最全Proteus元件庫(kù)元件名稱及中英對(duì)照
標(biāo)簽: Proteus 元件庫(kù) 元件 對(duì)照
上傳時(shí)間: 2014-03-26
上傳用戶:changeboy
protel中的sch零件庫(kù),設(shè)計(jì)開發(fā)過(guò)程中可能經(jīng)常用的到啊。
上傳時(shí)間: 2013-10-13
上傳用戶:yinglimeng
摘要:單片機(jī)課程教學(xué)的實(shí)踐性強(qiáng),首先分析了目前單片機(jī)實(shí)驗(yàn)教學(xué)的實(shí)際情況;為了提高單片機(jī)實(shí)驗(yàn)的教學(xué)效果、培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)驗(yàn)技能和創(chuàng)新能力,在此引入了Keil和Proteus兩個(gè)軟件,將兩者結(jié)合起來(lái)用于單片機(jī)的仿真實(shí)驗(yàn),它們的特點(diǎn)分別是電子元件豐富、支持第三方的軟件編輯、強(qiáng)大的原理圖繪制功能和系統(tǒng)資源豐富、硬件投入少、形象直觀等,最后通過(guò)彩燈循環(huán)的實(shí)驗(yàn)教學(xué)實(shí)例說(shuō)明仿真的效果,并以此證明用仿真實(shí)驗(yàn)在單片機(jī)實(shí)驗(yàn)教學(xué)改革中的良好效果。關(guān)鍵字:單片機(jī);實(shí)驗(yàn)教學(xué);仿真;Keil;Proteus
標(biāo)簽: Proteus Keil 單片機(jī) 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間: 2013-11-14
上傳用戶:wawjj
Q01、如何使一條走線至兩個(gè)不同位置零件的距離相同? 您可先在Design/Rule/High Speed/Matched Net Lengths的規(guī)則中來(lái)新增規(guī)則設(shè)定,最 后再用Tools/EqualizeNet Lengths 來(lái)等長(zhǎng)化即可。 Q02、在SCHLIB中造一零件其PIN的屬性,如何決定是Passive, Input, I/O, Hi- Z,Power,…..?在HELP中能找到說(shuō)明嗎?市面有關(guān) SIM?PLD?的書嗎?或貴公司有講義? 你可在零件庫(kù)自制零件時(shí)點(diǎn)選零件Pin腳,并在Electrical Type里,可以自行設(shè)定PIN的 屬性,您可參考臺(tái)科大的Protel sch 99se 里 面有介紹關(guān)于SIM的內(nèi)容。 Q03、請(qǐng)問(wèn)各位業(yè)界前輩,如何能順利讀取pcad8.6版的線路圖,煩請(qǐng)告知 Protel 99SE只能讀取P-CAD 2000的ASCII檔案格式,所以你必須先將P-CAD8.6版的格式 轉(zhuǎn)為P-CAD 2000的檔案格式,才能讓Protel讀取。
標(biāo)簽: Protel
上傳時(shí)間: 2013-11-22
上傳用戶:daxigua
隨著Java開源技術(shù)的不斷進(jìn)步,以及企業(yè)需求的日益增長(zhǎng),在辦公自動(dòng)化領(lǐng)域,特別是對(duì)于業(yè)務(wù)流程的實(shí)現(xiàn),其開發(fā)形態(tài)已經(jīng)發(fā)生了巨大的變化,傳統(tǒng)的硬編碼開發(fā)業(yè)務(wù)流程方式已經(jīng)不再適應(yīng)高效的開發(fā)過(guò)程以及企業(yè)靈活多變的業(yè)務(wù)需求。隨著工作流技術(shù)的不斷發(fā)展,基于工作流引擎的工作流開發(fā)方式從根本上解決了傳統(tǒng)開發(fā)過(guò)程中的各種弊端,各種工作流產(chǎn)品開始廣泛應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目。在軟件項(xiàng)目中,通過(guò)引入開源工作流產(chǎn)品并對(duì)其進(jìn)行修改和完善,可以提高軟件開發(fā)周期以及軟件產(chǎn)品的靈活性,從而提高軟件企業(yè)的效率和競(jìng)爭(zhēng)力。
標(biāo)簽: JBPM 工作流引擎 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間: 2013-10-20
上傳用戶:cepsypeng
