用兩片AVR（ATmega16）單片機 實現雙機通信（雙向，并帶反饋）。開發環境為ICCAVR。文件中不但有完整的源代碼，還有用PROTEUS作的仿真圖。
標簽： ATmega AVR 16 單片機
上傳時間： 2013-09-27
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proteus是做單片機仿真的好工具,這個資料是我找了很久才找到的,并且在業界也得到了非常高的評價,希望對大家有所幫助
標簽： proteus 單片機仿真
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Proteus6.7是目前最好的模擬單片機外圍器件的工具，真的很不錯。可以仿真51系列、AVR，PIC等常用的MCU及其外圍電路（如LCD，RAM，ROM，鍵盤，馬達，LED，AD/DA，部分SPI器件，部分IIC器件，...） 其實proteus與multisim比較類似，只不過它可以仿真MCU！
標簽： Proteus 6.7 模擬 單片機
上傳時間： 2013-09-29
上傳用戶：swz13842860183
Protel DXP2004增強工具
標簽： Protel 2004 DXP
上傳時間： 2013-11-08
上傳用戶：xianglee
對基于BCB的圓片級封裝工藝進行了研究，該工藝代表了MEMS加速度計傳感器封裝的發展趨勢，是MEMS加速度計產業化的關鍵。選用3000系列BCB材料進行MEMS傳感器的粘結鍵合工藝試驗，解決了圓片級封裝問題，在低溫250 ℃和適當壓力輔助下≤2.5 bar（1 bar=100 kPa）實現了加速度計的圓片級封裝，并對相關的旋涂、鍵合、氣氛、壓力等諸多工藝參數進行了優化。
標簽： MEMS BCB 鍵合 加速度計
上傳時間： 2013-11-17
上傳用戶：JasonC
內容簡介 本書以數字信號處理基礎內容為主，同時也介紹了有關數字信號處理實現與應用。書中 以主要篇幅討論了離散時間信號與系統的基本概念，離散傅里葉變換及其快速算法，數字濾 波器的結構與各種設計方法。這是數字信號處理中的經典內容，也是進一步學習和掌握更多 信號處理理論的基礎。為便于數字信號處理系統的設計與開發，書中介紹了數字信號處理芯 片的原理及其開發工具以及應用實例。 本書概念清晰，說明詳細，深入淺出，易于理解，具有豐富的例題和習題，便于自學。 本書可作為高等院校理工科類相關專業本科生教材，也可作為有關工程技術人員的自學 參考書。
標簽： 數字信號處理
上傳時間： 2013-10-24
上傳用戶：chaisz
總體平均經驗模式分解（EEMD）方法是一種先進的時頻分析方法，非常適合于對非平穩故障微弱信號的分析處理。文中介紹了EEMD方法的原理與算法實現步驟，重點分析了EEMD方法避免模式混淆的機理。利用EEMD方法對齒輪箱振動信號進行分析，成功提取了小齒輪磨損故障特征，驗證了EEMD方法在故障微弱信號特征提取的有效性。
標簽： EEMD 微弱信號 特征提取
上傳時間： 2014-11-30
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探地雷達回波信號是一種非平穩非線性信號，其中不僅包含地下埋藏物的目標信號，還包含有可能掩藏目標信號的直達波信號，給目標的識別帶來困難。文中采用HHT方法對探地雷達回波信號進行特征分析，提取回波信號的IMF分量的瞬時頻率作為特征向量。實驗結果表明，用HHT方法提取特征可較好的避免直達波影響，該方法是可行而有效的，為進一步鑒別地下埋藏物提供了新的思想和方法。
標簽： HHT 探地雷達 回波信號 特征提取
上傳時間： 2013-10-22
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為了提高語音信號的識別率，提出了一種改進的LPCC參數提取方法。該方法先對語音信號進行預加重、分幀加窗處理，然后進行小波分解，在此基礎上提取LPCC參數，從而構成新向量作為每幀信號的特征參數。最后采用高斯混合模型（GMM）進行說話人語音識別，實驗表明新特征參數取得了較好的識別率。
標簽： LPCC 參數提取
上傳時間： 2013-10-10
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為了使計算機能更好的識別人臉表情，對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進行了研究。首先對包含表情區域的靜態灰度圖像進行預處理，包括對確定的人臉表情區域進行尺寸和灰度歸一化，然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征，使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中，利用Fisher準則提取那些有利于分類的特征，最后用SVM分類器進行分類。實驗結果表明，上述提出的方法比傳統的方法識別速度更快，能達到實時性的要求，并且具有很好的魯棒性，識別率高。
標簽： Gabor 人臉 特征提取
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