Hyperlynx仿真應(yīng)用:阻抗匹配.下面以一個電路設(shè)計為例，簡單介紹一下PCB仿真軟件在設(shè)計中的使用。下面是一個DSP硬件電路部分元件位置關(guān)系(原理圖和PCB使用PROTEL99SE設(shè)計)，其中DRAM作為DSP的擴(kuò)展Memory(64位寬度，低8bit還經(jīng)過3245接到FLASH和其它芯片)，DRAM時鐘頻率133M。因為頻率較高，設(shè)計過程中我們需要考慮DRAM的數(shù)據(jù)、地址和控制線是否需加串阻。下面，我們以數(shù)據(jù)線D0仿真為例看是否需要加串阻。模型建立首先需要在元件公司網(wǎng)站下載各器件IBIS模型。然后打開Hyperlynx,新建LineSim File(線路仿真—主要用于PCB前仿真驗證)新建好的線路仿真文件里可以看到一些虛線勾出的傳輸線、芯片腳、始端串阻和上下拉終端匹配電阻等。下面，我們開始導(dǎo)入主芯片DSP的數(shù)據(jù)線D0腳模型。左鍵點芯片管腳處的標(biāo)志，出現(xiàn)未知管腳，然后再按下圖的紅線所示線路選取芯片IBIS模型中的對應(yīng)管腳。 3http://bbs.elecfans.com/ 電子技術(shù)論壇 http://www.elecfans.com 電子發(fā)燒友點OK后退到“ASSIGN Models”界面。選管腳為“Output”類型。這樣，一樣管腳的配置就完成了。同樣將DRAM的數(shù)據(jù)線對應(yīng)管腳和3245的對應(yīng)管腳IBIS模型加上(DSP輸出，3245高阻，DRAM輸入)。下面我們開始建立傳輸線模型。左鍵點DSP芯片腳相連的傳輸線，增添傳輸線，然后右鍵編輯屬性。因為我們使用四層板，在表層走線，所以要選用“Microstrip”，然后點“Value”進(jìn)行屬性編輯。這里，我們要編輯一些PCB的屬性，布線長度、寬度和層間距等，屬性編輯界面如下：再將其它傳輸線也添加上。這就是沒有加阻抗匹配的仿真模型(PCB最遠(yuǎn)直線間距1.4inch，對線長為1.7inch)。現(xiàn)在模型就建立好了。仿真及分析下面我們就要為各點加示波器探頭了，按照下圖紅線所示路徑為各測試點增加探頭：為發(fā)現(xiàn)更多的信息，我們使用眼圖觀察。因為時鐘是133M，數(shù)據(jù)單沿采樣，數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)最高頻率為66.7M，對應(yīng)位寬為7.58ns。所以設(shè)置參數(shù)如下：之后按照芯片手冊制作眼圖模板。因為我們最關(guān)心的是接收端(DRAM)信號，所以模板也按照DRAM芯片HY57V283220手冊的輸入需求設(shè)計。芯片手冊中要求輸入高電平VIH高于2.0V，輸入低電平VIL低于0.8V。DRAM芯片的一個NOTE里指出，芯片可以承受最高5.6V，最低-2.0V信號(不長于3ns)：按下邊紅線路徑配置眼圖模板：低8位數(shù)據(jù)線沒有串阻可以滿足設(shè)計要求，而其他的56位都是一對一，經(jīng)過仿真沒有串阻也能通過。于是數(shù)據(jù)線不加串阻可以滿足設(shè)計要求，但有一點需注意，就是寫數(shù)據(jù)時因為存在回沖，DRAM接收高電平在位中間會回沖到2V。因此會導(dǎo)致電平判決裕量較小，抗干擾能力差一些，如果調(diào)試過程中發(fā)現(xiàn)寫RAM會出錯，還需要改版加串阻。
上傳時間： 2013-12-17
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提出了一種基于3點匹配的圖像拼接算法。該算法以有效的選取準(zhǔn)則為基礎(chǔ)，選取種子模板，按照預(yù)定的搜索策略，匹配出對應(yīng) 的特征點，利用誤匹配消除準(zhǔn)則，消除可能出現(xiàn)的誤匹配，為后續(xù)的優(yōu)化算法提供初值。
上傳時間： 2016-12-26
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用于目標(biāo)匹配的Delphi控件，目標(biāo)匹配算法是VC++實現(xiàn)的，需要自己選定模板
標(biāo)簽： Delphi 目標(biāo)匹配 控件
上傳時間： 2013-12-19
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本人參加ACM競賽使用的一些算法模板，包括二分圖匹配，歐拉回路的構(gòu)造以及網(wǎng)絡(luò)流中的最大流與最小費用最大流等，可以說實戰(zhàn)性非常強。
上傳時間： 2017-05-15
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寬帶匹配網(wǎng)絡(luò)的理論與設(shè)計（增訂本） pdf版
