可視化程序設計的課程設計，功能強大，很好很實用！
上傳時間： 2014-01-25
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自動溫度控制系統 以LabVIEW可視化圖形編程開發環境為平臺，使用聲卡和溫度傳感器加外圍電路，測量和顯示外部溫度變化，并控制風扇和加熱絲進行相關操作，使一定空間范圍內的溫度保持基本恒定。
上傳時間： 2017-09-28
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人口老齡化是世界各國正在面對的一個普遍問題。隨著我國老齡化程度的持續加劇，對于老年人群體的醫療資源投入會不斷提高。而與此同時，跌倒已經成為老年人日常生活中最為常見的危險行為活動。所以，跌倒檢測系統的研究和應用對降低老年人受到的身心傷害和醫療成本具有顯著的意義。目前解決老年人跌倒檢測的方案仍存在許多不足。其中，基于計算機視覺的跌倒檢測技術在無干擾的場景下檢測較為有效，但其易受環境變化（如背景光線影響、人遮擋問題等）影響。此外，基于可穿戴計算的跌倒檢測技術受限于算法穩定性和識別準確率，系統的靈敏度和特異性難以同時得到保證。針對上述問題本文提出一種融合計算機視覺和可穿戴計算數據的跌倒檢測新的方法。首先，設計并開發了集成三軸加速度計、三軸陀螺儀和藍牙的活動感知模塊，實現實時采集、傳輸人體活動數據：其次，使用深度學習算法從攝像頭采集的圖像數據提取人體姿態特征數據：最后，對采集的人體活動數據和姿態數據進行規范化和時序化處理，設計了兩個深度學習網絡分別對數據進行特征提取，并將兩特征進行特征層數據融合，在此基礎上構建神經網絡對融合數據進行活動本文搭建了實驗平臺并進行了算法測試，其中，本文跌倒檢測算法針對離線測試數據的準確率為992%，平均敏感度為995%、平均特異性為99.8%：針對在線數據系統測試準確率為98.9%、平均敏感度為99.2%、平均特異性為99.5%實驗結果證明了利用計算機視覺和可穿戴計算數據融合的跌倒檢測具有較高的準確率和魯棒性。
上傳時間： 2022-03-14
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新型智慧驅動器可簡化開關電源隔離拓樸結構中同步整流器
上傳時間： 2013-06-05
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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·基于MATLAB的可視化凸輪曲線設計程序
上傳時間： 2013-07-28
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proteus單片機可視化仿真軟件自學教程，適合于入門學習。
上傳時間： 2013-09-25
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為了實現直流電源的監控，提出了一種具有USB HID數據通信功能的直流電源設計方案。詳細論述了基于STM32 USB固件庫（USB-FS Device library V3.3）的自定義HID類下位機的實現，介紹了如何在VC2010集成開發環境中編寫多線程上位機程序并運用PlotLab（一個快速信號繪圖和可視化的VCL組件）顯示實時波形，最后再以實驗開發板和PC實現了HID數據通信，證明了此監控設計方案的可行性。
上傳時間： 2013-10-17
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powerbuilder 教程 PowerBuilder（Power Builder,PB）是著名的數據庫應用開發工具生產廠商PowerSoft公司推出的產品（PowerSoft現已被數據庫廠商Sybase所收購），它完全按照客戶機/服務器體系結構研制設計，在客戶機/服務器結構中，它使用在客戶機中，作為數據庫應用程序的開發工具而存在。由于PowerBuilder采用了面向對象和可視化技術，提供可視化的應用開發環境，使得我們利用PowerBuilder，可以方便快捷地開發出利用后臺服務器中的數據和數據庫管理系統的數據庫應用程序。 在當前，網絡技術迅速發展，隨之發展的還有OLE，OCX，跨平臺等技術，而在PowerBuilder的最新版中提供了對這些技術的全面支持。在數據庫開發工具領域，PowerBuilder是其中非常優秀的一個，利用它我們可以開發出功能強大的數據庫應用程序。 PowerBuilder提供了對目前流行的大多數關系數據庫管理系統的支持，由于在PowerBuilder的應用程序中對數據庫訪問的部分一般采用國際化標準數據庫查詢語言SQL，使得用PowerBuilder開發的應用程序可以不做修改或者只做少量的修改就可以在不同的后臺數據庫管理系統上使用。也就是說用PowerBuilder開發的應用程序是獨立于服務器上的數據庫。
標簽： powerbuilder 教程下載
上傳時間： 2013-11-12
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可視化編程 經典諾基亞手機游戲。
上傳時間： 2013-11-23
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