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呼吸燈

  • 這是基于MCS51的軟件抗干擾數字濾波算法

    這是基于MCS51的軟件抗干擾數字濾波算法，包括CRC校驗算法、加權濾波算法、脈沖干擾抑制算法、滑動濾波算法等。對MCS51信號采集大有用處。其中CRC校驗、滑動濾波算法在筆者的心電呼吸信號科技計劃項目中應用，取得了較好的效果

    標簽： MCS 51 軟件 抗干擾

    上傳時間： 2015-11-03

    上傳用戶：zhouchang199

  • 《我替姐姐來愛你》原名：《天使與海豚》深愛著你

    《我替姐姐來愛你》原名：《天使與海豚》深愛著你，呼吸停止的瞬間，請讓我在夢寐的重逢中，燃盡我的思念，坦然而驕傲的與你告別

    標簽： 海

    上傳時間： 2015-11-15

    上傳用戶：zm7516678

  • 有關鍵盤

    有關鍵盤，接上ps/2鍵盤，按鍵後，會將scancode和breadcode顯示在led燈

    標簽： 鍵盤

    上傳時間： 2014-01-05

    上傳用戶：zhangyigenius

  • SN3188的單片機程序

    SN3188的單片機程序，有跑馬燈和呼吸燈效果，可以作為參考移植到其他的系統上

    標簽： 3188 SN 單片機程序

    上傳時間： 2013-12-19

    上傳用戶：alan-ee

  • 呼吸燈簡單程序

    程序有詳細代碼解析源碼，源碼簡單入門學習易懂

    標簽： 呼吸燈

    上傳時間： 2016-12-18

    上傳用戶：namic

  • 光合計算文檔

    用于進行光響應曲線擬合，計算光飽和點，光補償點，暗呼吸速率等

    標簽： 計算 文檔

    上傳時間： 2017-05-05

    上傳用戶：labeir

  • 現代信號處理

    我們生活在一個信息社會里，而信息的載體就是我們本書要討論的主題——信號。在我們身邊以及在我們身上，信號是無處不在的。如我們隨時可聽到的語音信號，隨時可看到的視頻圖像信號，伴隨著我們生命始終的心電信號，腦電信號以及心音、脈搏、血壓、呼吸等眾多的生理信號。

    標簽： 信號處理

    上傳時間： 2019-03-18

    上傳用戶：AlexWang

  • GB_19510.1-2009 燈的控制裝置 第一部分 一般要求和安全要求

    燈的控制裝置 第一部分 一般要求和安全要求

    標簽： 國標

    上傳時間： 2021-12-09

    上傳用戶：

  • 恒流LED驅動芯片 NU510 PWM調光雙色溫應用詳解

    臺灣數能NU510ES是 一款低壓線性恒流驅動芯片，高達30V耐壓，高精度恒流，低壓差，功率電流可外掛電阻任意調節電流至最大350mA,NU510恒流芯片主要應用場景如下：  一般 LED 照明 LCD 背光 商業照明 燈條、燈帶 RGB 裝飾燈 LED  手電筒 RGB  顯示器/指示燈/裝飾燈 LED車燈照明/轉向流星燈備註：雙色溫調光調色主要是通過改變 C1、C2 容量的大小，造成 VDD 的上電時間延時不同。多顆電容順序增大，就能產流量燈效果。       NU510提供SOT23-6封裝、SOP-8封裝兩種形式，用戶可以根據實際情況靈活選用，通常150mA 以下采用SOT23-6封裝，150-350mA采用SOP-8封裝。

    標簽： led 驅動芯片 nu510

    上傳時間： 2022-01-07

    上傳用戶：shjgzh

  • 基于模型—數據融合的中國區域碳水通量動態模擬及分析

    準確量化和預測陸地生態系統碳水通量對于理解陸氣間相互作用，預測未來氣候變化和控制溫室效應具有重要意義。通量觀測和模型模擬是目前研究碳水通量的兩種主要方法。通量觀測精度較高，但觀測范圍局限、站點分布不均勻，易受環境影響，難以區域擴展；模型模擬可實現不同尺度參量估算，但由于理想化假設、模型參數和驅動數據等限制，導致其模擬結果往往與真實值存在較大偏差。模型-數據融合方法主要是通過參數估計和數據同化兩種技術集成觀測和模型信息，建立兩者相互制約調節的優化關系，以提高模型結果與真實值之間的匹配程度。基于該思路，本研究在地面觀測數據、遙感衛星資料以及相關氣候環境數據基礎上，重點突破全球動態植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感參數優化方法，獲取適宜中國的參數化方案：在此基礎上，引入數據同化算法，將遙感衛星產品信息與模型相融合，在模擬過程中不斷校正原有模型模擬軌跡，提高模型適用性。將以上改進的模型推廣至中國區域，實現對20002015年中國地區總初級生產力（Gross Primary Productivity GPP）和敬發（Evapotranspiration，ET的空間格局模擬及分析。主要結論如下1）將LP」DGwM中所選出的22個可調參數（涉及光合、呼吸、水平衡異速生長、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七個作用領域）在各自取值范圍內隨機獲得不同的參數組合，結果表明22個參數可引起GPP和ET模擬結果產生較大的不確定性，尤其集中在生長季。所有站點GPP相對不確定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之間，不具有明顯的年際變異性：ET相對不確定性RU月變化趨勢明顯，且基本處于0.5以下，明顯低于GPP，說明所篩選的22個參數對GP模擬產生的影響更為顯著。

    標簽： 數據融合

    上傳時間： 2022-03-16

    上傳用戶：shjgzh

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