摘要： 利用多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)球墨鑄鐵、可鍛鑄鐵和灰鑄鐵的金相圖像進(jìn)行了分割提取。通過(guò)對(duì)比以上兩種方法分割后的圖像質(zhì)量和定量分析樣本圖像中的石墨結(jié)構(gòu)、珍珠巖/鐵氧體結(jié)構(gòu)所占的百分含量后發(fā)現(xiàn)，多層感知器網(wǎng)絡(luò)分割提取的結(jié)果與樣本實(shí)際的結(jié)果更加接近，而自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割提取的結(jié)果則不夠理想。據(jù)此，可以推斷多層感知器網(wǎng)絡(luò)是實(shí)現(xiàn)金屬圖像分割自動(dòng)化提取和精確性分析的有效工具。
標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 中的應(yīng)用 圖像分割
上傳時(shí)間： 2014-12-29
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通過(guò)對(duì)二次相差法測(cè)距性能進(jìn)行了仿真分析,仿真結(jié)果表明,基于雙頻比相測(cè)距的二次相差法多篇連續(xù)波雷達(dá),只能求解速度不同的目標(biāo)的距離值,無(wú)法求解同速度不同距離目標(biāo)的距離值。
標(biāo)簽： 相差法 多頻 仿真 測(cè)距雷達(dá)
上傳時(shí)間： 2013-11-18
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提出一種用于多載波蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)的子信道合并切換算法。采用多維Markov 鏈對(duì)子信道合并切換算法進(jìn)行系統(tǒng)建模分析，得到了呼叫阻塞率、切換阻塞率等關(guān)鍵系統(tǒng)性能參數(shù)的解析結(jié)果。與切換保護(hù)信道算法相比，子信道合并切換算法在對(duì)其他類(lèi)型呼叫性能影響很小的前提下，改善了對(duì)帶寬要求較高的業(yè)務(wù)的切換性能。該算法還可以與其他資源預(yù)留切換算法相結(jié)合，改善其性能。
標(biāo)簽： 多載波 多業(yè)務(wù) 蜂窩移動(dòng)通信
上傳時(shí)間： 2013-11-02
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基于通用集成運(yùn)算放大器，利用MASON公式設(shè)計(jì)了一個(gè)多功能二階通用濾波器，能同時(shí)或分別實(shí)現(xiàn)低通、高通和帶通濾波，也能設(shè)計(jì)成一個(gè)正交振蕩器。電路的極點(diǎn)頻率和品質(zhì)因數(shù)能夠獨(dú)立、精確地調(diào)節(jié)。電路使用4個(gè)集成運(yùn)放、2個(gè)電容和11個(gè)電阻，所有集成運(yùn)放的反相端虛地。利用計(jì)算機(jī)仿真電路的通用濾波功能、極點(diǎn)頻率和品質(zhì)因數(shù)的獨(dú)立控制和正交正弦振蕩，從而證明該濾波器正確有效。 Abstract: A new multifunctional second-order filter based on OPs was presented by MASON formula. Functions， such as high-pass， band-pass， low-pass filtering， can be realized respectively and simultaneously， and can become a quadrature oscillator by modifying resistance ratio. Its pole angular frequency and quality factor can be tuned accurately and independently. The circuit presented contains four OPs， two capacitors， and eleven resistances， and inverting input of all OPs is virtual ground. Its general filtering， the independent control of pole frequency and quality factor and quadrature sinusoidal oscillation were simulated by computer， and the result shows that the presented circuit is valid and effective.
