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天然地震;經緯度;中心角

  • pcie_cn (pcie基本概念及其工作原理介紹)

    pcie基本概念及其工作原理介紹:PCI Express®(或稱PCIe®),是一項高性能、高帶寬,此標準由互連外圍設備專業組(PCI-SIG)制 訂,用于替代PCI、PCI Extended (PCI-X)等基于總線的通訊體系架構以及圖形加速端口(AGP)。 轉向PCIe主要是為了實現顯著增強系統吞吐量、擴容性和靈活性的目標,同時還要降低制造成本,而這 些都是基于總線的傳統互連標準所達不到的。PCI Express標準在設計時著眼于未來,并且能夠繼續演 進,從而為系統提供更大的吞吐量。第一代PCIe規定的吞吐量是每秒2.5千兆比特(Gbps),第二代規 定的吞吐量是5.0 Gbps,而最近公布PCIe 3.0標準已經支持8.0 Gbps的吞吐量。在PCIe標準繼續充分利 用最新技術來提供不斷加大的吞吐量的同時,采用分層協議也便于PCI向PCIe的演進,并保持了與現有 PCI應用的驅動程序軟件兼容性。 雖然最初的目標是計算機擴展卡以及圖形卡,但PCIe目前也廣泛適用于涵蓋更廣的應用門類,包括網絡 組建、通信、存儲、工業電子設備和消費類電子產品。 本白皮書的目的在于幫助讀者進一步了解PCI Express以及成功PCIe成功應用。 PCI Express基本工作原理 拓撲結構 本節介紹了PCIe協議的基本工作原理以及當今系統中實現和支持PCIe協議所需要的各個組成部分。本節 的目標在于提供PCIe的相關工作知識,并未涉及到PCIe協議的具體復雜性。 PCIe的優勢就在于降低了復雜度所帶來的成本。PCIe屬于一種基于數據包的串行連接協議,它的復雜度 估計在PCI并行總線的10倍以上。之所以有這樣的復雜度,部分是由于對以千兆級的速度進行并行至串 行的數據轉換的需要,部分是由于向基于數據包實現方案的轉移。 PCIe保留了PCI的基本載入-存儲體系架構,包括支持以前由PCI-X標準加入的分割事務處理特性。此 外,PCIe引入了一系列低階消息傳遞基元來管理鏈路(例如鏈路級流量控制),以仿真傳統并行總線的 邊帶信號,并用于提供更高水平的健壯性和功能性。此規格定義了許多既支持當今需要又支持未來擴展 的特性,同時還保持了與PCI軟件驅動程序的兼容性。PCI Express的先進特性包括:自主功率管理; 先進錯誤報告;通過端對端循環冗余校驗(ECRC)實現的端對端可靠性,支持熱插拔;以及服務質量(QoS)流量分級。

    標簽: pcie_cn pcie 基本概念 工作原理

    上傳時間: 2013-11-29

    上傳用戶:zw380105939

  • 飛行控制系統方案。整個系統由傳感器組、飛控計算機、任務管理計算機、舵機、表決電路等主要部件和電源、外總線、通信設備、地面站等輔助設備組成。無人機、起落架、發動機、任務設備、燃油系統、環控系統等是被監控

    飛行控制系統方案。整個系統由傳感器組、飛控計算機、任務管理計算機、舵機、表決電路等主要部件和電源、外總線、通信設備、地面站等輔助設備組成。無人機、起落架、發動機、任務設備、燃油系統、環控系統等是被監控對象。其中,關鍵傳感器采用相似或者非相似三余度;飛控計算機采用“主備備”式三余度飛控機算機;舵機采用二余度電動舵機;表決邏輯由高可靠性單余度數字邏輯電路和雙路開關實現。

    標簽: 計算機 飛行控制 系統方案

    上傳時間: 2013-12-29

    上傳用戶:changeboy

  • 數據結構 1、算法思路: 在此二叉樹操作中

    數據結構 1、算法思路: 在此二叉樹操作中,主要采用鏈式存儲結構,由于遍歷二叉樹基本操作是訪問結點,則不論按哪一種次序進行遍歷,對含有n個結點的二叉樹,其時間復雜度均為O(n);空間復雜度為二叉樹的高度。

