TLC549串行模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片的完美驅(qū)動，已在開發(fā)板上完成功能驗證，工程環(huán)境為Keil C51
標簽： TLC 549 串行 模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片
上傳時間： 2016-06-02
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首先介紹一種新型的多通道高分辨率AD7656型模，數(shù)轉(zhuǎn)換器的功能和性能，詳細描述它在并行接口模式下的工作方式和原理。然后介紹AD7656在信號采集系統(tǒng)中的應(yīng)用，給出設(shè)計方案和 電路。
上傳時間： 2016-06-15
上傳用戶：曹云鵬
用c語言編寫的5G14433的數(shù)模轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)了數(shù)模轉(zhuǎn)換功能
標簽： 5G14433 c語言 編寫 數(shù)模轉(zhuǎn)換
上傳時間： 2016-07-15
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網(wǎng)上購物商城主要由前臺會員模塊和后臺管理模塊兩部分組成。 q 前臺功能模塊 前臺模塊主要包括會員注冊、登錄、修改個人信息、購物、查詢購物情況和查看各種服務(wù)條款等功能。 q 后臺管理模塊 后臺模塊主要包括后臺管理員對會員、商品、倉庫、訂單和管理員的管理等功能。 會員在登錄進入該網(wǎng)上購物商城后，不僅可以查看其各種服務(wù)條款，還可以選擇查看各種商品的詳細信息并購買。管理員登錄后，可以查看商品銷售情況，及管理會員、商品、倉庫和其自身的信息。管理員還可以根據(jù)實際情況添加其他管理員以維護該網(wǎng)上購物商城的購物環(huán)境和安全。
標簽： 模塊 后臺 網(wǎng)上購物 商城
上傳時間： 2013-12-26
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JXARM9-2410 數(shù)模轉(zhuǎn)換實驗主程序， 實現(xiàn)功能：，實現(xiàn)JXRAM9-2410與PC機的串口通訊，JXARM9-2410 UART0 <==> PC COM
標簽： JXARM 2410 數(shù)模轉(zhuǎn)換 實驗
上傳時間： 2013-12-13
上傳用戶：xuanjie
CS1150中文用戶手冊：CS1150是低功耗模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片。有效分辨率17位，輸出24位 數(shù)據(jù)。工作電壓2.7V~5.5V、集成50Hz、60Hz陷波、128倍增益放大器、參考電壓為 0.1V～5V、集成SPI接口。可以廣泛使用在工業(yè)控制、量重、液體/氣體化學分析、 血液分析、智能發(fā)送器、便攜測量儀器領(lǐng)域。 目 錄： 1 CS1150功能說明. 1.1 CS1150主要功能特性. 1.2 應(yīng)用場合. 1.3 功能描述. 2 芯片絕對最大極限值. 2.1 CS1150數(shù)字邏輯特性. 2.2 CS1150的管腳和封裝. 2.3 CS1150時序. 3 CS1150功能模塊描述. 3.1.可選增益放大器. 3.2.調(diào)制器. 3.3 外接參考電壓. 3.4 時鐘單元. 3.5 數(shù)字濾波器. 3.6 串行總線接口. 3.6.1 片選信號. 3.6.2 串行時鐘. 3.6.3 數(shù)據(jù)輸入輸出. 4 CS1150的封裝. 圖 清 單： 圖1 CS1150原理框圖、特性說明. 圖2 CS1150管腳圖. 圖3 CS1150時序圖. 圖4 外部晶振連接圖. 表 清 單： 表1 CS1150極限值. 表2 CS1150數(shù)字邏輯特性. 表3 CS1150管腳描述. 表4 AVDD=5V時CS1150電氣特性. 表5 CS1150時序表. 表6 調(diào)制器采樣頻率表.
上傳時間： 2016-08-28
上傳用戶：linlin
hyperbolic Householder transformation的功能類似于Householder transformation，其作用是將被變換向量映射成雙曲模與之相同的其它向量。其應(yīng)用之一是快速Q(mào)R分解。
標簽： transformation Householder hyperbolic
上傳時間： 2014-01-24
上傳用戶：星仔
一個功能全面的計算器，可以開方，求模等普通計算器沒有的功能。
標簽： 計算器
上傳時間： 2014-01-20
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一個不錯的取模工具，我就是用那個做的點陣，功能還不錯
標簽： 取模
上傳時間： 2016-11-15
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針對實際對象數(shù)學模型不明確而難以控制的問題,采用人工免疫網(wǎng)絡(luò)的離散模 型與學習算法,將人工免疫系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢相結(jié)合,提出了一種基于人工免疫 網(wǎng)絡(luò)的模式識別算法,構(gòu)造了對象識別的人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型.該算法綜合了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的定 位與參數(shù)調(diào)整以及對基函數(shù)的平滑因子實施調(diào)諧等功能,有效地解決了徑向基函數(shù) (RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別的兩個階段任務(wù),使模式識別的精度有較大的改進.采用兩個不 同對象函數(shù)進行的仿真試驗表明,該算法具有快速收斂性與較高的準確性.
標簽： 人工免疫 對象 人工免疫網(wǎng)絡(luò) 學習算法
上傳時間： 2016-11-21
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