種巴倫器件提供了平衡結構-到-不平衡結構的轉換功能。要通過直接測量的方式來表征平衡電路特性的話，通常需要使用昂貴的四端口矢量網絡分析儀。射頻應用工程師還需要確定幅值和相位的不平衡是如何影響差分電路性能的。遺憾的是，在射頻技術文獻中，很難找到一種能表征電路特性以及衡量不平衡結構所產生影響的好的評估方法。這篇文章的目的就是要幫助射頻應用工程師們通過使用常規的單端二端口矢量網絡分析儀來準確可靠地解決作為他們日常工作的差分電路特性的測量問題。本文介紹了一些用來表征差分電路特性的實用和有效的方法， 特別是差分電壓，共模抑制（CMRR），插入損耗以及基于二端口S-參數的差分阻抗。差分和共模信號在差分電路中有兩種主要的信號類型：差分模式或差分電壓Vdiff 和共模電壓Vcm（見圖2）。它們各自的定義如下[1]：• 差分信號是施加在平衡的3 端子系統中未接地的兩個端子之上的• 共模信號是相等地施加在平衡放大器或其它差分器件的未接地的端子之上。
上傳時間： 2013-10-14
上傳用戶：葉山豪
在選礦分析過程中，礦漿濃度和細度檢測是重要的工藝因素，直接影響著選礦的技術經濟指標。用C8051F350單片機控制高精度5 kg、分辨率1 g的稱重傳感器，根據所測得的質量、濃度壺的體積及礦石的比重，經過運算得到礦漿的濃度，篩分后再根據濃度進一步測算出礦漿的細度，用2.5英寸高亮度OLED漢字顯示所有的測量參數，菜單程序自校準，能保證較高的精度，軟、硬件設計采用模塊化設計思想，系統可靠性高。
上傳時間： 2013-11-19
上傳用戶：hustfanenze
特點 顯示范圍0至19999(瞬間量),0至999999999(9位數累積量)可任意規劃 精確度0.03%滿刻度(瞬間量) 頻率輸入范圍 0.01Hz 至 10KHz 瞬間量與累積量時間基數可任意規劃(1 或 60 或 3600 秒) 瞬間量之最高顯示值可任意規劃(0至19999) 累積量之輸入脈波比例刻畫調整可任意規劃(0.00001至9999.99999) 具有二組警報功能 15 BIT 隔離類比輸出 數位RS-485 界面 數位脈波同步輸出功能
上傳時間： 2014-11-07
上傳用戶：xaijhqx
K-均值聚類算法的編程實現。包括逐點聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時間復雜度是n*k*m，其中n為樣本數，k為類別數，m為樣本維數。這個時間復雜度是相當客觀的。因為如果用每秒10億次的計算機對50個樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優，列舉一遍約66.7天，分成3類，則要約3500萬年。針對算法局部最優的缺點，本人正在編制模擬退火程序進行改進。希望及早奉給大家，傾聽高手教誨。
上傳時間： 2015-03-18
上傳用戶：yuanyuan123
首先采用灰度投影匹配進行全局運動估計和補償，用以消除背景變化的影響；然后由二次差分抽取中間幀解決遮擋問題，通過Fisher 評價函數結合數學形態學填充得到運動對象分割掩膜，同時消除殘余噪聲以及平滑邊緣。該方法在一定范圍內較好地解決了遮擋問題，并能夠高效快速地得到比較精確的視頻對象。
上傳時間： 2014-11-30
上傳用戶：fandeshun
車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0?？紤]到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
這是最新OFDM的完整文件教材 是目前國內許多教授授課時使用的 內容很充實，從OFDM的原理到同步、調變、數位電視，都有完善的說明
上傳時間： 2013-12-09
上傳用戶：JIUSHICHEN
1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0?？紤]到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：songrui
