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工業(yè)自動化

Programming the Microsoft Windows driver model繁中版透過Windows驅動程式的權威們專業的協助

Programming the Microsoft Windows driver model繁中版透過Windows驅動程式的權威們專業的協助，學習如何使用簡易的方式來撰寫Windows驅動程式。 Microsoft WDM支援隨插即用（PnP）功能，提供了電源管理能力，並詳述撰寫驅動程式/迷你驅動程式的方法。這本由長時間接觸裝置驅動程式的專家Walter Oney 與Windows核心小組共同合作的書提供了大量很實用的例子、圖表、建議，並一行一行分析範例的程式碼，好讓您能夠清楚了解實際上在撰寫驅動程式時所會發生的問題。另外亦更新了Windows XP及Windows 2000的最新驅動程式技術，又告訴您如何除錯。

標簽： Windows Programming Microsoft driver

上傳時間： 2014-01-19

上傳用戶：cjl42111
注冊成為自啟動項目提醒近期工作. 沒有提醒項目時最小化到系統托盤

注冊成為自啟動項目提醒近期工作. 沒有提醒項目時最小化到系統托盤

標簽： 項目自啟動

上傳時間： 2013-12-02

上傳用戶：lht618
概述了 GPS[全球定位系統] P碼產生原理 ,用 Mat lab 的 m語言實現了 P 碼的產生 ,進而分析了其自相關和互相關特性 ,為進一步研究 P碼直接捕獲和 P [ Y]碼的破譯提供了

概述了 GPS[全球定位系統] P碼產生原理 ,用 Mat lab 的 m語言實現了 P 碼的產生 ,進而分析了其自相關和互相關特性 ,為進一步研究 P碼直接捕獲和 P [ Y]碼的破譯提供了依據

標簽： GPS Mat lab P碼

上傳時間： 2014-01-03

上傳用戶：iswlkje
我做的畢業設計,用AT89S51 控制LCD1602作為顯示. DS1302時鐘芯片顯示時間,DS18B20測量溫度,還有4X4的鍵盤驅動.實現了一個計算功能.可以用PROTUES 仿真軟件仿真,當時

我做的畢業設計,用AT89S51 控制LCD1602作為顯示. DS1302時鐘芯片顯示時間,DS18B20測量溫度,還有4X4的鍵盤驅動.實現了一個計算功能.可以用PROTUES 仿真軟件仿真,當時我還做出實物來了.

標簽： PROTUES 1602 1302 DS

上傳時間： 2013-11-29

上傳用戶：拔絲土豆
NXPLPC2138 平臺下使用UC/0S-II 操作系統. 在IAR工工程環境下的源代碼.帶有一此驅動程序,LCD驅動,還有原開發板的BSP包.

NXPLPC2138 平臺下使用UC/0S-II 操作系統. 在IAR工工程環境下的源代碼.帶有一此驅動程序,LCD驅動,還有原開發板的BSP包.

標簽： NXPLPC 2138 S-II IAR

上傳時間： 2014-01-06

上傳用戶：wpwpwlxwlx
企業管理企業企業企業分的工會的分繁體化付工劃分工會回復個回復個功夫劃分工會分工會分工會付工劃分工會分工會分工會分工會分工會付工好風光功夫好

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標簽： 分企業管理繁體風光

上傳時間： 2017-07-17

上傳用戶：sjyy1001
新型智慧驅動器可簡化開關電源隔離拓樸結構中同步整流器.pdf

實用電子技術專輯 385冊 3.609G新型智慧驅動器可簡化開關電源隔離拓樸結構中同步整流器.pdf

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上傳時間： 2014-05-05

上傳用戶：時代將軍
基于自適應時頻分析方法的心音信號分析研究.rar

心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機

標簽： 時頻分析方法分

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：weixiao99
模塊化UPS并聯及控制技術研究.rar

