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動(dòng)力學(xué)建模

力傳感器的連接與信號(hào)獲取

力傳感器設(shè)計(jì)參考。

標(biāo)簽： 力傳感器信號(hào)獲取連接

上傳時(shí)間： 2013-11-19

上傳用戶：zhulei420
四軸飛機(jī)數(shù)學(xué)建模(英文版)

四軸飛機(jī)數(shù)學(xué)建模(英文版)

標(biāo)簽： 四軸飛機(jī) 數(shù)學(xué)建模英文

上傳時(shí)間： 2013-10-10

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PD雷達(dá)導(dǎo)引頭對(duì)箔條的建模與仿真

文中對(duì)工作在脈沖多普勒體制下的雷達(dá)導(dǎo)引頭箔條回波進(jìn)行了建模,并且分析了箔條回波的時(shí)域和頻域特性。基于箔條的整體運(yùn)動(dòng)特性,采用非遞歸濾波器法對(duì)箔條回波的幅度特性和功率譜特性進(jìn)行了仿真實(shí)現(xiàn),仿真結(jié)果與理論相符。箔條回波模型可用于PD雷達(dá)導(dǎo)引頭干擾技術(shù)研究領(lǐng)域和PD雷達(dá)導(dǎo)引頭抗干擾性能評(píng)估。

標(biāo)簽： 雷達(dá)導(dǎo)引頭建模仿真

上傳時(shí)間： 2013-11-06

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基于PSD的微位移傳感器建模的實(shí)現(xiàn)方法

　　為了正確反映基于光電位置敏感器(PSD)的微位移傳感器的特性，首先介紹了一維光電位置敏感器的工作原理并分析了利用PSD結(jié)合光學(xué)三角測(cè)量法將位移信號(hào)轉(zhuǎn)換成電壓信號(hào)的工作原理，得出基于PSD的微位移傳感器被測(cè)試件位移量與相關(guān)測(cè)量電路輸出電壓(S，V)關(guān)系特征，然后基于最小二乘估計(jì)算法基本原理，提出了運(yùn)用MATLAB語言建立PSD的為了正確反映基于光電位置敏感器(PSD)的微位移傳感器的特性，首先介紹了一維光電位置敏感器的工作原理并分析了利用PSD結(jié)合光學(xué)三角測(cè)量法將位移信號(hào)轉(zhuǎn)換成電壓信號(hào)的工作原理，得出基于PSD的微位移傳感器被測(cè)試件位移量與相關(guān)測(cè)量電路輸出電壓(S，V)關(guān)系特征，然后基于最小二乘估計(jì)算法基本原理，提出了運(yùn)用MATLAB語言建立PSD的微位移傳感器(S，V)關(guān)系特征的數(shù)學(xué)模型的方法，給出了建模的程序流程圖以及仿真結(jié)果。微位移傳感器(S，V)關(guān)系特征的數(shù)學(xué)模型的方法，給出了建模的程序流程圖以及仿真結(jié)果。

標(biāo)簽： PSD 微位移傳感器建模實(shí)現(xiàn)方法

上傳時(shí)間： 2014-07-26

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力控注冊(cè)機(jī)

力控注冊(cè)機(jī)

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上傳時(shí)間： 2013-10-14

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力控注冊(cè)機(jī)

力控注冊(cè)機(jī)

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上傳時(shí)間： 2013-11-24

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Altium Designer 6 三維元件庫建模教程

Altium Designer 6 三維元件庫建模教程文檔名稱：AD系列軟件三維元件庫建模教程文檔描述：介紹在 AltiumDesigner集成開發(fā)平臺(tái)下三維模型建立和使用方法文檔版本：V1.0 作者：林加添（lineay）編寫時(shí)間：2009 年1 月 QQ:181346072 第一章：介紹在傳統(tǒng)的電子整機(jī)設(shè)計(jì)過程中，電路設(shè)計(jì)部門和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)部門（或者由外部設(shè)計(jì)工作室設(shè)計(jì)）往往是被分為兩個(gè)完全獨(dú)立的部門，因此在新產(chǎn)品開發(fā)過程中，都是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)好了，然后出內(nèi)部 PCB 位置圖給 PCB 工程師，而結(jié)構(gòu)工程師并不了解電路設(shè)計(jì)過程中一些要點(diǎn)。對(duì) PCB布局一些高度較高元器件位置很多并不符合 PCB 工程師電路設(shè)計(jì)的要求。以至 PCB 工程師不得不將就結(jié)構(gòu)工程師所設(shè)計(jì)的元件布局。最后產(chǎn)品出來時(shí)，因?yàn)?PCB 布局不合理等各種因素，問題百出。這不僅影響產(chǎn)品開發(fā)速度。也會(huì)導(dǎo)致企業(yè)兩部門之間發(fā)生沖突。然而目前國內(nèi)大多的電子企業(yè)都是停留于這種狀態(tài)，關(guān)鍵原因目前電路部門和結(jié)構(gòu)部門沒有一個(gè)有效、快捷的軟件協(xié)作接口來幫助兩個(gè)部分之間更好協(xié)調(diào)工作、來有效提高工作效率。而面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的市場(chǎng)。時(shí)間就是金錢，產(chǎn)品開發(fā)周期加長而導(dǎo)致開發(fā)成本加劇，也延誤了產(chǎn)品上市的時(shí)間。這不僅降低了企業(yè)在市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力也加速了企業(yè)倒退的步伐。對(duì)于企業(yè)來說，都希望有一個(gè)有效的協(xié)調(diào)接口來加速整機(jī)的開發(fā)速度，從而提高產(chǎn)品

