該文檔為用LABVIEW調(diào)用C語(yǔ)言的方法講解文檔，是一份很不錯(cuò)的參考資料，具有較高參考價(jià)值，感興趣的可以下載看看………………
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上傳時(shí)間： 2022-01-29
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C#基礎(chǔ)教程-類的實(shí)現(xiàn)方法-復(fù)雜的類
標(biāo)簽： C#
上傳時(shí)間： 2022-02-27
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文檔為VR基礎(chǔ)-控制臺(tái)編程-C#的方法總結(jié)文檔，是一份不錯(cuò)的參考資料，感興趣的可以下載看看，，，，，，，，，，，，，
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上傳時(shí)間： 2022-06-25
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8051單片機(jī)C語(yǔ)言徹底應(yīng)用:介紹8051單片機(jī)C語(yǔ)言結(jié)合硬件編程應(yīng)用的工程方法。《8051單片機(jī)C語(yǔ)言徹底應(yīng)用》通過一個(gè)個(gè)實(shí)用的例子分析，講解了C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制和界面的設(shè)計(jì)方法，技巧以及常見問題剖析。
上傳時(shí)間： 2013-07-24
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本書首先從單片機(jī)基礎(chǔ)、c語(yǔ)言、開發(fā)編譯環(huán)境、典型資源編程、單片機(jī)通信等幾個(gè)方面介紹了8051系列單片機(jī)c程序設(shè)計(jì)所應(yīng)掌握的基礎(chǔ)知識(shí)，內(nèi)容全面、講解清楚。然后通過工程開發(fā)實(shí)例和典型模塊應(yīng)用實(shí)例兩部分內(nèi)容系統(tǒng)地介紹單片機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的方法使理論與實(shí)際相結(jié)合。 本書可以作為大學(xué)本、?？茊纹瑱C(jī)技術(shù)課程的教材，也可作為8051系列單片機(jī)c程序設(shè)計(jì)開發(fā)的技術(shù)人員以及高等學(xué)校相關(guān)專業(yè)師生的參考用書。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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電動(dòng)摩托車具有零排放、低噪聲等優(yōu)點(diǎn)，是真正的綠色環(huán)保輕型交通工具，它以方便j快捷等特點(diǎn)被越來越多的人們所接受，成為大中城市公共交通的理想補(bǔ)充。而無刷直流電動(dòng)機(jī)以其控制簡(jiǎn)單、可靠性高、輸出轉(zhuǎn)矩大等優(yōu)點(diǎn)，被大量地用作電動(dòng)摩托車驅(qū)動(dòng)電機(jī)。本文主要研究基于AVR單片機(jī)的電動(dòng)摩托車控制技術(shù)。 首先，分析了電動(dòng)摩托車的發(fā)展趨勢(shì)，以及無刷直流電動(dòng)機(jī)能在電動(dòng)摩托車驅(qū)動(dòng)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用的原因，并探討了電動(dòng)摩托車無刷直流驅(qū)動(dòng)電機(jī)的控制方法。 其次，在分析無刷直流電動(dòng)機(jī)工作原理的基礎(chǔ)上，構(gòu)造了無刷直流電動(dòng)機(jī)的數(shù)學(xué)模型，確立了通過PWM調(diào)節(jié)改變電樞電壓的大小來調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速的控制策略。 第三，采用ATMEL公司的ATmega88單片機(jī)為控制核心，設(shè)計(jì)了包括電流檢測(cè)與保護(hù)、位置信號(hào)檢測(cè)、功率開關(guān)管驅(qū)動(dòng)、電源轉(zhuǎn)換和電壓采樣與欠壓保護(hù)等一系列硬件電路，充分利用了ATmega88單片機(jī)成本低、功能豐富、運(yùn)算能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，簡(jiǎn)化了控制電路，提高了控制系統(tǒng)的可靠性，降低了控制成本。 第四，采用C語(yǔ)言編寫了控制程序，完善了控制功能，實(shí)現(xiàn)了軟、硬件控制方法的結(jié)合。使用ICC-AVR集成開發(fā)環(huán)境和SL-ISP在線編程，降低了開發(fā)成本；采用模塊化設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)控制程序，提高了程序的可維護(hù)性。完成的功能模塊主要包括啟動(dòng)與換相模塊、電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)模塊、過電流與堵轉(zhuǎn)保護(hù)模塊、欠電壓保護(hù)模塊和定速巡航模塊等。 最后，對(duì)開發(fā)的控制系統(tǒng)進(jìn)行了調(diào)試，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，控制系統(tǒng)運(yùn)行可靠、實(shí)時(shí)性好，證明ATmega88單片機(jī)適合用作電動(dòng)摩托車驅(qū)動(dòng)電機(jī)的控制芯片。
標(biāo)簽： 電動(dòng)摩托車 無刷直流 控制方法
上傳時(shí)間： 2013-05-20
上傳用戶：lanhuaying
晶閘管控制電抗器(TCR)型靜止無功補(bǔ)償裝置(SVC)由于其對(duì)快速波動(dòng)負(fù)荷補(bǔ)償?shù)牧己眯Ч?，成為近年來無功補(bǔ)償?shù)臒狳c(diǎn)。本文對(duì)SVC的各種裝置進(jìn)行了介紹，研究了TCR型SVC的原理和控制方法，特別分析了12脈波TCR的諧波特性；引入了基于三角波調(diào)制的無功電流檢測(cè)方法，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了以AVR單片機(jī)為核心的動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償裝置控制器。在控制器硬件電路的基礎(chǔ)上，利用C語(yǔ)言進(jìn)行軟件編程實(shí)現(xiàn)了控制器對(duì)裝置的自動(dòng)控制。通過變電站的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)證明控制器能夠準(zhǔn)確、快速、可靠的控制TCR實(shí)現(xiàn)對(duì)波動(dòng)負(fù)荷的快速補(bǔ)償。
上傳時(shí)間： 2013-08-03
上傳用戶：baitouyu
C語(yǔ)言深度解剖. C語(yǔ)言學(xué)習(xí)及編程應(yīng)用方法的手稿提取,技術(shù)性強(qiáng),實(shí)踐性好.