標(biāo)簽： MASON 多功能 二階 濾波器設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-10-09
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Windows 2000或Windows 98都是由一個(gè)操作系統(tǒng)核心和多個(gè)驅(qū)動(dòng)程序組成，這些驅(qū)動(dòng)程序與系統(tǒng)中的硬件相對(duì)應(yīng)。本書(shū)的內(nèi)容全部都是關(guān)于驅(qū)動(dòng)程序及其相關(guān)的技術(shù)
標(biāo)簽： Windows 2000 操作系統(tǒng) 核心
上傳時(shí)間： 2015-03-28
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數(shù)字鎖相環(huán)DPLL源程序，用cpld編寫(xiě)，展開(kāi)后文件比較多，大家請(qǐng)耐心使用。謝謝，多多支持
標(biāo)簽： DPLL 數(shù)字鎖相環(huán) 源程序
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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基于Volterra濾波器混沌時(shí)間序列多步預(yù)測(cè) 作者：陸振波，海軍工程大學(xué) 歡迎同行來(lái)信交流與合作，更多文章與程序下載請(qǐng)?jiān)L問(wèn)我的個(gè)人主頁(yè) 電子郵件：luzhenbo@sina.com 個(gè)人主頁(yè)：luzhenbo.88uu.com.cn 參考文獻(xiàn)： 1、張家樹(shù).混沌時(shí)間序列的Volterra自適應(yīng)預(yù)測(cè).物理學(xué)報(bào).2000.03 2、Scott C.Douglas, Teresa H.-Y. Meng, Normalized Data Nonlinearities for LMS Adaptation. IEEE Trans.Sign.Proc. Vol.42 1994 文件說(shuō)明： 1、original_MultiStepPred_main.m 程序主文件,直接運(yùn)行此文件即可 2、original_train.m 訓(xùn)練函數(shù) 3、original_test.m 測(cè)試函數(shù) 4、LorenzData.dll 產(chǎn)生Lorenz離散序列 5、normalize_1.m 歸一化 6、PhaSpaRecon.m 相空間重構(gòu) 7、PhaSpa2VoltCoef.dll 構(gòu)造 Volterra 自適應(yīng) FIR 濾波器的輸入信號(hào)矢量 Un 8、TrainTestSample_2.m 將特征矩陣前 train_num 個(gè)為訓(xùn)練樣本，其余為測(cè)試樣本 9、FIR_NLMS.dll NLMS自適應(yīng)算法
標(biāo)簽： Volterra 濾波器 混沌 時(shí)間序列
上傳時(shí)間： 2013-12-16
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7400 2輸入端四與非門(mén) 7401 集電極開(kāi)路2輸入端四與非門(mén) 7402 2輸入端四或非門(mén) 7403 集電極開(kāi)路2輸入端四與非門(mén) 7404 六反相器 7405 集電極開(kāi)路六反相器 7406 集電極開(kāi)路六反相高壓驅(qū)動(dòng)器 7407 集電極開(kāi)路六正相高壓驅(qū)動(dòng)器 7408 2輸入端四與門(mén) 7409 集電極開(kāi)路2輸入端四與門(mén) 7410 3輸入端3與非門(mén) 74107 帶清除主從雙J-K觸發(fā)器 74109 帶預(yù)置清除正觸發(fā)雙J-K觸發(fā)器 7411 3輸入端3與門(mén) 74112 帶預(yù)置清除負(fù)觸發(fā)雙J-K觸發(fā)器 7412 開(kāi)路輸出3輸入端三與非門(mén) 74121 單穩(wěn)態(tài)多諧振蕩器 74122 可再觸發(fā)單穩(wěn)態(tài)多諧振蕩器 74123 雙可再觸發(fā)單穩(wěn)態(tài)多諧振蕩器 74125 三態(tài)輸出高有效四總線緩沖門(mén) 74126 三態(tài)輸出低有效四總線緩沖門(mén) 7413 4輸入端雙與非施密特觸發(fā)器 74132 2輸入端四與非施密特觸發(fā)器 74133 13輸入端與非門(mén) 74136 四異或門(mén) 74138 3-8線譯碼器/復(fù)工器 74139 雙2-4線譯碼器/復(fù)工器 7414 六反相施密特觸發(fā)器 74145 BCD—十進(jìn)制譯碼/驅(qū)動(dòng)器 7415 開(kāi)路輸出3輸入端三與門(mén) 74150 16選1數(shù)據(jù)選擇/多路開(kāi)關(guān) 74151 8選1數(shù)據(jù)選擇器 74153 雙4選1數(shù)據(jù)選擇器 74154 4線—16線譯碼器
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混沌時(shí)間序列局域法多步預(yù)報(bào)模型.doc(有程序下載) 針對(duì)混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)中用加權(quán)一階局域法單步預(yù)報(bào)模型進(jìn)行多步預(yù)報(bào)時(shí)計(jì)算量大且存在誤差累積效應(yīng)的不足，本文提出了基于相空間重構(gòu)技術(shù)的局域法多步預(yù)報(bào)模型，包括加權(quán)一階局域法多步預(yù)報(bào)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多步預(yù)報(bào)模型。對(duì)幾種典型混沌序列的預(yù)測(cè)仿真表明，兩種模型對(duì)混沌時(shí)間序列的多步預(yù)報(bào)均較有效。
上傳時(shí)間： 2014-11-10
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連續(xù)的PLL鎖相，大家多交流！迫切希望大家交流！
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