信號量和同步方法,java開發,非常實用的初級入門程序
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：chongcongying
矩量法求解半波天線 使用GARGLIN 方法 權函數和基函數都是三維格林函數
上傳時間： 2014-11-06
上傳用戶：pompey
原創：vxworks的消息隊列 一個任務運行時的數據和狀態怎么告訴其他任務？信號量為任務間同步和互斥提供了提供了高效的方法，但它不能攜帶更多的任務信息。因而需要使用更高級的通訊方式，即消息隊列和管道。這節主要講消息隊列。
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：蠢蠢66
JAVA基礎實例200題 適合任何人士,測試自己基礎程度最好方法
上傳時間： 2017-07-28
上傳用戶：xlcky
用矩量法和正交模法分析四元八木天線的特性。兩種方法的對比。用E面、H面和方向性圖。
上傳時間： 2014-01-07
上傳用戶：lacsx
在永磁無刷直流電機中，即使電樞繞組不通電，由于水磁體產生的磁場同定子鐵芯的齒槽相互作用而產生轉矩，即齒槽定位力矩。定位力矩使電機輸出轉矩波動，產生振動和噪聲。影響齒槽轉矩的因素很多，如齒槽的數量、齒槽形狀、斜槽角度、磁鋼的極弧系數以及輔助凹槽等等，因此，準確計算定位力矩較為復雜。本文利用麥克斯韋張量法來分析定位力矩，為電機設計提供理論參考。文中闡述了齒槽力矩產生機理，綜述了抑制齒槽轉矩的方法，探討了抑制齒槽轉矩的發展趨勢。 本文以永磁無刷直流電機為對象，利用Ansoft有限元仿真軟件，通過有限元分析對改變槽口寬度、定子斜槽、改變極弧系數和定子沖片增加輔助凹槽對定位力矩的影響進行了研究。深入分析了沖片輔助凹槽對抑制永磁無刷直流電機定位力矩的作用，因為沖片面加輔助凹槽的方法，生產中便于加工，對電機性能影響很小。結果表明，同一沖片上在對稱位置上排布輔助凹槽能取得很好的效果，而以沖片中心線對稱地加兩個輔助凹槽時，輔助凹槽角度不同作用不同。對不同沖片，適合的輔助凹槽角度也是不同的。 最后對這幾種抑制定位力矩的方法進行優化組合，找出了一個最優的抑制永磁無刷直流電機定位力矩的方案。
上傳時間： 2013-06-18
上傳用戶：zl123！@#
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
上傳用戶：weixiao99
隨著家用空調的普及應用，空調已日漸成為耗能大戶。我國經濟建設多年來高速發展，正面臨能源日益緊張的問題，由于空調節能尚有空間，因此人們普遍關注空調節能技術。在家用空調的各種節能技術中，直流壓縮機變頻驅動是發展的主流方向。從驅動方式上看，直流壓縮機可以采用方波控制或矢量控制。與方波控制相比，矢量控制的空調直流壓縮機具有噪聲低、振動小、效率高等特點，更加符合節能和環保的發展方向。 本文主要研究了適用于空調壓縮機負載的無轉子位置傳感器永磁同步電機矢量控制方法。首先從電機的基本方程入手，詳細推導了永磁同步電機矢量控制的數學模型。詳細分析了各種電流控制策略特點，提出了采用適合直流壓縮機驅動的MTPA控制方式。 其次提出了具有凸極效應的壓縮機永磁同步電機的一種簡化模型，得到了適用于IPMSM的滑模觀測器，解決了IPMSM在αβ坐標系中應用滑模觀測器困難的問題。針對壓縮機運行特點，采用全維狀態觀測器方法，實現IPMSM反電動勢的觀測，根據反電動勢計算出電機轉子位置和轉速，實現了無傳感器矢量控制。本文詳細分析了全維狀態觀測器的極點配置方法，通過將四個極點配置在相同位置，簡輕了計算量，也便于實現。 第三，由于反電動勢估算法在電機低轉速下不能正確估算轉子位置，無法正常閉環起動，本文提出了一種簡單的用于直流壓縮機的起動方法，實現了壓縮機的可靠起動。同時在深入分析電機等效模型的基礎上，給出了一種簡單的電機參數測量方法，通過簡單測量和計算，得到系統實現無傳感器永磁同步電機矢量控制所需的電感、電阻及反電動勢系數等關鍵參數。 最后通過MATLAB/Simulimk7.1仿真軟件對基于滑模觀測器和基于全維觀測器的永磁同步電機矢量控制方法進行了仿真驗證，設計了以TMS320F2403數字信號處理器為控制核心的直流壓縮機矢量控制實驗平臺，并進行了大量的實驗驗證。仿真及實驗結果證明了本文理論分析和所提方法的正確性，并已應用于實際的直流壓縮機矢量控制系統。
