單片機設(shè)計波形發(fā)生器，包括方波正弦波鋸齒波，可調(diào)幅度和頻率
標簽： 單片機設(shè)計 波形發(fā)生器
上傳時間： 2017-08-09
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產(chǎn)生各種周期波形，比如方波正弦波三角波等.
上傳時間： 2013-12-23
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設(shè)計任務(wù) 設(shè)計方波——三角波——正弦波函數(shù)波形發(fā)生器的原理圖 2.3課程設(shè)計的要求 1．使用protel設(shè)計電路原理圖； 2．根據(jù)原理圖生成pcb 3. 寫好試驗報告分析原理與制作過程 4. 課題交流與展示
上傳時間： 2017-03-10
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用三點法實現(xiàn)機器人三維位置測量的研究摘 要 ：提 出 了一 種 微 小 爬 壁 機 器 人 三 維 位 置 測 量 的新 方 法 。筆 者 通 過 深 入 分 析 研 究各 種 位 置 測 控 方 法 與 系 統(tǒng) ，提 出采 用單 目視 覺方 法 中的 聚 焦法 ，以 CCD作 為 傳 感 器 ，用 三 點 法 實現(xiàn) 對 機 器 人 的 三 維 位 置 測 量 。 驗 證性 實驗 結(jié)果表 明 ，本研 究提 出的測 量原 理和 系統(tǒng)是 正 確 可行 的 。 關(guān)鍵詞 ：機 器人 ；位置 測量 ；CCD傳 感 器 ；單 目視 覺 ；攝 像 機 標 定 中 圖分 類 號 ：TP242．6 文 獻 標 識 碼 ：B Abstract：A new 3D position measurementmethod Ofa wall—climbing micro robothas been researched．Researc— hing on the various position measuring and controlling method，theauthorhasputforwardanewprojecttomeas— ure the 3D position of the robot，in which the focusing method with singlecamera and CCD sensorhasbeen used to getthe position information．The elementary experiment has verified the principle and the system． Key words：robot；position detection；CCD sensor；single camera vision；camera caiibration 位置測量技 術(shù)是智 能機 器人 的關(guān)鍵 技術(shù) ，是各 種 機器人控 制系統(tǒng) 中極 為重 要 的環(huán)節(jié) ，也 是 國內(nèi)外研 究 的熱點所 在。 按 照測試 系統(tǒng) 與被 測機 器 人 的關(guān) 系 ，可 以將位 置 測量技術(shù) 分為接觸 式和非接觸式 兩大類 。接觸 式測量 系統(tǒng) 由于在測 量過程 中或多或少地 對機器人施 加 了載 荷 ，因而僅適用于靜 態(tài) 位置測 量 。而動 態(tài) 位 置測量 系 統(tǒng) 主要分 5類 ：①激光跟蹤 系統(tǒng) ；@ CCD交 互測量 收 稿 日期 ：2001—07—03 基 金項 目：國家 863高科技 研 究 資助 項 目(9804-06)；教 育 部 高 等 學校 骨干教 師 資助 計 3t,j項 目 作者 簡 介 ：張 智海 (1973一 )，男 ，工 學碩 士 ，主 要 研 究 方 向 為 智 能 機 器人 測 控 技 術(shù) 。 系統(tǒng) ；③ 超聲波 測量 系統(tǒng) ；④ PSD(positionsensitivede— vice)位 置 測 量 系統(tǒng) ；⑤ 帶 有 接 近覺 傳 感 器 的 測量 系 統(tǒng) 。位置測量 還可 以從另一個分類 角度劃分為主動式 測量和被動 式測 量 。主動式測 量主要可 以分為結(jié) 構(gòu)光方法和激光 自動聚焦法兩類 。被 動式測量 主要 可 以分為雙 目視 覺 、三 目視覺 、單 目視覺 等方法 。 對 比以上各種方法 的 優(yōu)缺 點 ，針對 筆者 研制 的微 小爬壁機器人 的空 間三 維位 置 測量 的要 求 ，測量 系統(tǒng) 必須滿足尺 寸小 、分 辨率 高 、穩(wěn)定 性 和可 靠性 好 、時 間 響應(yīng)快等特 點 ，提 出了采用 單 目視覺方法 中的聚焦法 ， 選用 CCD作 為傳感器 ，用 三點法實現(xiàn)對機器人 的三維 位置測量 ，并用 Matlab和 V
標簽： 機器人
上傳時間： 2022-02-12
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單片機C語言教程復(fù)習題，包括單片機硬件結(jié)構(gòu)，最小系統(tǒng)，定時器，中斷，AD轉(zhuǎn)換等章節(jié)內(nèi)容。
上傳時間： 2022-06-27