    標簽: 數據結構 二叉樹 操作 算法

    上傳時間: 2014-01-18

    上傳用戶:c12228

  • 求二元一次方程式有幾解

    求二元一次方程式有幾解,並印出所有答案;轉換攝氏、華氏及凱氏溫度;臺灣身分證檢查器

    標簽: 二元 方程

    上傳時間: 2016-07-06

    上傳用戶:tfyt

  • 本款強排式熱水器采用􀋛 􀌂 􀋿 􀌇 􀋸 􀋾 􀊳 􀋛 􀋧

    本款強排式熱水器采用􀋛 􀌂 􀋿 􀌇 􀋸 􀋾 􀊳 􀋛 􀋧 􀋇 􀋉 􀋥 􀋇 􀋋 􀊳 􀋠 􀋖 􀋨 作為天燃熱水器的控制芯片,安全性能高,具 有故障停點火、關煤氣閥的保護功能。其基本特征如下:􀊳 • 溫度測量誤差±􀋄 度;􀊳 • 輸出高壓≥􀋄 􀋅 􀋞 􀋩 ;􀊳 • 點火頻率􀋋 􀌑 􀋄 􀋋 次􀋂 秒;􀊳 • 火焰感應反應時間≤􀋄 􀋦 ;􀊳 • 火焰檢測靈敏度≥􀋆 􀋁 􀋆 􀋠 ;􀊳 • 氣閥吸合電壓≥􀋆 􀋩 ,氣閥維持電壓􀋆 􀋁 􀋈 􀋩 ±􀋃 􀋁 􀋆 􀋩 。􀊳

    標簽: 1049307 1049267 1049346 1049343

    上傳時間: 2014-01-19

    上傳用戶:康郎

  • MUSIC算法的仿真及性能分析:信源數N=3

    MUSIC算法的仿真及性能分析:信源數N=3,分別來自于 =-10度, =0度, =10度;信源為相互獨立幅度相同的信號;噪聲為服從高斯分布的獨立噪聲;均勻等距直線陣,陣元數為8,波長 ;

    標簽: MUSIC 算法 仿真 性能分析

    上傳時間: 2017-09-03

    上傳用戶:lijianyu172

  • 結合稀疏識別的自適應Wallis濾波在高分辨率影像控制點匹配中的應用

    隨著 國 內 遙感衛星的迅 速發展衛星 圖 像的 圖 幅越來 越大分辨率越來越高 。 在軌 遙感 圖 像的幾何 精 度 評價要求從待評遙感 圖 像和 多源 參考 圖 像之間精確 地提取出 分布 均 勻 的控 制 點 信 息 。 使用 濾波 對高 分辨率影像進 行增強時 , 會 產生過增強 和飽和 現象 影響 了 控制 點 提取效果。 為 了 克 服上述缺陷 提出 了 一 種基于 稀 疏識別的 自 適應 圖像增 強算 法。 方法 首先計算 圖像子區域的 輻射質量參數并構 建 分類特征 ; 然 后通過 稀疏識別算 法確 定子區域的 地物 類型; 最后根據子區域所屬 地物類 型 , 選擇不同 的 濾 波 參數 實 現整幅圖 像 的 自 適 應增 強 并 在增 強 的 遙感圖 像上提 取控制 點 信息 實 現遙感圖像 的 幾何精 度 自 動 化評價。 結果 針 對資源 三號衛星影 像的 實 驗結果表明 針對不同 的 子區域地物 類型進行 自 適 應 增強, 有 效 防 止了 基于全局統一 參 數的 濾波帶來 的 過增 強和飽和現象 有 效增強 了 高 分辨 率圖像 的紋理。 結論 提出 了 一 種 新的高分 辨率遙 感影像增強 策略 增強了 高 分辨率圖 像的 紋理, 提高 了控制 點的 獲 取數 目 和 準 確 率。 關鍵詞: 稀疏識別 ; 輻射參數 ; 自 適應 增強; 提取控制 點