隨著用戶對供電質量要求的進一步提高，模塊化UPS 并聯系統獲得了越來越廣泛的應用。本文以模塊化UPS為研究對象，根據電路結構，將其分為直流部分模塊化和交流部分模塊化分別進行討論。整流環節對Boost-PFC 電路進行并聯控制，實現直流部分的模塊化；逆變環節在瞬時電壓PID 控制的基礎上，引入了瞬時均流的并聯控制策略，實現交流部分的模塊化。介紹了有源功率因數校正技術的基本原理和控制思路，分析了單管雙Boost-PFC電路的工作過程，并將其簡化等效成常規的Boost 電路進行分析和控制。根據控制系統的結構，分別對電流控制環和電壓控制環進行了分析，得出了電感電流主要受電流指令的影響，而輸入輸出電壓差的影響則相對比較小；輸出電壓主要受參考給定指令電壓、緩啟給定指令電壓以及輸出電流等因素的影響。根據電流環和電壓環的解析表達式，給出了并聯控制的方法及原理。對單相電路、三相電路以及多模塊并聯電路分別進行了仿真驗證，對多模塊的并聯系統進行了實驗驗證。建立了單相逆變器的數學模型，并加入PID 控制器，得到了輸出電壓的解析表達式，得出逆變器輸出電壓與參考給定電壓和輸出電流有關。利用極點配置的方法得到了模擬域PID 控制器參數的計算公式，并采用后向差分法，將其轉換到數字域，得到了數字PID 控制器參數與模擬域參數的換算關系。通過實驗測試和曲線擬合的辦法，得到了實際逆變器的電路參數。通過對所設計的數字PID 控制器進行仿真和實驗，驗證了理論分析和計算。建立了PID 電壓閉環的多逆變器并聯系統數學模型，分析得出并聯系統的輸出電壓主要由系統中各模塊的平均給定電壓決定，同時也受較高次的輸出諧波電流影響，受輸出基波電流影響相對較??；環流主要受模塊的給定電壓與系統平均給定電壓的偏差影響。針對環流產生的原因，提出了一種瞬時均流控制策略來減小系統環流對給定電壓偏差的增益，從而達到瞬時均流的目的。對兩逆變模塊并聯的系統在各種工況下進行了仿真和實驗，驗證了理論分析的正確性和這種瞬時均流控制策略的可行性。

標簽： UPS 模塊化并聯

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：ggwz258
大時滯系統參數自整定控制的研究.rar

工業生產過程中，時滯對象普遍存在，同時也是較難控制的，尤其是大時滯對象的控制一直都是一個難題。而很多溫度控制系統都是屬于大時滯系統，常見的智能溫度控制器雖然在溫度控制的實際應用中表現了比較理想的控制效果，但它仍然屬于將參數整定與系統控制分開處理的離線整定方法，如果工況發生變化就必須重新調整參數。針對這一問題，為了實現時滯系統參數自整定的控制，本文將神經網路控制、模糊控制和PID控制結合起來，設計了基于神經網路的模糊自適應PID控制器。首先，本論文分析了時滯系統的特點，討論了幾種時滯系統較為成熟的常規控制算法：微分先行控制算法、史密斯預估控制算法、大林控制算法，并深入研究了它們的控制性能；并且通過仿真對這三種控制方法在溫控系統中的控制性能進行了比較。其次，在分析PID參數自整定傳統方法的基礎上，設計了一種改進方法，并設計了相應的控制器。該控制器綜合了模糊控制、神經網絡控制和PID控制各自的長處，既具備了模糊控制簡單有效的控制作用以及較強的邏輯推理功能，也具備了神經網絡的自適應、自學習的能力，同時也具備了傳統PID控制的廣泛適應性。該方法不需要離線整定參數，實現了在線自整定參數。仿真實驗表明了該控制器對模型和環境都具有較好的適應能力和較強的魯棒性。最后將基于神經網路的模糊自適應PID控制器應用于貝加萊PID溫控裝置，能夠出色地實現參數的在線自整定。理論分析、系統仿真、實驗結果都證實了這種控制策略能有效地減少系統超調量，并減少了調節時間，提高了系統的實時性和控制精度。

標簽： 時滯系統參數自整定控制

上傳時間： 2013-07-05

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