航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)對(duì)避免飛行事故和降低飛行器運(yùn)行成本是十分重要的。提出一種BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)某型飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行故障診斷,但是由于BP網(wǎng)絡(luò)收斂速度較慢而且容易陷入局部極小值,特別是BP網(wǎng)絡(luò)通常只能給出一個(gè)解,受訓(xùn)練樣本病態(tài)影響大。因此通過(guò)對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn),建立了L-M算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷模型。實(shí)驗(yàn)表明,該網(wǎng)絡(luò)在一定程度上克服了BP網(wǎng)絡(luò)存在的的問(wèn)題,在逼近能力、分類能力和學(xué)習(xí)速度等方面均優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)。為機(jī)務(wù)人員提供了有效的、科學(xué)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法,該種評(píng)估手段較好地解決了發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷問(wèn)題,在飛行安全中發(fā)揮著越來(lái)越大的作用。
標(biāo)簽: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 發(fā)動(dòng)機(jī) 故障診斷 飛機(jī)
上傳時(shí)間: 2014-12-23
上傳用戶:小儒尼尼奧
為了減小匹配傅里葉變換分析的計(jì)算量,提出了一種基于快速傅里葉變換的快速算法。根據(jù)匹配傅里葉變換的分解將積分形式轉(zhuǎn)化為離散形式,推導(dǎo)出快速算法表達(dá)式。該算法與直接的數(shù)值離散匹配傅里葉變換算法相比較,計(jì)算量大大減少。同時(shí)給出了其在雷達(dá)信號(hào)處理中線性調(diào)頻信號(hào)的檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)的應(yīng)用。理論及計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明了該算法的有效性和精確性,有良好的工程應(yīng)用前景。
標(biāo)簽: 傅里葉變換 快速算法 雷達(dá)信號(hào)處理
上傳時(shí)間: 2013-10-21
上傳用戶:chongchong1234
在脈沖中子氧活化測(cè)井儀中,伽馬射線時(shí)間譜的采集是儀器至為關(guān)鍵的部分。伽馬射線時(shí)間譜采集電路常用的設(shè)計(jì)采用單片機(jī)與CPLD組合的方案,CPLD實(shí)現(xiàn)伽馬射線計(jì)數(shù),單片機(jī)則負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的處理、傳輸?shù)裙ぷ鳌;趩纹琍SoC芯片的新方案,設(shè)計(jì)了伽馬射線時(shí)間譜采集電路,實(shí)現(xiàn)了同樣的功能。功能考核和高溫考核證明,該方案有效、可靠,解決了高溫CPLD價(jià)格昂貴且難以購(gòu)買的問(wèn)題,同時(shí)還能減少采集電路體積和成本。
標(biāo)簽: PSoC 時(shí)間譜 中的應(yīng)用 采集電路
上傳時(shí)間: 2014-12-23
上傳用戶:希醬大魔王
針對(duì)SIFT算法復(fù)雜程度高,實(shí)時(shí)性差,在維數(shù)較高的圖像配準(zhǔn)中并不實(shí)用的問(wèn)題,提出了一種基于線性鑒別分析(LDA)的SIFT算法(SIFT-LDA)。首先利用SIFT算法提取出圖像的特征點(diǎn)向量,然后用LDA方法對(duì)其進(jìn)行特征抽取并降維。通過(guò)高維自然圖像和單幅人臉圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SIFT-LDA算法在保證匹配精度的同時(shí),實(shí)時(shí)性要優(yōu)于傳統(tǒng)的SIFT算法,其匹配時(shí)間相對(duì)于傳統(tǒng)SIFT算法縮短了將近一半。
標(biāo)簽: SIFT LDA 算法 圖像配準(zhǔn)
上傳時(shí)間: 2013-10-13
上傳用戶:392210346
針對(duì)信號(hào)檢測(cè)中經(jīng)常存在的噪聲污染問(wèn)題,利用小波分解之后可以在各個(gè)層次選擇閾值,對(duì)噪聲成分進(jìn)行抑制,手段更加靈活。本文介紹了小波變換的一般理論以及在信號(hào)降噪中的應(yīng)用,分析了被噪聲污染后的信號(hào)的特性;利用MATLAB軟件進(jìn)行了信號(hào)降噪的模擬仿真實(shí)驗(yàn)并在降噪光滑性和相似性兩個(gè)方面體現(xiàn)出小波變換的優(yōu)勢(shì)。本文分別使用了不同類型的小波和相同類型小波下不同閾值對(duì)信號(hào)進(jìn)行了降噪.仿真結(jié)果表明小波變換具有良好降噪的效果。
標(biāo)簽: 小波分析 信號(hào)降噪 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間: 2013-10-19
上傳用戶:alex wang
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號(hào)-1