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智能語音觸發(fā)器資料，“Hey Siri”功能允許用戶啟動Siri。一個很小的語音識別器一直在運行并監(jiān)聽這兩個單詞。當它檢測到“Hey Siri”時，Siri將余下的語音作為命令或查詢進行解析?！癏ey Siri”探測器使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）將每個時刻的聲音的聲學模式轉(zhuǎn)換為語音聲音的概率分布。然后，它計算你所說的短語是“Hey Siri”的可能性分數(shù)。如果得分足夠高，Siri會被喚醒。 整個系統(tǒng)有幾個部分。Siri的大部分實現(xiàn)都是“在云端”，包括主要的自動語音識別，自然語言解釋和各種信息服務(wù)。還有一些服務(wù)器可以提供檢測器使用的聲學模型的更新。我們主要關(guān)注探測器：一個專門的語音識別器，它只關(guān)注“Hey Siri”
標簽： 智能語音觸發(fā)器
上傳時間： 2022-07-26
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設(shè)計并實現(xiàn)了兩種分層多描述視頻編碼器.通過對小波域的運動估計算法進行了分析和研究，對小波域多分辨率運動估計方法進行改進
上傳時間： 2015-12-05
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本文致力于可并聯(lián)運行的斬控式單相交流斬波變換器的研究。交交變換技術(shù)作為電力電子技術(shù)一個重要的領(lǐng)域一直得到人們的關(guān)注，但大都將目光投向AC-DC-AC兩級變換上面。AC/AC直接變換具有單級變換、功率密度高、拓撲緊湊簡單、并聯(lián)容易等優(yōu)勢，并且具有較強擴展性，故而在工業(yè)加熱、調(diào)光電源、異步電機啟動、調(diào)速等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用。斬控式AC/AC 電壓變換是一種基于自關(guān)斷半導(dǎo)體開關(guān)器件及脈寬調(diào)制控制方式的新型交流調(diào)壓技術(shù)。 本文對全數(shù)字化的斬控式AC/AC 變換做了系統(tǒng)研究，工作內(nèi)容主要有：對交流斬波電路的拓撲及其PWM方式做了詳細的推導(dǎo)，著重對不同拓撲的死區(qū)效應(yīng)進行了分析，并且推導(dǎo)了不同負載情況對電壓控制的影響。重點推導(dǎo)了單相Buck型變換器和Buck-Boost 變換器的拓撲模型，并將單相系統(tǒng)的拓撲開關(guān)模式推導(dǎo)到三相的情況，然后分別對單相、三相的情況進行了Matlab仿真。建立了單相Buck 型拓撲的開關(guān)周期平均意義下的大信號模型和小信號模型，指導(dǎo)控制器的設(shè)計。建立了適合電路工作的基于占空比前饋的電壓瞬時值環(huán)、電壓平均值環(huán)控制策略。在理論分析和仿真驗證的基礎(chǔ)上，建立了一臺基于TMS320F2808數(shù)字信號處理器的實驗樣機，完成樣機調(diào)試，并完成各項性能指標的測試工作。
上傳時間： 2013-04-24
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相對于JPEG中二維離散余弦變換(2DDCT)來說，在JPEG2000標準中，二維離散小波變換(2DDWT)是其圖像壓縮系統(tǒng)的核心變換。在很多需要進行實時處理圖像的系統(tǒng)中，如數(shù)碼相機、遙感遙測、衛(wèi)星通信、多媒體通信、便攜式攝像機、移動通信等系統(tǒng)，需要用芯片實現(xiàn)圖像的編解碼壓縮過程。雖然有許多研究工作者對圖像處理的小波變換進行了研究，但大都只偏重算法研究，對算法硬件實現(xiàn)時的復(fù)雜性考慮較少，對圖像處理的小波變換硬件實現(xiàn)的研究也較少。 本文針對圖像處理的小波變換算法及其硬件實現(xiàn)進行了研究。對文獻[13]提出的“內(nèi)嵌延拓提升小波變換”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法進行仔細分析，提出一種基于提升方式的5/3小波變換適合硬件實現(xiàn)的算法，在MATLAB中仿真驗證了該算法，證明其是正確的。并設(shè)計了該算法的硬件結(jié)構(gòu)，在MATLAT的Simulink中進行仿真，對該結(jié)構(gòu)進行VHDL語言的寄存器傳輸級(RTL)描述與仿真，成功綜合到Altera公司的FPGA器件中進行驗證通過。本算法與傳統(tǒng)的小波變換的邊界處理方法比較：由于將其邊界延拓過程內(nèi)嵌于小波變換模塊中，使該硬件結(jié)構(gòu)無需額外的邊界延拓過程，減少小波變換過程中對內(nèi)存的讀寫量，從而達到減少內(nèi)存使用量，降低功耗，提高硬件利用率和運算速度的特點。本算法與文獻[13]提出的算法相比較：無需增加額外的硬件計算模塊，又具有在硬件實現(xiàn)時不改變原來的提升小波算法的規(guī)則性結(jié)構(gòu)的特點。這種小波變換硬件芯片的實現(xiàn)不僅適用于JPEG2000的5/3無損小波變換，當然也可用于其它各種實時圖像壓縮處理硬件系統(tǒng)。
上傳時間： 2013-06-13
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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(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進行預(yù)處理，包括對確定的人臉表情區(qū)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(jié)果表明，上述提出的方法比傳統(tǒng)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。
上傳時間： 2013-11-08
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