心形花樣LED流水燈(帶程序)
上傳時間： 2013-11-04
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心型led跳動效果
上傳時間： 2013-10-16
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心形流水燈(仿真圖與程序)，C51單片機控制的心形流水燈(仿真圖與程序)。
上傳時間： 2013-10-08
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心形燈的程序
上傳時間： 2013-10-14
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DAB基帶芯片是一款集成面積小、功耗低、可用于移動和便攜設備的DAB基帶解碼器和MPEGL2音頻解碼器。本設計完全自主開發，可以對DABETSI300401傳輸幀進行全速解碼，包括數字混頻、同步/跟蹤和解調。基帶解碼器可同時對傳輸幀內的兩路音頻、數據或視頻節目進行解碼。解碼后的音頻節目可以通過上MPEGL2音頻解碼器播放，數據/視頻節目可以通過外部CPU進一步處理和顯示。
上傳時間： 2013-11-16
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引言 在數字信息傳輸中，基帶數字信號通常要經過調制器調制，將頻率搬移到適合信息傳輸的頻段上。2FSK就是用數字信號去調制載波的頻率（移頻鍵控），由于它具有方法簡單、易于實現、抗噪聲和抗衰落性能較強等優點，因此在現代數字通信系統的低、中速數據傳輸中得到了廣泛應用。 直接數字頻率合成技術(DDS)將先進的數字處理技術與方法引入信號合成領域。DDS器件采用高速數字電路和高速D/A轉換技術，具備頻率轉換時間短、頻率分辨率高、頻率穩定度高、輸出信號頻率和相位可快速程控切換等優點，可以實現對信號的全數字式調制。
上傳時間： 2014-12-27
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HT47R20A-1時基(Time Base)使用介紹 HT47 系列單片機的時基可提供一個周期性超時時間周期以產生規則性的內部中斷。時基的時鐘來源可由掩膜選擇設定為WDT 時鐘、RTC 時鐘或指令時鐘（系統時鐘/4）；其超時時間范圍可由掩膜選擇設定為“時鐘來源”/212~“時鐘來源”/215。如果時基發生超時現象，則其對應的中斷請求標志（TBF）會被置位，如果中斷允許，則產生一個中斷服務到08H 的地址。
上傳時間： 2013-11-15
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以PLD器件實現自動掃描去抖的編碼鍵盤設計:鍵盤在單片機控制系統中是最常用的輸入設備之一。雖然非編碼鍵盤的硬件電路較為簡單，但按鍵的識別及鍵值的計算則需軟件來完成，因此需要耗費寶貴的機時；而編碼鍵盤雖然程序簡單且易于使用，但硬件比較復雜。因此，設計人員常常難以決定采用哪一類鍵盤。本文以GAL6002為例，介紹了一種用PLD器件來實現4X4鍵盤自動掃描去抖的編碼鍵盤電路及其設計方法。
上傳時間： 2013-10-17
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電梯的開關門過程是一個變速運動過程 ,需要對電梯門系統的驅動電機進行調速控制；本文提出了一種以高性能單片微機87C196MC 為核心的電梯門機變頻調速控制系統，功率驅動電路采用驅動MOSFET 的專用集成電路IR2130；分析了基于PWM 技術控制電梯門機運行的方法；采用單片微機和功率驅動專用集成電路將門系統電機的交流變頻器和驅動控制器集為一體,得到了一種可靠性高、控制靈活、成本低、體積小的電梯門機控制器。關鍵字：變頻器；正弦脈寬調制；電梯門機系統 電梯的門機系統是電梯的一個非常重要的子系統。門機系統性能的優劣直接關系著整個電梯系統能否正常地運行。所以說，對門機系統的設計開發及制造是電梯系統設計開發及制造的一個關鍵環節。從控制這個角度來說，研究的重點應側重于如何把先進的變頻調速技術應用到門機系統中，使門機系統能高效經濟可靠地運行。在目前的工程實踐中，交流電機的變頻調速策略主要有兩種方法，即正弦脈寬調制方法（SPWM）和空間矢量脈寬調制方法（SVPWM）。其中SPWM 的基本原理就是用正弦波和高頻三角載波比較產生PWM 脈沖序列：當基波（正弦波）高于三角載波時，相應的開關器件導通，反之，當基波低于三角載波時，相應的開關器件截止。產生的PWM 脈沖序列作為逆變器功率開關器件的驅動控制信號。本電梯門機變頻調速系統就是采用SPWM 調制方法，采用INTEL 公司的16 位高性能微控制器87C196MC 作為核心控制芯片，由87C196MC 的PWM 波形發生模塊產生PWM 信號去驅動功率電路，從而帶動門機按照預先設定的運行曲線運行。
上傳時間： 2013-10-16
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提出了一種改進的LSM-ALSM子空間模式識別方法，將LSM的旋轉策略引入ALSM，使子空間之間互不關聯的情況得到改善，提高了ALSM對相似樣本的區分能力。討論中以性能函數代替經驗函數來確定拒識規則的參數，實現了識別率、誤識率與拒識率之間的最佳平衡；通過對有限字符集的實驗結果表明，LSM-ALSM算法有效地改善了分類器的識別率和可靠性。關 鍵 詞 學習子空間; 性能函數; 散布矩陣; 最小描述長度在子空間模式識別方法中，一個線性子空間代表一個模式類別，該子空間由反映類別本質的一組特征矢量張成，分類器根據輸入樣本在各子空間上的投影長度將其歸為相應的類別。典型的子空間算法有以下三種[1, 2]：CLAFIC(Class-feature Information Compression)算法以相關矩陣的部分特征向量來構造子空間，實現了特征信息的壓縮，但對樣本的利用為一次性，不能根據分類結果進行調整和學習，對樣本信息的利用不充分；學習子空間方法(Leaning Subspace Method, LSM)通過旋轉子空間來拉大樣本所屬類別與最近鄰類別的距離，以此提高分類能力，但對樣本的訓練順序敏感，同一樣本訓練的順序不同對子空間構造的影響就不同；平均學習子空間算法(Averaged Learning Subspace Method, ALSM)是在迭代訓練過程中，用錯誤分類的樣本去調整散布矩陣，訓練結果與樣本輸入順序無關，所有樣本平均參與訓練，其不足之處是各模式的子空間之間相互獨立。針對以上問題，本文提出一種改進的子空間模式識別方法。子空間模式識別的基本原理1.1 子空間的分類規則子空間模式識別方法的每一類別由一個子空間表示，子空間分類器的基本分類規則是按矢量在各子空間上的投影長度大小，將樣本歸類到最大長度所對應的類別，在類x()iω的子空間上投影長度的平方為()211,2,,()argmax()jMTkkjpg===Σx (1)式中 函數稱為分類函數；為子空間基矢量。兩類的分類情況如圖1所示。
上傳時間： 2013-12-25
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