1． 該類支持哪些接口；2． 完成任務需要哪些對象；3． 如何使用該類的對象；4． 是否可以直接實例化類；5． 接口有哪些方法和屬性；6． 是否有其它類也支持該接口；7． 對象間的關系
上傳時間： 2017-07-07
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java開發思想 1 ：介紹對象 2 ：一切都是對象 3 ：控制計劃 4 ：初始化和清除 5 ：隱藏實現 6 ：重用類 7 ：多態性 8 ：接口與內部類 9 ：錯誤處理的例外情況 10 ：檢測類型 11 ：館藏的物體 12 ： Java的I / O系統 13 ：并發 14 ：創建Windows和程序 15 ：發現問題 16 ：分析與設計
上傳時間： 2017-07-11
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UART是一種廣泛應用于短距離、低速、低成本通信的串行傳輸接口.由于常用UART芯片比較復雜且移植性差,提出一種采用可編程器件FPGA實現UART的方法, 實現了對UART的模塊化設計.首先簡要介紹UART的基本特點,然后依據其系統組成設計頂層模塊,再采用有限狀態機設計接收器模塊和發送器模塊,所有功能的實現全部采用VHDL進行描述,并用Modelsim軟件對所有模塊仿真實現.最后將UART的核心功能集成到FPGA上,使整體設計緊湊,小巧,實現的UART功能穩定、可靠.
上傳時間： 2013-12-01
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MPC vxWorks PCI 接口初始化
上傳時間： 2017-08-04
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Java中對象的序列化（serialization）允許把采用Serializable接口的任何對象轉換成字節流序列；同時它也允許把字節流序列轉換回對象本身。其機制不依賴于操作系統，也就是說，你可以通過網絡傳遞該對象，并在網絡連線的另一端把它們恢復。
標簽： serialization Serializable Java 對象
上傳時間： 2017-08-19
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實用電子技術專輯 385冊 3.609G新型智慧驅動器可簡化開關電源隔離拓樸結構中同步整流器.pdf
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上傳時間： 2014-05-05
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一個可完成訂制化的SPI雙向總線接口.適合新手學習參考
上傳時間： 2022-04-24
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本文在分析干式電力變壓器絕緣結構和電場分布特點的基礎上，建立了四種電場分析模型：二維和三維高壓繞組電場分析模型、二維和三維端部電場分析模型。以SG10型H級絕緣空氣自冷干式變壓器為具體分析對象，采用ANSYS有限元分析軟件對四個電場模型進行了有限元建模，并完成了有限元分析，得出相應的干式電力變壓器絕緣的電場強度和分布分析結果。 在深入理解ANSYS有限元分析軟件接口的基礎上，編寫了以APDL參數化語言為基礎的命令流程序，并采用C++Builder6.0軟件編寫了實現模型修改和結果顯示的程序，完成了干式電力變壓器電場有限元分析系統的開發。應用該軟件，用戶可以對四個模型的絕緣結構尺寸、介電常數等參數直接進行修改，在調用ANSYS軟件進行有限元分析后，可以得到非常直觀的相應干式電力變壓器絕緣的電場強度和分布結果，包括顯示電場的最大電場強度值及其位置，以及用圖像方式顯示模型的電場強度矢量圖利分布云圖。本文工作對于研究干式電力變壓器的電場分布以及絕緣合理設計具有工程意義。
上傳時間： 2013-06-26
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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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汽車轉向系統是影響汽車操縱穩定性、主動安全性和舒適性的關鍵部件。電動助力轉向(EPS)是一種全新的汽車動力轉向技術，具有節能環保的優點，與汽車的發展主題相符。隨著現代汽車工業的發展，汽車電控系統不斷增多，這些復雜的系統，使得汽車故障自診斷功能要求越來越高。本文主要圍繞國家自然科學基金項目：電動助力轉向與汽車性能協調系統的分析及綜合控制研究(項目編號：50475121)，針對EPS故障分析和診斷展開研究。主要內容如下： 首先，建立了EPS系統的基本故障樹模型，確定系統的故障形式，了解故障發生的原因和故障模式的傳播途徑，以實際開發的轉向軸助力式電動助力轉向系統為研究對象，建立了轉向軸助力式電動助力轉向系統的具體故障樹模型，并對其主要故障進行了診斷分析。 其次，提出了將CAN總線技術應用到EPS系統故障診斷中的思想，闡述了基于神經網絡的故障診斷策略，查找故障，執行相應操作。設計了包括控制單元的傳感器故障信號采集電路及CAN控制器的EPS故障診斷系統，給出了詳細的硬件電路圖及ARM處理器-LPC2131單片機之間的接口硬件電路圖，軟件設計主要包括控制系統的程序設計，CAN總線接口的程序設計，包括一些初始化程序，信號采集，故障診斷顯示程序等。 最后，利用Visual Basic語言完成了故障診斷系統的上層管理系統監控界面的設計，實現與故障節點的數據交換，達到診斷控制的要求。 實驗測試結果表明，本文提出的基于CAN總線的EPS故障診斷系統的方案是可行的，且系統的各個部分運行穩定、可靠，滿足設計功能和要求。
上傳時間： 2013-07-18
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