標(biāo)簽： C語(yǔ)言
上傳時(shí)間： 2013-07-16
上傳用戶：一諾88
隨著電力電子技術(shù)的迅速發(fā)展和推廣應(yīng)用，利用計(jì)算機(jī)仿真對(duì)電力電子電路進(jìn)行分析和研究得到了日益廣泛的重視。盡管目前一些仿真軟件都有比較強(qiáng)大的功能，可以利用它們來完成某些電力電子裝置的某些分析工作，但是由于器件模型的限制和電力電子裝置負(fù)載的復(fù)雜性，使得這些軟件并不能完成對(duì)于電力電子裝置所要進(jìn)行的所有分析要求，特別是當(dāng)其被用于電力電子裝置故障運(yùn)行的仿真。針對(duì)上述問題，本論文在研究器件建模方法和裝置仿真方法的基礎(chǔ)上，運(yùn)用C++語(yǔ)言開發(fā)了一個(gè)可專門用于電力電子裝置仿真分析的程序。 本課題首先對(duì)于各種電力電子器件進(jìn)行建模。在對(duì)各種元器件特性深入研究的基礎(chǔ)上利用已知的電路原理和建模方法，抓住各具體電力電子器件的主要特征，建立其電路及邏輯仿真模型。由于本論文中研究的是電力電子裝置作為一個(gè)整體的特性，所以在對(duì)器件電路模型的建模過程采用高層次的電路模型，即理想開關(guān)模型和雙極性電阻模型。器件的邏輯模型則是通過皮特里網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)，根據(jù)仿真的目的可建立不同精細(xì)程度的邏輯模型。因?yàn)槠骷壿嬆Ｐ偷慕＿^程中采取的逐步細(xì)化的原則與面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中自頂而下，逐步求精的思想不謀而合，所以在仿真程序中采用C++語(yǔ)言對(duì)所建立的器件模型進(jìn)行描述。 針對(duì)電力電子裝置的非線性，病態(tài)特性和其負(fù)載的復(fù)雜性，使用階段仿真的思想進(jìn)行程序設(shè)計(jì)。確定了仿真程序的總體結(jié)構(gòu)，并實(shí)現(xiàn)了程序的模塊化設(shè)計(jì)。利用通用的狀態(tài)變化檢測(cè)模塊和兼容性檢測(cè)模塊在程序中確定電路結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的精確時(shí)刻，它們獨(dú)立于具體的電路結(jié)構(gòu)。狀態(tài)方程模塊和輸出方程模塊雖然與具體的電路結(jié)構(gòu)相關(guān)，但是亦可將其設(shè)計(jì)為模塊的形式，針對(duì)不同的電路結(jié)構(gòu)僅需改變模塊中對(duì)于狀態(tài)方程和輸出方程的描述。鑒于數(shù)值計(jì)算方法對(duì)于仿真結(jié)果的重要性，本論文中討論了幾種數(shù)值積分方法的特點(diǎn)及適用范圍，并在程序用編寫了幾種常用的算法，以供用戶選擇。通過對(duì)于瓦格納斬波器、三相全控整流橋和三相半控整流橋的仿真驗(yàn)證仿真程序的正確性和實(shí)用性。
上傳時(shí)間： 2013-07-16
上傳用戶：bhqrd30
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(kù)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(kù)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(cè)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(cè)，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(yǔ)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)
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