標(biāo)簽： 寬帶匹配 網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2013-05-29
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漢字模板
上傳時間： 2013-08-02
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OpencV是用來實現(xiàn)計算機(jī)視覺相關(guān)技術(shù)的開放源碼工作庫，是計算機(jī)視覺、圖像處理、模式識別、計算機(jī)圖形學(xué)、信號處理、視頻監(jiān)控、科學(xué)可視化等相關(guān)從業(yè)人員的好工具。本書介紹了大約200多個典型的技術(shù)問題，覆蓋了基于OpenCV基礎(chǔ)編程的主要內(nèi)容，利用大量生動有趣的編程案例和編程技巧，從解決問題和答疑解惑入手，以因特網(wǎng)上最新資料為藍(lán)本，深入淺出地說明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設(shè)計方法。全書結(jié)構(gòu)清晰、合理，范例實用、豐富，理論結(jié)合實踐，即使讀者只是略懂計算機(jī)視覺原理，也能人手對相關(guān)理論方法直接進(jìn)行編碼實現(xiàn)。 "基于OPENCV的計算機(jī)視覺技術(shù)實現(xiàn)"的圖書目錄…… 前言 第一章 使用OpenCV實現(xiàn)計算機(jī)視覺技術(shù) 1.1 計算機(jī)視覺技術(shù) 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV庫的編程方法 本章小結(jié) 第二章 OpenCV的編程環(huán)境 2.1 OpenCV環(huán)境介紹 2.2 OpenCV的體系結(jié)構(gòu) 2.3 OpenCV實例演示 本章小結(jié) 第三章 OpenCV編程風(fēng)格 3.1 命名約定 3.2 結(jié)構(gòu) 3.3 函數(shù)接口設(shè)計 3.4 函數(shù)實現(xiàn) 3.5 代碼布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文檔編寫 本章小結(jié) 第四章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.1 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.2 數(shù)組有關(guān)的操作 4.3 動態(tài)結(jié)構(gòu) 本章小結(jié) 第五章 數(shù)據(jù)交互 5.1 繪圖函數(shù) 5.2 文件存儲 5.3 運行時類型信息和通用函數(shù) 5.4 錯誤處理函數(shù) 5.5 系統(tǒng)函數(shù) 本章小結(jié) 第六章 圖像處理 6.1 邊緣檢測 6.2 直方圖 6.3 Hough變換 6.4 幾何變換 6.5 形態(tài)學(xué) 本章小結(jié) 第七章 結(jié)構(gòu)與識別 7.1 輪廓處理函數(shù) 7.2 計算幾何 7.3 平面劃分 7.4 目標(biāo)檢測函數(shù) 7.5 生成與控制貝塞爾曲線 7.6 用OpenCV進(jìn)行人臉檢測 本章小結(jié) 第八章 圖形界面（HighGUI） 8.1 讀取和保存圖像 8.2 OpenCV中的實用系統(tǒng)函數(shù) 本章小結(jié) 第九章 視頻處理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI對視頻進(jìn)行讀寫處理 9.2 CvCam對攝像頭和視頻流的使用 本章小結(jié) 第十章 OpenCV附加庫第一部分 10.1 附加庫介紹 10.2 形態(tài)學(xué)（morhing functions） 本章小結(jié) 第十一章 OpenCV附加庫第二部分——隱馬爾可夫模型 11.1 隱馬爾可夫模型概述 11.2 隱馬爾可夫模型中的基本結(jié)構(gòu)與函數(shù)介紹 11.3 隱馬爾可夫模型中的函數(shù)介紹 11.4 人臉識別工具 本章小結(jié) 第十二章 核心庫綜合例程 12.1 檢測黑白格標(biāo)定板內(nèi)指定矩形區(qū)域內(nèi)的角點 12.2 解線性標(biāo)定方程組程序 本章小結(jié) 第十三章 運動與跟蹤 13.1 圖像統(tǒng)計的累積函數(shù) 13.2 運動模板函數(shù) 13.3 對象跟蹤 13.4 光流 13.5 預(yù)估器 13.6 Kalman濾波器跟蹤示例 13.7 用Snake方法檢測可變形體的輪廓 13.8 運動目標(biāo)跟蹤與檢測 本章小結(jié) 第十四章 立體視覺第一部分——照相機(jī)定標(biāo) 14.1 坐標(biāo)系介紹 14.2 透視投影矩陣的獲得 14.3 攝像機(jī)參數(shù)的獲取 