隨著21世紀的到來，特別是近年來現代高科技和信息技術正在由智能大廈走向智能化住宅小區，進而走進家庭。人們對家居生活環境的要求也越來越高，并將注意力越來越多的放在了生活環境的安全性、舒適性和便利性上。 家居無線監控問題是當今國際建筑智能化領域的前沿性研究課題。無線傳感網絡的出現克服了家庭中布線的煩瑣，充分體現了智能家居系統的靈活、方便、高效。本項目研究開發了基于ZigBee技術和Internet技術的智能家居監控系統，將Internet的遠程監控與ZigBee短距離控制相結合，實現系統的家居無線控制和數據采集，避免了綜合布線，可擴展性好。 本文首先進行系統總體設計，結合底層ZigBee無線傳感網絡的特點和系統總體網絡監控的要求，將該系統設計分為四部分：無線傳輸模塊、數據處理模塊、以太網傳輸模塊、上位機顯示界面。然后對ZigBee協議標準做了全面地研究分析，同時給出了基于CC2430的無線傳輸模塊的軟硬件設計和星型網絡搭建，并給出了測試結果。接著設計了基于TMS320F2812的數據處理模塊，給出了硬件電路和外圍輔助電路設計方案，并為其移植了實時操作系統μc/OS-Ⅱ。本設計完成了基于RTL8019AS的以太網傳輸模塊設計和系統的以太網通信程序的設計，實現了從底層ZigBee無線傳感網絡的數據采集最終到監控機的數據傳輸并測試成功。最后在VC++6．0環境下，應用Windows Sockets套件接口開發顯示界面對底層采集的數據分類顯示。 整個智能家居監控系統能夠對家用電器的完成開關量的控制，還能夠對三 表（水表、電表、燃氣表）進行無線抄表，最重要的是可監測來自家庭安防傳感器（火警、煤氣泄露）的數據，以備物業等部門監控。通過測試后，證實了設計方案的正確性，結果滿足系統設計要求，該設計具有一定的新穎性和實用性。關鍵詞：智能家居，ZigBee，數據處理，μC/OS-Ⅱ，Windows Sockets
上傳時間： 2013-06-28
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時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錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，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則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，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％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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C語言經典部分， C語言教程！ 必學的指針部分！ 很有用用的！
標簽： 指針
上傳時間： 2013-05-29
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C語言編程一站式學習-HTML，C語言學習的好教程
上傳時間： 2013-04-24
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集散控制系統(Distributing Control System，縮寫DCS)是以多個微處理機為基礎利用現代網絡技術、現代控制技術、圖形顯示技術等實現對分散控制系統的調節、監視的控制技術。DCS具有功能分散，故障分散的優點，適合于上位機對多個下位機的管理和監控。本文將DCS技術應用到中央空調上，設計了中央空調的溫度模糊集散控制系統。 本系統在整體結構上采用集散控制的方案。一臺控制計算機(上位機)對各個空調房間的風機和水泵進行集中管理，若干臺下位機下放分散到現場實現分布式控制，上位機和各個下位機之間用控制網絡互連以實現相互之間的信息傳遞。 在控制策略上，針對被控量溫度的大慣性、時變性的特點，本文設計了溫度的二維模糊控制策略，該策略是基于專家和有經驗的操作人員的經驗進行調控的智能控制系統。模糊控制是以查詢模糊控制規則表的形式實現，模糊控制表可以隨著人們的經驗和知識的增長日益完善。 根據總體方案，設計下位機即開關磁阻電機(SRM)控制節點和信號采集節點的軟、硬件。主要工作包括SRM的就地和遠程兩種控制方式的實現、模/數和數/模轉換器的控制、模擬電壓的采集、溫度傳感器的選型、CAN網絡通信的硬、軟件，以及下位機的主程序的設計和調試等。 完成上述工作后，采用溫度開環和閉環分別進行了試驗。通過實驗證明，所設計方案的可行性。最后對中央空調溫度控制系統的運行性能進行了總結，對下一步用于該系統的研究與開發具有一定的參考價值。
