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現(xiàn)代功率

  • MPU-2型恒功率晶閘管中頻電源控制線路分析

    MPU-2型恒功率晶閘管中頻電源控制線路分析

    標簽: MPU 恒功率晶閘管 中頻電源

    上傳時間: 2013-10-25

    上傳用戶:zhangyigenius

  • 新代系統電控調試文件

    新代系統電控調試文件。

    標簽: 電控 調試

    上傳時間: 2013-11-15

    上傳用戶:1159797854

  • 新代數控系統OpenCNC_PLC發展工具操作手冊V2.5

    新代數控系統OpenCNC_PLC發展工具操作手冊V2.5。

    標簽: OpenCNC_PLC 2.5 數控系統 操作

    上傳時間: 2013-11-07

    上傳用戶:shanxiliuxu

  • 功率驅動輸出技術

    功率驅動輸出技術

    標簽: 功率驅動 輸出

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:yupw24

  • 基于穩態模型雙饋異步風力發電機功率特性分析

    基于穩態模型雙饋異步風力發電機功率特性分析

    標簽: 穩態 模型 雙饋 功率

    上傳時間: 2013-10-17

    上傳用戶:1234xhb

  • 基于穩態模型雙饋異步風力發電機功率特性分析

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    標簽: 穩態 模型 雙饋 功率

    上傳時間: 2013-10-21

    上傳用戶:啊颯颯大師的

  • 用burg法實現功率譜估計

    用burg法實現功率譜估計

    標簽: burg 功率譜估計

    上傳時間: 2013-11-15

    上傳用戶:Zxcvbnm

  • 集合式直流電能表(小功率的)

    集合式直流電能表(小功率的) 特點: 精確度0.05%滿刻度±1位數 可同時量測與顯示/直流電壓/電流/瓦特(千瓦)/瓦特小時(千瓦小時) 電壓輸入(DC0-99.99V/0-600.0V)自動變檔功能 顯示范圍0-9999(電流/瓦特/千瓦),0至99999999(八位數瓦特小時)可任意規劃 數位RS-485 界面 (Optional) 主要規格: 輔助電源消耗功率:<0.35VA(DC12V/DC24V) <0.5VA(DC48V) <1.5VA(AC90-240V(50/60Hz)) 精確度: 0.05% F.S. ±1 digit (23 ±5℃) 輸入范圍:Auto range(DC0-99.99V/0-600.0V(DC voltage)) 輸入抗阻:>5MΩ(DC voltage) 取樣時間:10 cycles/second(total) 過載顯示: " doFL " 顯示值范圍: 0-9999 digit(DCA/W(KW)) 0-9999999.999 digit(WH/(KWH)) RS-485傳輸速度: 19200/9600/4800/2400 selective RS-485通訊位址: "01"-"FF"(0-255) RS-485通信協議: Modbus RTU mode 溫度系數: 50ppm/℃ (0-50℃) 顯示幕:Bight Red LEDs high 10.16 mm(0.4") 參數設定方式: Touch switches 記憶方式: Non-volatile E²PROM memory 絕緣耐壓能力:2KVac/1min.(input/output)(RS-485(Isolating)) 1600 Vdc (input/output) (RS-485(Isolating)) 使用環境條件: 0-50℃(20 to 90% RH non-condensed) 存放環境條件: 0-70℃(20 to 90% RH non-condensed) CE認證: EN 55022:1998/A1:2000 Class A EN 61000-3-2:2000 EN 61000-3-3:1995/A1:2001 EN 55024:1998/A1:2001

    標簽: 直流 電能表 小功率

    上傳時間: 2013-11-20

    上傳用戶:s363994250

  • 野戰光纖光功率精密測量裝置研究

    針對野戰光纖光路損耗介紹一種精密光功率測量方法,分析了+,-光電接收元件的+%,(光功率%光電流)特性,并建立了實際模型&設計的裝置測量范圍為%#)!)./(光功率的相對衰減值),經實踐檢驗具有較好 的精度.

    標簽: 光纖 光功率 精密測量 裝置

    上傳時間: 2013-11-20

    上傳用戶:yy_cn

  • 二代證人臉識別的多姿態虛擬樣本生成方法

    使用第二代身份證照片作為訓練樣本進行人臉識別屬于典型的單樣本問題,由于沒有充分數量的訓練樣本,會造成常規的人臉識別算法識別率低下,甚至無效的問題。為此采用虛擬樣本生成方法,并針對遇到姿態變化較復雜的人臉時,識別率不高的問題,提出了一種新的多姿態的虛擬樣本生成方法,通過模擬人臉側向旋轉、俯仰和立體旋轉等增加有效的訓練樣本,再使用魯棒性較好的HMM進行人臉識別。在自建的身份證人臉庫上進行測試,實驗結果顯示,該方法在一定程度上減弱了人臉姿態的變化對識別率的影響,并取得了較好的識別效果。

    標簽: 人臉識別 多姿態 虛擬樣本

    上傳時間: 2013-10-17

    上傳用戶:hanwu

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