    標簽: 影響匹配 Wallis

    上傳時間: 2015-11-22

    上傳用戶:chao1020

  • python用雙線性插值進行圖像處理

    基于python實現的,利用雙線性插值方法進行圖像處理;以及灰度圖像的灰度級別量化

    標簽: python 雙線性插值法 圖像處理

    上傳時間: 2016-10-13

    上傳用戶:格物致癡

  • 5G通信系統中massive-MIMO-FBMC技術的結合概述

    5G通信系統中massive-MIMO-FBMC技術的結合概述摘要為了應對第五代移動通信(5G)中更高數據率和更低時延的需求,大規模MIMO (massive multiple-input multiple-output)技術已經被提出并被廣泛研究。大規模 MIMO技術能大幅度地提升多用戶網絡的容量。而在5G中的帶寬研究方面,特別 是針對碎片頻譜和頻譜靈活性問題,現有的正交頻分多址(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技術不可能應對未來的挑戰,新的波形方案需要 被設計出來。基于此,FBMC(filter bank multicarrier)技術由于具有比OFDM低 得多的帶外頻譜泄露而被受到重視,并已被標準推進組IMT-2020列為5G物理層 的主要備選方案之一。 本文首先回顧了5G中波形設計方案(主要是FBMC調制)和大規模多天線系 統(即massive MIMO)的現有工作和主要挑戰。然后,簡要介紹了基于Massive MIMO的FBMC系統中的自均衡性質,該性質可以用于減少系統所需的子載波數 目。同時,FBMC中的盲信道跟蹤性質可以用于消除massive MIMO系統中的導頻 污染問題。盡管如此,如何將FBMC技術應用于massive MIMO系統中的誤碼率、 計算復雜度、線性需求等方面仍然不明確,未來更多的研究工作需要在massive MIMO-FBMC方面展開來。 關鍵詞:大規模MIMO;FBMC;自均衡;導頻污染;盲均衡

    標簽: 5G 通信系統

    上傳時間: 2022-02-25

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  • 非線性系統多模型自適應控制研究

    1.針對一類參數未知的非線性離散時間動態系統,提出了一種新的基于神經網絡的MMAC方法。首先,將系統分為線性部分和非線性部分。針對系統線性部分采用局部化方法逮立多個固定模型覆蓋系統的參數范圍,在此基礎上,建立自適應模型來提高系統性能;針對系統非線性部分建立非線性神經網絡預測模型來邏近系統的非線性。然后,針對每個子模型設計相應的擅制器。最后,設計基于誤差范數形式的性能指標函數對控制器進行硬切換。仿真結果表明,所提出的MMAC方法與傳統的在參數空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統的暫態性能。2針對一類具有參數跳變的非線性離散時間動態系統,提出子一種基才聚類方法和神經網絡的MMAC方法,首先,采用模糊c均值聚類算法對系統先驗數據進行分類處理,再分別對每類數據采用RLS算法建立多個固定模型。在此基礎上,建立兩個白適應模型來提高系統響應速度和控制品質,建立神經網絡預測模型來補償系統非線性。然后,分別針對相應的子模型設計線性魯棒自適應控制器和神經網絡控制器。最后,采用基于信號有界和測量誤差的性能切換指標對控制器進行切換,并證明閉環系統的穩定性。仿真結果表明,所提出的算法能更好地解決非線性系統發生參數跳變問題,使得系統具有良好的控制品質3.針對MMAC方法中的模型庫優化問題,考慮系統實際運行數據,提出了種基于相似度準則和設置最大模型數的動態優化模型庫方法。該方法能對新數據進行綜合考量并判斷是否應該將該數據納入子模型建模,并通過設置最大模型數來確保系統用最少的子模型就能保證系統的控制性能。仿真結果表明,所提出的算法能極大地減少子模型數量且具有較好的控制效果。關鍵詞:非線性系統;多模型方法;自適應控制;模糊聚類;神經網絡

    標簽: 自適應控制

    上傳時間: 2022-03-11

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