上傳時間： 2013-06-13
上傳用戶：xuanchangri
高性能ADC產品的出現，給混合信號測試領域帶來前所未有的挑戰。并行ADC測試方案實現了多個ADC測試過程的并行化和實時化，減少了單個ADC的平均測試時間，從而降低ADC測試成本。 本文實現了基于FPGA的ADC并行測試方法。在閱讀相關文獻的基礎上，總結了常用ADC參數測試方法和測試流程。使用FPGA實現時域參數評估算法和頻域參數評估算法，并對2個ADC在不同樣本數條件下進行并行測試。 通過在FPGA內部實現ADC測試時域算法和頻域算法相結合的方法來搭建測試系統，完成音頻編解碼器WM8731L的控制模式接口、音頻數據接口、ADC測試時域算法和頻域算法的FPGA實現。整個測試系統使用Angilent 33220A任意信號發生器提供模擬激勵信號，共用一個FPGA內部實現的采樣時鐘控制模塊。并行測試系統將WM8731.L片內的兩個獨立ADC的串行輸出數據分流成左右兩通道，并對其進行串并轉換。然后對左右兩個通道分別配置一個FFT算法模塊和時域算法模塊，并行地實現了ADC參數的評估算法。 在樣本數分別為128和4096的實驗條件下，對WM8731L片內2個被測.ADC并行地進行參數評估，被測參數包括增益GAIN、偏移量OFFSET、信噪比SNR、信號與噪聲諧波失真比SINAD、總諧波失真THD等5個常用參數。實驗結果表明，通過在FPGA內配置2個獨立的參數計算模塊，可并行地實現對2個相同ADC的參數評估，減小單個ADC的平均測試時間。 FPGA片內實時評估算法的實現節省了測試樣本傳輸至自動測試機PC端的時間。而且只需將HDL代碼多次復制，就可實現多個被測ADC在同一時刻并行地被評估，配置靈活。基于FPGA的ADC并行測試方法易于實現，具有可行性，但由于噪聲的影響，測試精度有待進一步提高。該方法可用于自動測試機的混合信號選項卡或測試子系統。 關鍵詞：ADC測試；并行；參數評估；FPGA；FFT
上傳時間： 2013-07-11
上傳用戶：tdyoung
近年來微光、紅外、X光圖像傳感器在軍事、科研、工農業生產、醫療衛生等領域的應用越來越為廣泛，但由于這些成像器件自身的物理缺陷，視覺效果很不理想，往往需要對圖像進行適當的處理，以得到適合人眼觀察或機器識別的圖像。因此，市場急需大量高效的實時圖像處理器能夠在傳感器后端對這類圖像進行處理。而FPGA的出現，恰恰解決了這個問題。 近十年來，隨著FPGA(現場可編程門陣列)技術的突飛猛進，FPGA也逐漸進入數字信號處理領域，尤其在實時圖像處理方面。Xilinx的研究表明，在2000年主要用于DSP應用的FPGA的發貨量，增長了50％；而常規的DSP大約增長了40％。由于FPGA可無比擬的并行處理能力，使得FPGA在圖像處理領域的應用持續上升，國內外，越來越多的實時圖像處理應用都轉向了FPGA平臺。與PDSP相比，FPGA將在未來統治更多前端(如傳感器)應用，而PDSP將會側重于復雜算法的應用領域。可以說，FPGA是數字信號處理的一次重大變革。 算法是圖像處理應用的靈魂，是硬件得以發揮其強大功能的根本。”共軛變換”圖像處理方法是一種新型的圖像處理算法，由鄭智捷博士上個世紀90年代初提出。這種算法使用基元形狀(meta-shape)技術，而這種技術的特征正好具備幾何與拓撲的雙重特性，使得大量不同的基于形態的灰度圖像處理濾波器可用這種方法實現。該種算法在空域進行圖像處理，無需進行大量復雜的算術運算，算法簡單、快速、高效，易于硬件實現。通過十多年來的實驗與實踐證明，在微光圖像，紅外圖像，X光圖像處理領域，”共軛變換”圖像處理方法確實有其獨特的優異性能。本篇論文就針對”共軛變換”圖像處理方法在微光圖像處理領域的應用，就如何在FPGA上實現”共軛變換”圖像處理方法展開研究。首先在Matlab環境下，對常用的圖像增強算法和”共軛變換”圖像處理方法進行了比較，并且在設計制作“FPGA視頻處理開發平臺”的基礎上，用VHDL實現了”共軛變換”圖像處理方法的基本內核并進行了算法的硬件實現與效果驗證。此外，本文還詳細地討論了視頻流的采集及其編碼解碼問題以及I2C總線的FPGA實現。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：CHENKAI
