用LabVIEW開發的與GPRS模組溝通
上傳時間： 2016-05-28
上傳用戶：181992417
Spansion公司關於NOR FLASH的例程, 相比一些個人開發的程序來說, 較為完善
上傳時間： 2016-07-08
上傳用戶：dreamboy36
// 入口參數： // l: l = 0, 傅立葉變換 l = 1, 逆傅立葉變換 // il: il = 0,不計算傅立葉變換或逆變換模和幅角；il = 1,計算模和幅角 // n: 輸入的點數，為偶數，一般為32，64，128，...,1024等 // k: 滿足n=2^k(k>0),實質上k是n個采樣數據可以分解為偶次冪和奇次冪的次數 // pr[]: l=0時，存放N點采樣數據的實部 // l=1時, 存放傅立葉變換的N個實部 // pi[]: l=0時，存放N點采樣數據的虛部 // l=1時, 存放傅立葉變換的N個虛部 // // 出口參數： // fr[]: l=0, 返回傅立葉變換的實部 // l=1, 返回逆傅立葉變換的實部 // fi[]: l=0, 返回傅立葉變換的虛部 // l=1, 返回逆傅立葉變換的虛部 // pr[]: il = 1,i = 0 時，返回傅立葉變換的模 // il = 1,i = 1 時，返回逆傅立葉變換的模 // pi[]: il = 1,i = 0 時，返回傅立葉變換的輻角 // il = 1,i = 1 時，返回逆傅立葉變換的輻角
上傳時間： 2017-01-03
上傳用戶：ynsnjs
利用加強的PWM模組輸出半橋式PWM輸出，並設定適當的空乏時間，同時開啟自動關閉功能，當RB0觸發時檢查蜂鳴器是否運作正常，這是PIC184520的源碼
上傳時間： 2013-12-15
上傳用戶：er1219
本文是以數位訊號處理器DSP（Digital Singal Processor）之核心架構為主體的數位式溫度控制器開發，而其主要分為硬體電路與軟體程式兩部分來完成。而就硬體電路來看分為量測電路模組、DSP周邊電路及RS232通訊模組、輸出模組三個部分，其中在輸出上可分為電流輸出、電壓輸出以及binary command給加熱驅動裝置, RS232 除了可以與PC聯絡外也可以與具有CPU的熱能驅動器做命令傳輸。在計畫中分析現有工業用加熱驅動裝置和溫度曲線的關係，並瞭解其控制情況。軟體方面即是溫控器之中央處理器程式，亦即DSP控制程式，其中包括控制理論、感測器線性轉換程式、I/O介面及通訊協定相關程式。在控制法則上，提出一個新的加熱體描述模型，然後以前饋控制為主並輔以PID控制，得到不錯的控制結果。
標簽： Processor Digital Singal DSP
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：zjf3110
C語言的開發模式, 是編寫.c的Source Code, 再經由Compiler編譯成Object Code。所謂Object Code指的是和硬體相關的機器指令, 也就是說當我們想要把C程式移植到不同的硬體時, 必須要重新Compile,以產生新的執行檔。除了需要重新編譯外,新系統是否具備應用程式所需的程式庫,include的檔案是否相容, 也是程式能否在新機器上順利編譯和執行的條件之一。
標簽： Code Object Compiler Source
上傳時間： 2017-04-02
上傳用戶：yph853211
說明： pr[n]——輸入的實部 pi[n]——數入的虛部 n，k——滿足n=2^k fr[n]——輸出的實部 fi[n]——輸出的虛部 l——0 FFT，1 IFFT il——0 輸出按實部/虛部；1 輸出按模/幅角
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：牛布牛
M/M/1單服務臺排隊系統仿真（用事件調度法實現離散事件系統仿真） 顧客到達模到達時間間隔和顧客服務時間均服從負指數分布，單服務臺系統，按照單隊排隊，按FIFO方式服務。考察服務n個顧客（n=1000，2000，3000，5000）后的顧客平均隊長及平均排隊等待時間。
上傳時間： 2015-10-28
上傳用戶：anng
快速瞭解ECLIPSE 目錄 序言· 一．Eclipse 簡介 二．Eclipse 組織 三．Eclipse 相關術語 四．Eclipse 平臺 五．EMF & GEF 介紹 六．關於Eclipse、SWT 和JFace 一個SWT 應用程式的基礎材料 基本控制項 標籤 文件 按鈕 事件監聽器 複合控制項 Shell 佈局管理器 FillLayout GridLayout GridData 15 建立一個執行程式 為什麼使用SWT 七．OSGI 簡介 Eclipse 資源 附錄1 SWT 的內幕？ 附錄2 相關網站 附錄3 外掛開發
上傳時間： 2015-11-30
上傳用戶：cc1
背包問題是關於最佳化的問題，要解最佳化問題可以使用「動態規劃」（Dynamic programming），從空集合開始，每增加一個元素就先求出該階段的最佳解，直到所有的元素加入至集合中，最後得到的就是最佳解。 以背包問題為例，我們使用兩個陣列value與item，value表示目前的最佳解所得之總價，item表示最後一個放至背包的水果，假設有負重量 1～8的背包8個，並對每個背包求其最佳解
標簽：
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：aix008
