針對(duì)在火箭發(fā)動(dòng)機(jī)測(cè)試中，溫度與推壓力不同采集方式的問(wèn)題，采用LabView虛擬儀器平臺(tái)，設(shè)計(jì)了一套采集系統(tǒng)。通過(guò)分屏顯示、采集模塊嵌套等方法，解決了多種采集方式兼容的問(wèn)題；通過(guò)事先設(shè)置數(shù)據(jù)存儲(chǔ)路徑，進(jìn)行及時(shí)存儲(chǔ)的方法，解決了異常情況丟失數(shù)據(jù)的問(wèn)題。文中提到的系統(tǒng)具有擴(kuò)展性強(qiáng)，用戶界面友好的特點(diǎn)。實(shí)踐證明能夠很好的完成測(cè)試采集任務(wù)
標(biāo)簽： LABVIEW 火箭發(fā)動(dòng)機(jī) 溫度采集 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-11-04
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單片機(jī)在超聲波料位測(cè)量中的應(yīng)用
標(biāo)簽： 單片機(jī) 中的應(yīng)用 超聲波 測(cè)量
上傳時(shí)間： 2013-11-21
上傳用戶：奇奇奔奔
TDC-GP2在超聲波測(cè)量中的應(yīng)用
標(biāo)簽： TDC-GP 超聲波流量計(jì) 時(shí)差法 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-10-19
上傳用戶：nshark
LabVIEW濾波器在低壓電器測(cè)試系統(tǒng)消噪中的應(yīng)用
標(biāo)簽： LabVIEW 濾波器 低壓電器 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-11-04
上傳用戶：Artemis
針對(duì)目前電表計(jì)量范圍小，規(guī)格多的問(wèn)題，本文采用寬動(dòng)態(tài)范圍的新型電能計(jì)量芯片RN8302，設(shè)計(jì)了一款支持預(yù)付費(fèi)和分時(shí)電價(jià)，具有RS485和調(diào)制式紅外通訊、按鍵及紅外停電喚醒抄表功能的三相四線制智能電表，介紹了系統(tǒng)設(shè)計(jì)、模擬信號(hào)輸入電路、RN8302與MCU接口電路和軟件實(shí)現(xiàn)。測(cè)試結(jié)果表明：在20 mA～100 A的電流范圍內(nèi)，有功電能的計(jì)量誤差低于±0.3%，實(shí)現(xiàn)了高精度、寬量程的電能計(jì)量，減少了電表規(guī)格數(shù)量。
標(biāo)簽： 8302 RN 電能計(jì)量芯片 智能電表
上傳時(shí)間： 2013-11-09
上傳用戶：wang5829
針對(duì)人臉識(shí)別中的特征提取問(wèn)題，提出一種新的基于Gabor的特征提取算法，利用Gabor小波變換良好的提取區(qū)分能力和LDA所具有的判別性優(yōu)勢(shì)來(lái)進(jìn)行特征提取。首先利用Gabor小波變換來(lái)提取人臉特征。然后對(duì)得到的高維特征采用PCA進(jìn)行初次降維，再利用LDA實(shí)現(xiàn)再次降維，得到最終的特征向量。在ORL和YALE人臉庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。
標(biāo)簽： Gabor 特征提取 人臉識(shí)別 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-12-14
上傳用戶：alex wang
提出了基于Multisim10的計(jì)算機(jī)組成原理仿真實(shí)驗(yàn)的方法，該方法對(duì)計(jì)算機(jī)的各組成部分用虛擬元器件組成并在虛擬環(huán)境下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，通過(guò)存儲(chǔ)器仿真實(shí)驗(yàn)實(shí)例給出了仿真實(shí)現(xiàn)的技術(shù)方案。結(jié)論是，計(jì)算機(jī)組成原理的虛擬仿真實(shí)驗(yàn)是一種先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｊ剑瑢W(xué)生可把重點(diǎn)放在計(jì)算機(jī)各組成部分的設(shè)計(jì)和仿真驗(yàn)證上，彌補(bǔ)了真實(shí)實(shí)驗(yàn)在計(jì)算機(jī)組成、功能實(shí)現(xiàn)等方面直觀性較差的不足，使實(shí)踐環(huán)節(jié)更好地達(dá)到教學(xué)目的，即豐富了實(shí)驗(yàn)內(nèi)容、方法和手段，又有效地提高了實(shí)驗(yàn)的直觀性及效果。
標(biāo)簽： Multisim 計(jì)算機(jī)組成原理 實(shí)驗(yàn) 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-10-31
上傳用戶：zmy123
為了滿足客戶對(duì)太陽(yáng)能電池組件性能的更高要求，通過(guò)對(duì)電池片的EL測(cè)試，從來(lái)料方面進(jìn)行把關(guān)，通過(guò)對(duì)層壓敷設(shè)件和組件的EL測(cè)試，能夠合理的控制由于工藝參數(shù)設(shè)置不當(dāng)和人為因素引起的組件不良缺陷，從而能夠?qū)?wèn)題消滅在組件出廠之前，保證組件質(zhì)量。同時(shí)，通過(guò)分析EL圖像，也有助于完善和改進(jìn)電池片以及組件的生產(chǎn)工藝，對(duì)太陽(yáng)能電池的生產(chǎn)有重要指導(dǎo)意義。
標(biāo)簽： EL測(cè)試 光伏太陽(yáng)能 中的應(yīng)用 電池檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-11-12
上傳用戶：chenbhdt
文中在研究現(xiàn)有先驗(yàn)知識(shí)與支持向量機(jī)融合的基礎(chǔ)上，針對(duì)置信度函數(shù)憑經(jīng)驗(yàn)給出的不足，提出了一種確定置信度函數(shù)方法，更好地進(jìn)行分類。該方法是建立在模糊系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上：將樣本的緊密度信息作為先驗(yàn)知識(shí)應(yīng)用于支持向量機(jī)的構(gòu)造中，在確定樣本的置信度時(shí)，不僅考慮了樣本到所在類中心之間的距離，還考慮樣本與類中其它樣本之間的關(guān)系，通過(guò)模糊連接度將支持向量與含噪聲樣本進(jìn)行區(qū)分。文中將基于先驗(yàn)知識(shí)的支持向量機(jī)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分割，以加拿大麥吉爾大學(xué)的brainWeb模擬腦部數(shù)據(jù)庫(kù)提供的不同噪聲的圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明采用基于先驗(yàn)知識(shí)的支持向量機(jī)比傳統(tǒng)支持向量機(jī)具有更好的抗噪性能及分類能力。
標(biāo)簽： 支持向量機(jī) 圖像分割 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-10-12
上傳用戶：cmc_68289287
摘要： 指出了電工與電子技術(shù)教學(xué)中遇到的一些問(wèn)題，針對(duì)這些問(wèn)題，提出將NI Multisim 10仿真軟件應(yīng)用在在電工電子技術(shù)教學(xué)中，指出其應(yīng)用的必要性。并通過(guò)實(shí)例展示了Multisim在電工電子教學(xué)中應(yīng)用。利用Multisim進(jìn)行輔助教學(xué)，豐富了教學(xué)內(nèi)容，加強(qiáng)了學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，并由學(xué)期考核結(jié)果及相關(guān)的課程設(shè)計(jì)和畢業(yè)設(shè)計(jì)證明了此教學(xué)改革有益于提高教學(xué)質(zhì)量。
標(biāo)簽： Multisim NI 電工電子技術(shù) 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-10-27
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