快速傅里葉變換，fft應用實例。供學習，供參考。 原理：快速傅里葉變換 (fast Fourier transform), 即利用計算機計算離散傅里葉變換（DFT)的高效、快速計算方法的統稱，簡稱FFT。快速傅里葉變換是1965年由J.W.庫利和T.W.圖基提出的。采用這種算法能使計算機計算離散傅里葉變換所需要的乘法次數大為減少，特別是被變換的抽樣點數N越多，FFT算法計算量的節省就越顯著。
標簽： fft 信號分析
上傳時間： 2021-07-14
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畢業論文-基于Arduino的溫度測試系統設計摘要在物質文化水平逐漸提高的社會背景下，智能家居逐漸興起，現如今已經具有一定的規模。基于arduino的數據采集端以及基于Android的數據接收終端是本文的研究對象，全文設計了智能家居的一個子系統——溫度測試系統。該基于arduino的溫度測試系統主要涉及了以下幾個領域：Android 平臺的軟件開發、Arduino 平臺的軟硬件構成、藍牙通信的簡單應用、溫度數據采集實際操作。該系統主要由Arduino UNO主控板、Arduino Xbee V5 傳感器擴展板、DS18B20 數字溫度傳感器、Bluetooth V3藍牙通信模塊、Android終端機構成。以藍牙作為媒介，通過Arduino組件和 Android組件的連接，完成了從傳感器收集數據傳輸到終端機的過程。本課題設計溫度測試系統，操作簡單，界面簡潔，測試結果觀測很直接，整個系統運行穩定流暢。本溫度測試系統也可用于其他很多行業，應用范圍很廣泛，非常值得進一步開發與升級。關鍵詞 智能家居；Arduino；Android；溫度測試
標簽： arduino 溫度測試系統
上傳時間： 2021-10-16
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該文檔為基于labview串口助手設計簡介資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
標簽： labview 串口助手
上傳時間： 2021-10-27
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該文檔為基于Multisim高頻功率放大器設計簡介資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
標簽： multisim 高頻 功率放大器
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基于Matlab圖像處理這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
標簽： matlab 圖像處理
上傳時間： 2021-12-25
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嵌入式技術應用基于STM32(3.16)這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
標簽： 嵌入式 stm32
上傳時間： 2022-01-15
壓力傳感器與彈性模量-w，有需要的可以參考！
標簽： 壓力傳感器
上傳時間： 2022-01-18
基于人工神經網絡實現智能機器人的避障軌跡控制摘 要：利用人工神經網絡中的二級 BP網。模擬智能機器人的兩控制參數(左 、右輪速)間的函數關系。實現避 障軌跡為圓弧或橢圓弧的軌跡控制 。并且通過調整橢圓長、短軸大小。能實現多個及多層障礙物的避障控制．該方法 的突出特點是方法簡單、算法容易實現 。使機器人完成多個及多層避障動作時。不滯后于動態環境里其它機器人(障 礙物)位置的變化．在仿真實驗中。取得了理想的效果． 關鍵詞；BP神經網絡I多個及多層避障控制I橢圓軌跡1 弓I言(Introduction) 在機器人中，避障軌跡的生成是一個重要的問 題．對于不確定的動態環境下的實時避障軌跡生成， 是較為困難的．有關這方面的研究，目前已有許多方 法．一些神經網絡模型被設計出來，產生實時的軌跡 生成．文獻113[23提供的神經網絡模型產生的軌跡 生成僅能處理在靜態環境下及假設空間中沒有障礙 物的情況．[3]提供的神經網絡模型，能為智能機器 人產生導航的避障軌跡，然而模型在計算上相當復 雜．文獻[43提供了Hopfield神經網絡模型，能在動 態環境下產生時實的避障軌跡生成，并在文獻[5] 中，嚴格證明了因該方法生成的軌跡沒有遭受局部 極小點逃離問題．并且文獻[63用兩個神經網絡層疊 加起來，每層構造相似于[43中的網絡結構．它是利 用第二層網絡來發現下一個機器人位置的無監督模 型，然而它卻加倍了計算量，盡管文獻[4，6]提供的 方法能在動態環境下，產生時實避障軌跡，但都具有 較慢的運動速度，在快速變化的環境下不能恰當地 完成動作執行，因為機器人要比較好地完成避障動 作，必須不能滯后于障礙物動作變化
標簽： 神經網絡 智能機器人
上傳時間： 2022-02-12
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基于STM32的嵌入式語音識別模塊設計摘要：介紹了一種以ARM 為核心的嵌入式語音識別模塊的設計與實現。模塊的核心處理單元選用ST公司的基于ARM Cortex—M3內核的32位處理器STM32F103C8T6。本模塊以對話管理單元為中心，通過以LD3320芯片為核心的硬件單元實現語音識別功能，采用嵌入式操作系統~c／os—II來實現統一的任務調度和外圍設備管理。經過大量的實驗數據驗證，本文設計的語音識別模塊具有高實時性、高識別率、高穩定性的優點。關鍵詞：ARM；語音識別；對話管理；LD3320；~,c／os—II引 言服務機器人以服務為目的，岡此人們需要一種更方便、更自然、更加人性化的方式與機器人交互，而不再滿足于復雜的鍵盤和按鈕操作。基于聽覺的人機交互是該領域的一個重要發展方向 ]。目前主流的語音識別技術是基于統計模式。然而，由于統計模型訓練算法復雜，運算量大，一般由工控機、PC機或筆記本來完成，這無疑限制了它的運用。嵌入式語音交互已成為目前研究的熱門課題l2 ]。嵌入式語音識別系統和PC機的語音識別系統相比，雖然其運算速度和內存容量有一定限制，但它具有體積小、功耗低、可靠性高、投入小、安裝靈活等優點，特別適用于智能家居、機器人及消費電子等領域。1 模塊整體方案及架構語音識別的基本原理 如圖1所示。語音識別包括
標簽： stm32 嵌入式 語音識別
上傳時間： 2022-04-30
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本項目設計一個類似自行車碼表的產品，除了LCD顯示騎行速度、騎行里程外、日期時間外，增加了GPS衛星狀態、電池電量、電子指南針（當前方向）、轉向及警示尾燈。軟件基于FreeRTOS嵌入式操作系統。各功能模塊對應相應的任務。任務間通過隊列交互信息，通過二值信號量阻塞相關任務，完成任務調度。在空閑任務中進入低功耗模式。
標簽： freertos 嵌入式操作系統 自行車記錄儀
上傳時間： 2022-06-16
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