WDM驅(qū)動(dòng)程序設(shè)計(jì) 一個(gè)同步問題的例子 中斷請(qǐng)求級(jí) 自旋鎖 內(nèi)核同步對(duì)象 其它內(nèi)核同步原語
標(biāo)簽： WDM 內(nèi)核 驅(qū)動(dòng) 程序
上傳時(shí)間： 2014-10-10
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歸一化最小均方（LMS）自適應(yīng)數(shù)字濾波，帶測試主程序。
上傳時(shí)間： 2016-12-29
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注冊成為自啟動(dòng)項(xiàng)目 提醒近期工作. 沒有提醒項(xiàng)目時(shí)最小化到系統(tǒng)托盤
上傳時(shí)間： 2013-12-02
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實(shí)用電子技術(shù)專輯 385冊 3.609G新型智慧驅(qū)動(dòng)器可簡化開關(guān)電源隔離拓樸結(jié)構(gòu)中同步整流器.pdf
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上傳時(shí)間： 2014-05-05
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心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)（NM）和房顫（AF）、主動(dòng)脈回流（AR）、主動(dòng)脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過對(duì)心音信號(hào)噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b）心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)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(yīng)錐形核時(shí)頻（ATF）分析方法，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時(shí)頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c）心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量，作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d）心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法，同時(shí)，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(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)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(yàn)證了該方法的分類有效性。 e）心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建，可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理，繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時(shí)，利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量，根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號(hào)種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號(hào)，進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號(hào)，小波降噪，非平穩(wěn)信號(hào)，心臟雜音，信號(hào)處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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激光測距技術(shù)被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代工業(yè)測量、航空與大地的測量、國防及通信等諸多領(lǐng)域。本文從已獲得廣泛應(yīng)用的脈沖激光測距技術(shù)入手，重點(diǎn)分析了近年提出的自觸發(fā)脈沖激光測距技術(shù)(STPLR)特別是其中的雙自觸發(fā)脈沖激光測距技術(shù)(BSTPLR)，通過分析發(fā)現(xiàn)其核心部件之一就是用于測量激光脈沖飛行時(shí)間(周期)的高精度高速計(jì)數(shù)器，而目前一般的方式是采用昂貴的進(jìn)口高速計(jì)數(shù)器或?qū)Ｓ眉呻娐?ASIC)來完成，這使得激光測距儀在研發(fā)、系統(tǒng)的改造升級(jí)和自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等諸多方面受到制約，同時(shí)在其整體性能上特別是在集成化、小型化和高可靠性方面帶來阻礙。