一款很好的protel設(shè)計(jì)小工具增強(qiáng)了protel99的鼠標(biāo)功能，是電路設(shè)計(jì)的好幫手
上傳時(shí)間： 2013-09-11
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一個(gè)可以在Altium designer 6 中導(dǎo)入（圖片）BitMapConvertVer130的小程序
上傳時(shí)間： 2013-09-11
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Proteus 自建元件庫,Mydoc\\MyPower\\MyBook\\C51單片機(jī)資料\\Proteus 自建元件庫.rar
上傳時(shí)間： 2013-09-26
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根據(jù)比例因子與系統(tǒng)性能的關(guān)系和整定原則，得到可行的整定規(guī)則表，對(duì)瀝青撒布控制系統(tǒng)采用了參數(shù)自整定模糊控制算法控制噴灑的壓力，實(shí)現(xiàn)了灑布量的穩(wěn)定精確控制，提高了灑布質(zhì)量和生產(chǎn)效率。
上傳時(shí)間： 2013-11-01
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隨著遙感影像數(shù)據(jù)量不斷增長，為了更加高效地組織與管理海量的遙感影像，研究并提出了改進(jìn)的基于小波分解的影像金字塔構(gòu)建方法。利用多分辨率分析和圖像的小波分解與重構(gòu)算法，參考影像金字塔構(gòu)建的一般方法，將圖像小波分解的不同級(jí)系數(shù)量化、編碼后，分別存儲(chǔ)于金字塔的不同層中。該構(gòu)建方法可以有效地降低金字塔各層之間的數(shù)據(jù)冗余，減少總數(shù)據(jù)量和瀏覽時(shí)的數(shù)據(jù)流量，并能更好地支持嵌入式碼流和漸進(jìn)式傳輸。
上傳時(shí)間： 2013-10-20
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路徑識(shí)別系統(tǒng)是智能車的“眼睛”，是智能車獲取環(huán)境信息，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制的基礎(chǔ)。針對(duì)路徑識(shí)別系統(tǒng)高精度、高速度的要求，分別設(shè)計(jì)了智能車光電傳感器路徑識(shí)別系統(tǒng)和攝像頭傳感器路徑識(shí)別系統(tǒng)，并對(duì)兩類路徑識(shí)別系統(tǒng)在硬件設(shè)計(jì)和軟件算法上針對(duì)各個(gè)性能指標(biāo)進(jìn)行了比較。
上傳時(shí)間： 2013-10-09
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本智能健康監(jiān)護(hù)儀可對(duì)多項(xiàng)人體生理參數(shù)(體溫、血壓、脈搏、心電、心音)進(jìn)行采集和分析，從中得到關(guān)于用戶健康狀況的信息。同時(shí)，本系統(tǒng)還可通過多種接口將信息傳送至PC，并可以通過3G網(wǎng)絡(luò)將信息發(fā)送至手機(jī)等移動(dòng)式設(shè)備。本產(chǎn)品擴(kuò)展性強(qiáng)、便攜、易用，在個(gè)人保健等方面有較好的發(fā)展前景。 本文研發(fā)的智能健康監(jiān)護(hù)儀克服了傳統(tǒng)監(jiān)護(hù)儀體積大、附件多、有線檢測(cè)傳輸方式、組網(wǎng)不方便、檢測(cè)參數(shù)單一等缺點(diǎn)。其主要功能包括人體血壓、心率、體溫、脈搏、心音等生理參數(shù)的檢測(cè)和顯示，并提供無線接口，用戶可以轉(zhuǎn)發(fā)監(jiān)護(hù)儀上傳的健康數(shù)據(jù)。
標(biāo)簽： 健康監(jiān)護(hù)
上傳時(shí)間： 2013-11-29
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數(shù)字水印是數(shù)字信息安全領(lǐng)域研究的一個(gè)熱點(diǎn)。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應(yīng)用數(shù)學(xué)方面取得了一定的發(fā)展。文中結(jié)合小波算法，在數(shù)字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數(shù)字水印，改進(jìn)了小波多尺度分解算法，通過實(shí)驗(yàn)說明，該數(shù)字水印算法對(duì)數(shù)字水印的穩(wěn)定性效果明顯
上傳時(shí)間： 2013-11-08
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在魚雷技術(shù)發(fā)展中，低截獲概率技術(shù)（LPI）的采用大大提高魚雷的作戰(zhàn)能力，同時(shí)也對(duì)截獲信號(hào)提出了更高的要求。本文將基于小波分析的檢測(cè)方法，具體對(duì)有效的低截獲特征信號(hào)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)，相比于短時(shí)傅里葉變換的基礎(chǔ)上，采用Daubechies5小波對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解變換，證明小波分析方法的有效性及優(yōu)越性。
標(biāo)簽： 小波分析 信號(hào)檢測(cè) 方法研究
上傳時(shí)間： 2013-10-22
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由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點(diǎn)，模擬電路的故障診斷呈現(xiàn)復(fù)雜、難以辨識(shí)等問題。針對(duì)已有方法的數(shù)據(jù)不平衡，提出了一種支持向量機(jī)集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量，在多類別支持向量機(jī)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了模擬電路的最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)模擬電路的狀態(tài)的故障預(yù)測(cè)。將該方法應(yīng)用于Sallen-Key帶通電路進(jìn)行故障預(yù)測(cè)試驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法比單一支持向量機(jī)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準(zhǔn)確率更高。
標(biāo)簽： LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-10-31
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