標(biāo)簽： Designer Altium 元件庫建模

上傳時(shí)間： 2013-11-16

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EDA工程建模及其管理方法研究2

EDA工程建模及其管理方法研究2 1 隨著微電子技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的日益成熟，電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化(EDA)技術(shù)在電子產(chǎn)品與集成電路 (IC)芯片特別是單片集成(SoC)芯片的設(shè)計(jì)應(yīng)用中顯得越來越重要。EDA技術(shù)采用“自上至下”的設(shè)計(jì)思想，允許設(shè)計(jì)人員能夠從系統(tǒng)功能級(jí)或電路功能級(jí)進(jìn)行產(chǎn)品或芯片的設(shè)計(jì)，有利于產(chǎn)品在系統(tǒng)功能上的綜合優(yōu)化，從而提高了電子設(shè)計(jì)項(xiàng)目的協(xié)作開發(fā)效率，降低新產(chǎn)品的研發(fā)成本。近十年來，EDA電路設(shè)計(jì)技術(shù)和工程管理方面的發(fā)展主要呈現(xiàn)出兩個(gè)趨勢(shì)： (1) 電路的集成水平已經(jīng)進(jìn)入了深亞微米的階段，其復(fù)雜程度以每年58％的幅度迅速增加，芯片設(shè)計(jì)的抽象層次越來越高，而產(chǎn)品的研發(fā)時(shí)限卻不斷縮短。 (2) IC芯片的開發(fā)過程也日趨復(fù)雜。從前期的整體設(shè)計(jì)、功能分，到具體的邏輯綜合、仿真測(cè)試，直至后期的電路封裝、排版布線，都需要反復(fù)的驗(yàn)證和修改，單靠個(gè)人力量無法完成。IC芯片的開發(fā)已經(jīng)實(shí)行多人分組協(xié)作。由此可見，如何提高設(shè)計(jì)的抽象層次，在較短時(shí)間內(nèi)設(shè)計(jì)出較高性能的芯片，如何改進(jìn)EDA工程管理，保證芯片在多組協(xié)作設(shè)計(jì)下的兼容性和穩(wěn)定性，已經(jīng)成為當(dāng)前EDA工程中最受關(guān)注的問題。

標(biāo)簽： EDA 工程建模管理方法

上傳時(shí)間： 2013-10-15

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基于CPLD FPGA的數(shù)字通信系統(tǒng)建模與設(shè)計(jì)

本書主要介紹了基于cpld/fpga的數(shù)字通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理與建模方法。從通信系統(tǒng)的組成、eda概述及建模的概念開始（第1～2章），圍繞數(shù)字通信系統(tǒng)的vhdl設(shè)計(jì)與建模兩條主線，講述了常用基本電路的建模與vhdl編程設(shè)計(jì)（第3章），詳細(xì)地介紹了數(shù)字通信基帶信號(hào)的編譯碼、復(fù)接與分接、同步信號(hào)提取、數(shù)字通信基帶和頻帶收發(fā)信系統(tǒng)、偽隨機(jī)序列與誤碼檢測(cè)等的原理、建模與vhdl編程設(shè)計(jì)方法（第4～9章）。全書主要是基于cpld/fpga芯片和利用vhdl語言實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字通信單元及系統(tǒng)的建模與設(shè)計(jì)。全書內(nèi)容新穎，循序漸進(jìn)，概念清晰，針對(duì)性和應(yīng)用性強(qiáng)，既可作為高等院校通信與信息專業(yè)的高年級(jí)本科生教材或研究生的參考書，也可供科研人員及工程技術(shù)人員參考。

標(biāo)簽： CPLD FPGA 數(shù)字通信系統(tǒng)建模

上傳時(shí)間： 2014-01-03

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ACPSO-SVR結(jié)合的非線性建模預(yù)測(cè)算法

提出一種基于自適應(yīng)混沌粒子群優(yōu)化和支持向量機(jī)結(jié)合的非線性預(yù)測(cè)建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO啟發(fā)式尋優(yōu)機(jī)制對(duì)SVR模型的超參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)選取，在超參數(shù)取值范圍變化較大的情況下，效果明顯優(yōu)于網(wǎng)格式搜索算法。選取UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫中的Forest fires標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有較高的精度和良好的泛化能力，對(duì)于解決多變量的回歸預(yù)測(cè)問題是一種有效的方法。最后給出了混合算法在碳一多相催化領(lǐng)域的兩種典型應(yīng)用，在反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型未知的情況下建立催化劑組份模型和操作條件模型，以及基于混合算法的最優(yōu)催化劑設(shè)計(jì)框架。

標(biāo)簽： ACPSO-SVR 非線性建模預(yù)測(cè)算法

上傳時(shí)間： 2013-10-23

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