上傳時間： 2013-04-24
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隨著社會的發展以及能源、環保等問題的日益突出，純電動汽車以其零排放，噪聲低等優點越來越受到世界各國的重視，被稱作綠色環保車。作為發展電動車的關鍵技術之一的電池管理系統(BMS)，是電動車產業化的關鍵。本課題配合“基于開關磁阻電機的電動汽車的研制”，研制適用于純電動汽車的電池管理系統。 電池管理系統直接檢測及管理電動汽車的儲能電池運行的全過程，包括電池基本信息測量、電量估計、單體電池間的均衡、電池故障診斷幾個方面。 本論文主要工作是研制適用于純電動汽車的蓄電池管理系統。研究鉛酸蓄電池二階模型的建立與剩余容量的卡爾曼濾波估算方法。分析鉛酸蓄電池的基本工作原理和影響蓄電池組剩余容量SOC(state of charge)的主要因素。 介紹了基于DSP2407的蓄電池組控制器的硬件平臺，完成DSP小系統、電池數據采集電路、信號調理電路、CAN總線相關電路等硬件電路設計、調試、完善。獨立完成系統所有軟件設計，包括：主程序設計，電池基本信息檢測子程序設計，電池剩余電量卡爾曼濾波估算程序設計，電池狀態檢測子程序設計，CAN收發子程序設計，EEPROM讀寫子程序設計。 最后，在電動汽車上搭建實驗平臺，將鉛酸蓄電池組與設計的軟硬件系統聯合進行調試、試驗。測得了相關數據。試驗結果表明，本文介紹的電池管理系統硬件電路可靠、經濟、抗干擾能力強?？梢詫崿F：電池電壓、電流、溫度的模擬量采集；剩余電量的計算和電池狀態的判斷；實時顯示，故障時報警等BMS相關功能。
上傳時間： 2013-06-11
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基于無線網絡zigbee的協議棧的c代碼
上傳時間： 2013-04-24
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DTMF 波形數據存儲在 "1.wav" 文件中，在程序中打開，然后經過C實現其解調
上傳時間： 2013-06-01
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電線電纜是國家經濟建設的一項重要的產業，在鐵路通信中，皮泡皮通信電纜因為其具有與其它電纜相同性能的情況下，直徑小、成本低、重量輕的特點，得到了人們的青睞。而在單線擠塑機中的溫度控制直接影響電纜的性能質量。溫度控制的可靠與否及其控制精度的高低己成為決定產品質量的關鍵，溫度控制也成為生產工藝的重要組成部分。在工藝控制當中，應盡量減小其超調量、波動、響應時間和偏差，這對產品的質量，產量和原料的節省都是及其重要的。 本文主要針對擠塑機的溫度這個參數進行控制。全文主要包括以下幾個部分：首先分析了傳統PID、和模糊控制的優缺點。在此基礎上，系統選用了模糊自適應PID控制算法。在硬件方面，在分析了系統控制對象的基礎上，以LPC2131為控制核心，運用MAX6675采集溫度、LCD和鍵盤作為人機交換平臺、以PWM方式對固體繼電器進行控制。軟件方面，在ARM的集成開發環境AD1.2下，利用C語言，進行了軟件的設計與調試，實現了硬件的配置和整體控制系統的所有功能。同時也實現了用Modbus協議與PC機通訊的下位機部分程序，并運用串口調試助手V2.2測試了其功能性。另外論文詳細的給出了控制平臺的各個功能程序模塊軟件流程。通過在實驗室對系統進行了模擬實驗，該控制平臺運行穩定，可靠，實現了預期的功能，證明了將模糊PID算法引入擠塑機溫度控制系統當中，改善了系統的控制效果，具有更好的魯棒性和自適應能力。
上傳時間： 2013-05-23
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本書提供了使用C語言進行微控制器程序設計的一個完整的中級討論，覆蓋了設計嵌入式環境所需對C的改編，以及一個成功開發工程的通用組成部分的全部內容。
上傳時間： 2013-05-30
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