為了提高Linux操作系統(tǒng)的實時性，研究了Linux操作系統(tǒng)System V信號量機制在內(nèi)核中的實現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)其在實時應(yīng)用中存在的不足，提出并實現(xiàn)了一種對其進行改進的方法。經(jīng)測試表明，采用該方法后可以明顯降低實時進程申請信號量的延遲時間，說明該方法有效提高了Linux操作系統(tǒng)的實時性能。
標簽： Linux 操作系統(tǒng) 信號量 機制
上傳時間： 2013-10-31
上傳用戶：xuan‘nian
針對現(xiàn)有基于FAT32的文件隱藏方法存在的不足，提出了一種通過修改目錄項屬性和重構(gòu)FAT表項序列的文件隱藏方法；分析了Linux支持FAT32的重要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)，利用Linux中的緩沖機制，在Linux操作系統(tǒng)上進行了方法實現(xiàn)。分析表明，該方法不僅能實現(xiàn)不依賴于操作系統(tǒng)的文件隱藏，而且隱藏方法簡單，運算輕量，文件隱藏強度高。
上傳時間： 2013-11-11
上傳用戶：784533221
陣列信號處理是當前信號處理的熱門方向，為信號處理帶來極大的方便，陣列信號處理中的各通道不一致問題將會給陣列信號處理帶來影響，很多文獻中介紹過關(guān)于自適應(yīng)幅相誤差校正的理論及方法，但實現(xiàn)起來都比較耗費資源和時間，且效果有待實踐驗證。提出一種工程上可實現(xiàn)且計算量較小的通道校正方法-查表法。通過仿真，結(jié)果表明此方法可以對特定來向的有用信號進行較為準確的校正。
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：fxf126@126.com
為了正確反映基于光電位置敏感器(PSD)的微位移傳感器的特性，首先介紹了一維光電位置敏感器的工作原理并分析了利用PSD結(jié)合光學(xué)三角測量法將位移信號轉(zhuǎn)換成電壓信號的工作原理，得出基于PSD的微位移傳感器被測試件位移量與相關(guān)測量電路輸出電壓(S，V)關(guān)系特征，然后基于最小二乘估計算法基本原理， 提出了運用MATLAB語言建立PSD的為了正確反映基于光電位置敏感器(PSD)的微位移傳感器的特性，首先介紹了一維光電位置敏感器的工作原理并分析了利用PSD結(jié)合光學(xué)三角測量法將位移信號轉(zhuǎn)換成電壓信號的工作原理，得出基于PSD的微位移傳感器被測試件位移量與相關(guān)測量電路輸出電壓(S，V)關(guān)系特征，然后基于最小二乘估計算法基本原理， 提出了運用MATLAB語言建立PSD的微位移傳感器(S，V)關(guān)系特征的數(shù)學(xué)模型的方法， 給出了建模的程序流程圖以及仿真結(jié)果。微位移傳感器(S，V)關(guān)系特征的數(shù)學(xué)模型的方法， 給出了建模的程序流程圖以及仿真結(jié)果。
標簽： PSD 微位移傳感器 建模 實現(xiàn)方法
上傳時間： 2014-07-26
上傳用戶：R50974
首先分析了細長軸車削加工時造成的位移，理論上分析了誤差的大小與位移量的關(guān)系，然后運用材料力學(xué)公式得出切削點位移量與切削力的關(guān)系，又根據(jù)徑向切削力經(jīng)驗公式獲得切削力與進刀量的關(guān)系，推出了理論進刀量與實際進刀量的關(guān)系，提出了用進刀量補償法減小細長軸車削加工誤差的模型。最后通過試驗驗證了采用進刀量補償方法，在不改變機床精度的前提下顯著提高細長軸的加工精度。
上傳時間： 2013-10-18
上傳用戶：透明的心情
針對油井礫石填充防砂作業(yè)過程中，準確測量注砂量難度大、自動化程度低的情況，開展了基于聲波傳感器的礫石填充注砂量測量技術(shù)研究。本文介紹了礫石填充注砂的方法，分析了注砂時砂粒與管壁碰撞后產(chǎn)生的信號特點；提出了非接觸式的超聲波傳感器測量注砂量的方法，設(shè)計了基于DSP技術(shù)的注砂量信號采集和信號處理系統(tǒng)，實現(xiàn)了礫石填充過程中注液量和注砂量的實時監(jiān)測。通過試驗，驗證了測量方法的可行性，系統(tǒng)操作方便、自動化程度高，測量精度較高，滿足現(xiàn)場的應(yīng)用的要求。
標簽： 地面測量 系統(tǒng)研究
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：xinzhch
重寫了微軟提供SQLHelper(共用的數(shù)據(jù)庫調(diào)用接口） 1把SqlHelper的connectionString做成一個全局量，統(tǒng)一設(shè)置數(shù)據(jù)庫連接字符串 2增加了返回特定表名的DataSet的各接口。 可在項目的config文件設(shè)置數(shù)據(jù)庫連接字符串 private static string connectionString = System.Configuration.ConfigurationSettings.AppSettings["ConnectionString"] <!-- application specific settings --> <appSettings> <add key="ConnectionString" value="packet size=4096 user id=sa data source=localhost persist security info=True initial catalog=NorthWind password= "/> </appSettings> 當然可以把數(shù)據(jù)庫連接方法修改后直接用。
標簽： connectionString SQLHelper SqlHelper 微軟
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：釣鰲牧馬
落煤殘存瓦斯量的確定是采掘工作面瓦斯涌出量預(yù)測的重要環(huán)節(jié),它直接影響著采掘工作面瓦斯涌出量預(yù)測的精度,并與煤的變質(zhì)程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露時間等影響因素呈非線性關(guān)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表示任意非線性關(guān)系和學(xué)習(xí)的能力,是解決復(fù)雜非線性、不確定性和時變性問題的新思想和新方法。基于此,作者提出自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的落煤殘存瓦斯量預(yù)測模型,并結(jié)合不同礦井落煤殘存瓦斯量的實際測定結(jié)果進行驗證研究。結(jié)果表明,自適應(yīng)調(diào)整權(quán)值的變步長BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測精度高,收斂速度快 該預(yù)測模型的應(yīng)用可為采掘工作面瓦斯涌出量的動態(tài)預(yù)測提供可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),為采掘工作面落煤殘存瓦斯量的確定提出了一種全新的方法和思路。
標簽： 瓦斯 環(huán)節(jié) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 精度
上傳時間： 2015-03-12
上傳用戶：熊少鋒
本文從信號量、管程和消息傳遞三個方面討論了進程間的同步問題，并分別給出了關(guān)于生產(chǎn)者/消費者問題的解決算法，最終還分析了以上三種方法的優(yōu)缺點。
上傳時間： 2014-10-14
上傳用戶：ljmwh2000
該源碼給出了一個插入大數(shù)據(jù)量（超過4000條記錄）的示范例子。一般而言，超過了4000條，用一般方法是沒有辦法的，必須特殊處理。
標簽： 4000 源碼 大數(shù)據(jù) 記錄
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：jeffery
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