為此，本文研究了采用現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)來實(shí)現(xiàn)脈沖激光測距中的高精度高速計(jì)數(shù)及其他相關(guān)功能，基本解決了以上存在的問題。 論文通過對(duì)雙自觸發(fā)脈沖激光測距的主要技術(shù)要求和技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行分析，對(duì)其中的信號(hào)處理單元采用了FPGA+單片機(jī)的設(shè)計(jì)形式。由FPGA主控芯片(EPF10K20TC144-4)作為周期測量模塊，在整個(gè)測距系統(tǒng)中是信號(hào)處理的核心部件，借助其用戶可編程特性及很高的內(nèi)部時(shí)鐘頻率，設(shè)計(jì)了專用于BSTPLR的高速高精度計(jì)數(shù)芯片，負(fù)責(zé)對(duì)測距信號(hào)產(chǎn)生電路中的時(shí)刻鑒別電路輸出信號(hào)進(jìn)行計(jì)數(shù)。數(shù)據(jù)處理模塊則主要由單片機(jī)(AT89C51)來實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)可以通過鍵盤預(yù)置門控信號(hào)的寬度以均衡測量的精度和速度，測量結(jié)果采用7位LED數(shù)碼管顯示。本設(shè)計(jì)在近距離(大尺寸)范圍內(nèi)實(shí)驗(yàn)測試時(shí)基本滿足設(shè)計(jì)要求。
標(biāo)簽： FPGA 自觸發(fā)脈沖 激光測距 關(guān)鍵技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-06-02
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Internet的快速發(fā)展以及網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的迅速增長，使得對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理的需求變得越來越重要。這就要求對(duì)網(wǎng)絡(luò)中所有設(shè)備及協(xié)議進(jìn)行管理。而當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)管理方式的發(fā)展趨勢是更加智能化、自動(dòng)化。這就需要由網(wǎng)絡(luò)管理軟件來更大限度的減少網(wǎng)絡(luò)管理員工作量，使網(wǎng)絡(luò)管理員的工作從繁雜的管理網(wǎng)絡(luò)操作轉(zhuǎn)變到管理網(wǎng)絡(luò)工具。 SNMP（簡單網(wǎng)絡(luò)管理協(xié)議）協(xié)議由于其易于實(shí)現(xiàn)和廣泛的TCP/IP應(yīng)用基礎(chǔ)而獲得廠商的支持。而開源的NetSNMP軟件的跨平臺(tái)特性，使其在網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中得到了廣泛應(yīng)用。但以前基于SNMP的網(wǎng)絡(luò)管理通常都是通過命令行或簡單的網(wǎng)絡(luò)管理工具，管理操作起來比較繁瑣，而且收集到的結(jié)果比較抽象。AdventNet公司出品的Opmanager軟件不僅擁有對(duì)SNMP監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)強(qiáng)大的圖形圖表生成能力，而且簡單易用。與NetSNMP結(jié)合，可以很好的實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)的網(wǎng)絡(luò)管理功能。因此本文選用Opmanager網(wǎng)絡(luò)管理軟件實(shí)現(xiàn)了基于嵌入式Linux平臺(tái)的SNMP圖形化監(jiān)控。 首先介紹了SNMP協(xié)議，包括SNMP協(xié)議的概述和SNMP協(xié)議的規(guī)范。其次構(gòu)建了基于ARM7和ARM9兩套嵌入式Linux開發(fā)平臺(tái)，并在Linux PC上建立了它們的交叉編譯環(huán)境。再次把NetSNMP代理程序分別移植到了這兩套ARM平臺(tái)，并對(duì)移植的程序進(jìn)行裁減和優(yōu)化使其適合在嵌入式設(shè)備上運(yùn)行。最后通過Opmanager網(wǎng)絡(luò)管理軟件實(shí)現(xiàn)了對(duì)嵌入式設(shè)備的圖形化監(jiān)控，并在此基礎(chǔ)上拓展了自定義的監(jiān)控項(xiàng)使Opmanager管理軟件能輪詢到它們并生成實(shí)時(shí)的圖形。最后Opmanager在快照主頁面將它們定義為主視圖，在主窗口顯示出來。
標(biāo)簽： ARMLinuz SNMP 圖形化 監(jiān)控
上傳時(shí)間： 2013-08-02