14.4 徑向畸變的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT進(jìn)行攝像機(jī)定標(biāo) 14.6 OpenCV中的定標(biāo)函數(shù) 14.7 CVUT介紹 本章小結(jié) 第十五章 立體視覺第二部分——三維重建 15.1 極線幾何 15.2 特征點匹配 15.3 三維重建 15.4 OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹 本章小結(jié) 第十六章 立體視覺第三部分——三維重建算法 16.1 圖像校正 16.2 已校正圖像的快速三維重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹 本章小結(jié) 第十七章 立體視覺第四部分——立體視覺實例 17.1 圖像校正實例代碼 17.2 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之一 17.3 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV實現(xiàn) 本章小結(jié) 第十八章 常見問題解疑 18.1 安裝與編譯出錯解決方法 18.2 OpenCV庫基本技術(shù)問題 18.3 OpenCV在Linux下的相關(guān)問題 18.4 OpenCV庫中的陷阱和bug
標(biāo)簽： OpenCV 計算機(jī)視覺 技術(shù)實現(xiàn)
上傳時間： 2013-07-18
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專輯類-微波相關(guān)專輯-共31冊-341M 寬帶匹配網(wǎng)絡(luò)的理論與設(shè)計（增訂本）473頁-10.1M-pdf版.pdf
上傳時間： 2013-04-24
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超聲波電源廣泛應(yīng)用于超聲波加工、診斷、清洗等領(lǐng)域，其負(fù)載超聲波換能器是一種將超音頻的電能轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)械振動的器件。由于超聲換能器是一種容性負(fù)載，因此換能器與發(fā)生器之間需要進(jìn)行阻抗匹配才能工作在最佳狀態(tài)。串聯(lián)匹配能夠有效濾除開關(guān)型電源輸出方波存在的高次諧波成分，因此應(yīng)用較為廣泛。但是環(huán)境溫度或元件老化等原因會導(dǎo)致?lián)Q能器的諧振頻率發(fā)生漂移，使諧振系統(tǒng)失諧。傳統(tǒng)的解決辦法就是頻率跟蹤，但是頻率跟蹤只能保證系統(tǒng)整體電壓電流同頻同相，由于工作頻率改變了而匹配電感不變，此時換能器內(nèi)部動態(tài)支路工作在非諧振狀態(tài)，導(dǎo)致?lián)Q能器功率損耗和發(fā)熱，致使輸出能量大幅度下降甚至停振，在實際應(yīng)用中受到限制。所以，在跟蹤諧振點調(diào)節(jié)逆變器開關(guān)頻率的同時應(yīng)改變匹配電感才能使諧振系統(tǒng)工作在最高效能狀態(tài)。針對按固定諧振點匹配超聲波換能器電感參數(shù)存在的缺點，本文應(yīng)用耦合振蕩法對換能器的匹配電感和耦合頻率之間的關(guān)系建立數(shù)學(xué)模型，證實了匹配電感隨諧振頻率變化的規(guī)律。給出利用這一模型與耦合工作頻率之間的關(guān)系動態(tài)選擇換能器匹配電感的方法。經(jīng)過分析比較，選擇了基于磁通控制原理的可控電抗器作為匹配電感，通過改變電抗控制度調(diào)節(jié)電抗值。并給出了實現(xiàn)這一方案的電路原理和控制方法。最后本文以DSP TMS320F2812為核心設(shè)計出實現(xiàn)這一原理的超聲波逆變電源。實驗結(jié)果表明基于磁通控制的可控電抗器可以實現(xiàn)電抗值隨電抗控制度線性無級可調(diào)，由于該電抗器輸出正弦波，理論上沒有諧波污染。具體采用復(fù)合控制策略，穩(wěn)態(tài)時，換能器工作在DPLL鎖定頻率上；動態(tài)時，逐步修改匹配電抗大小，搜索輸出電流的最大值，再結(jié)合DPLL鎖定該頻率。配合PS-PWM可實現(xiàn)功率連續(xù)可調(diào)。該超聲波換能系統(tǒng)能夠有效的跟隨最大電流輸出頻率，即使頻率發(fā)生漂移系統(tǒng)仍能保持工作在最佳狀態(tài)，具有實際應(yīng)用價值。
上傳時間： 2013-04-24
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LPC213x_4x工程模板(周立功).rar
上傳時間： 2013-08-03
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