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智能陽臺窗控制系統(tǒng)

  • 51LPC 微控制器以及三端雙向可控硅簡介

    通過結合51LPC微控制器和BTA2xx三端雙向可控硅Philips半導體使阻性和容性負載的控制更容易這個通用的一對所有控制解決方案覆蓋了低功耗高感性的負載如螺線管閥門和同步電機到以主電壓供電的高功耗阻性負載如電機和電熱器這個兩芯片解決方案性能的核心是檢測負載電流過零的專利技術使用該技術不需要在負載電路上連接旁路電阻這樣不但簡化了設計而且降低了整個系統的成本這個簡單的微控制器三端雙向可控硅的組合向設計者提供了一個有效可編程的解決方法而且電磁干擾最小最小門脈沖持續時間的自動應用可以實現任何負載下的鎖定由于使用較低的電源電流因此只需要一個阻性或R-C 的主分支電源附加的增值特性可以更容易地實現遙控軟啟動錯誤管理和使用三端雙向可控硅監控的負載電流管理將傳感器連接到模擬或數字輸入也為整個系統提供了智能的閉環控制

    標簽: LPC 51 微控制器 三端雙

    上傳時間: 2013-11-17

    上傳用戶:huang111

  • 克服能量采集無線感測器設計挑戰

    無線感測器已變得越來越普及,短期內其開發和部署數量將急遽增加。而無線通訊技術的突飛猛進,也使得智慧型網路中的無線感測器能夠緊密互連。此外,系統單晶片(SoC)的密度不斷提高,讓各式各樣的多功能、小尺寸無線感測器系統相繼問市。儘管如此,工程師仍面臨一個重大的挑戰:即電源消耗。

    標簽: 能量采集 無線感測器

    上傳時間: 2013-10-30

    上傳用戶:wojiaohs

  • 比較PSoC與MCU在數位電視設計中的應用

    本文將探討微控制器與 PSoC (可編程系統單晶片)在數位電視應用上的設計挑戰,並比較微控制器和 PSoC 架構在處理這些挑戰時的不同處,以有效地建置執行。

    標簽: PSoC MCU 比較 數位電視

    上傳時間: 2013-11-22

    上傳用戶:gengxiaochao

  • 了解軟體設計RF儀器的優點

    本技術文章將介紹如何運用 NI LabVIEW FPGA 來設計並客製化個人的 RF 儀器,同時探索軟體設計儀器可為測試系統所提供的優勢。

    標簽: 軟體 RF儀器

    上傳時間: 2013-11-24

    上傳用戶:toyoad

  • 使用向量訊號產生器來提升收發器測試速度

     收發器乃新型通訊系統的基本組件,可以用於各種不同裝置包括手機、 收發器乃新型通訊系統的基本組件,可以用於各種不同裝置包括手機、 收發器乃新型通訊系統的基本組件,可以用於各種不同裝置包括手機、 WLANWLANWLANWLAN網路橋接器與蜂巢式基礎建設。

    標簽: 向量訊號產生器 收發器 測試 速度

    上傳時間: 2013-10-12

    上傳用戶:ligi201200

  • 基於S3C44B0X上的各種範例

    基於S3C44B0X上的各種範例,可以實驗IDE,PWM,USB,LED...etc。對於初學嵌入式系統者有很大助益。

    標簽: S3C44B0X

    上傳時間: 2014-01-19

    上傳用戶:sy_jiadeyi

  • 本文探討使用 Linux作為嵌入式作業系統的方法,透過如何對內核、守護程序、庫和應用程序等四個主要部份,進行縮減其大小后

    本文探討使用 Linux作為嵌入式作業系統的方法,透過如何對內核、守護程序、庫和應用程序等四個主要部份,進行縮減其大小后,以便配置在以閃存為存儲設備的嵌入式系統中。

    標簽: Linux 嵌入式 內核

    上傳時間: 2014-10-11

    上傳用戶:CHENKAI

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:ryb

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

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