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激光測距技術(shù)被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代工業(yè)測量、航空與大地的測量、國防及通信等諸多領(lǐng)域。本文從已獲得廣泛應(yīng)用的脈沖激光測距技術(shù)入手，重點(diǎn)分析了近年提出的自觸發(fā)脈沖激光測距技術(shù)(STPLR)特別是其中的雙自觸發(fā)脈沖激光測距技術(shù)(BSTPLR)，通過分析發(fā)現(xiàn)其核心部件之一就是用于測量激光脈沖飛行時(shí)間(周期)的高精度高速計(jì)數(shù)器，而目前一般的方式是采用昂貴的進(jìn)口高速計(jì)數(shù)器或?qū)Ｓ眉呻娐?ASIC)來完成，這使得激光測距儀在研發(fā)、系統(tǒng)的改造升級(jí)和自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等諸多方面受到制約，同時(shí)在其整體性能上特別是在集成化、小型化和高可靠性方面帶來阻礙。為此，本文研究了采用現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)來實(shí)現(xiàn)脈沖激光測距中的高精度高速計(jì)數(shù)及其他相關(guān)功能，基本解決了以上存在的問題。 論文通過對(duì)雙自觸發(fā)脈沖激光測距的主要技術(shù)要求和技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行分析，對(duì)其中的信號(hào)處理單元采用了FPGA+單片機(jī)的設(shè)計(jì)形式。由FPGA主控芯片(EPF10K20TC144-4)作為周期測量模塊，在整個(gè)測距系統(tǒng)中是信號(hào)處理的核心部件，借助其用戶可編程特性及很高的內(nèi)部時(shí)鐘頻率，設(shè)計(jì)了專用于BSTPLR的高速高精度計(jì)數(shù)芯片，負(fù)責(zé)對(duì)測距信號(hào)產(chǎn)生電路中的時(shí)刻鑒別電路輸出信號(hào)進(jìn)行計(jì)數(shù)。數(shù)據(jù)處理模塊則主要由單片機(jī)(AT89C51)來實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)可以通過鍵盤預(yù)置門控信號(hào)的寬度以均衡測量的精度和速度，測量結(jié)果采用7位LED數(shù)碼管顯示。本設(shè)計(jì)在近距離(大尺寸)范圍內(nèi)實(shí)驗(yàn)測試時(shí)基本滿足設(shè)計(jì)要求。
標(biāo)簽： FPGA 自觸發(fā)脈沖 激光測距 關(guān)鍵技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：dapangxie
隨著現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)在工業(yè)中的廣泛應(yīng)用，使得基于FPGA數(shù)字信號(hào)處理的實(shí)現(xiàn)在雷達(dá)信號(hào)處理中有著重要地位。模型化設(shè)計(jì)是一種自頂向下的面向FPGA的快速原型驗(yàn)證法，它不僅降低了FPGA設(shè)計(jì)門檻，而且縮短了開發(fā)周期，提高了設(shè)計(jì)效率。這使得FPGA模型化設(shè)計(jì)成為了FPGA系統(tǒng)設(shè)計(jì)的發(fā)展趨勢。本文針對(duì)常見雷達(dá)信號(hào)處理模塊的FPGA模型化實(shí)現(xiàn)，在以下幾個(gè)方面展開研究：首先對(duì)基于FPGA的模型化設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了研究，給出了模型化設(shè)計(jì)方法的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，并對(duì)本文中使用的模型化設(shè)計(jì)方法的軟件工具System Generator和AccelDSP進(jìn)行了介紹。其次使用這兩種軟件工具對(duì)FIR濾波器進(jìn)行了模型化設(shè)計(jì)并同RTL(寄存器傳輸級(jí))設(shè)計(jì)方法進(jìn)行對(duì)比，全面分析了模型化設(shè)計(jì)方法和RTL設(shè)計(jì)方法的優(yōu)缺點(diǎn)。然后在簡明闡述雷達(dá)信號(hào)處理原理的基礎(chǔ)上，使用System Generator對(duì)數(shù)字下變頻(DDC)、脈沖壓縮、動(dòng)目標(biāo)顯示(MTI)及恒虛警(CFAR)處理等雷達(dá)信號(hào)處理模塊進(jìn)行了自頂向下的模型化設(shè)計(jì)。在Simulink中進(jìn)行了功能仿真驗(yàn)證，生成了HDL代碼，并在Xilinx FPGA中進(jìn)行了RTL的時(shí)序仿真分析。關(guān)鍵詞：雷達(dá)信號(hào)處理 FPGA 模型化設(shè)計(jì) System Generator AccelDSP
標(biāo)簽： FPGA 模型 雷達(dá)信號(hào)
上傳時(shí)間： 2013-07-25
上傳用戶：zhangsan123
在本課題中，兼顧了效率及線性度，采用自適應(yīng)預(yù)失真前饋復(fù)合線性化系統(tǒng)來改善高功率放大器的線性度。由于加入自適應(yīng)控制模塊，射頻電路不受溫度、時(shí)漂、輸入功率等的影響，可始終處于較佳工作狀態(tài)，這使得整個(gè)放大系統(tǒng)更為實(shí)用，也更具有拓展價(jià)值。
上傳時(shí)間： 2013-11-21
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