WDM驅動程序設計 一個同步問題的例子 中斷請求級 自旋鎖 內核同步對象 其它內核同步原語
上傳時間： 2014-10-10
上傳用戶：frank1234
量測可變電阻的類比電壓值，並將10位元的良測結果轉換成ASCII編碼，並輸出到個人電腦上的終端機
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上傳時間： 2014-01-19
上傳用戶：hzy5825468
基本思路：把各條弧上單位流量的費用看成某種長度,用Floyd求最短路的方法確定一條 ％ 自V1至Vn的最短路 再將這條最短路作為可擴充路,用求解最大流問題的方法將其上的流 ％ 量增至最大可能值 而這條最短路上的流量增加后,其上各條弧的單位流量的費用要重新 ％ 確定,如此多次迭代,最終得到最小費用最大流.
上傳時間： 2013-12-23
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利用T2FNN進行MEC建模,針對IC散射現象進行量測與模擬比較
上傳時間： 2014-01-10
上傳用戶：fandeshun
本文在確定了水聲信道的數學描述后,提出了在信道自適應過程中,可以應用 子波對信號進行多分辨率分解,逐尺度地對信道進行均衡. 這樣,不但減少了運算數 據量,也減少了均衡所需的權系數個數.
上傳時間： 2017-04-24
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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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工業生產過程中，時滯對象普遍存在，同時也是較難控制的，尤其是大時滯對象的控制一直都是一個難題。而很多溫度控制系統都是屬于大時滯系統，常見的智能溫度控制器雖然在溫度控制的實際應用中表現了比較理想的控制效果，但它仍然屬于將參數整定與系統控制分開處理的離線整定方法，如果工況發生變化就必須重新調整參數。針對這一問題，為了實現時滯系統參數自整定的控制，本文將神經網路控制、模糊控制和PID控制結合起來，設計了基于神經網路的模糊自適應PID控制器。 首先，本論文分析了時滯系統的特點，討論了幾種時滯系統較為成熟的常規控制算法：微分先行控制算法、史密斯預估控制算法、大林控制算法，并深入研究了它們的控制性能；并且通過仿真對這三種控制方法在溫控系統中的控制性能進行了比較。 其次，在分析PID參數自整定傳統方法的基礎上，設計了一種改進方法，并設計了相應的控制器。該控制器綜合了模糊控制、神經網絡控制和PID控制各自的長處，既具備了模糊控制簡單有效的控制作用以及較強的邏輯推理功能，也具備了神經網絡的自適應、自學習的能力，同時也具備了傳統PID控制的廣泛適應性。該方法不需要離線整定參數，實現了在線自整定參數。仿真實驗表明了該控制器對模型和環境都具有較好的適應能力和較強的魯棒性。 最后將基于神經網路的模糊自適應PID控制器應用于貝加萊PID溫控裝置，能夠出色地實現參數的在線自整定。理論分析、系統仿真、實驗結果都證實了這種控制策略能有效地減少系統超調量，并減少了調節時間，提高了系統的實時性和控制精度。
上傳時間： 2013-07-05
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量熱儀是能源生產和能耗企業必備的重要測量儀器,其測量精度和效率直接影響著經濟效益。為了提高量熱儀的測量精度，整個量熱系統的測溫精度、準確性、穩定性等諸多方面都需要得到改善和提高。本文給出了采用單片機及鉑電阻PT1000 為核心器件的高精度恒溫式自動量熱儀設計。燃料的價值就在于燃燒過程中能夠發熱，因此燃燒熱量就成為評估燃料質量最重要的指標，而燃燒熱量通常是由量熱儀來測量的。因此，量熱儀是能源生產和能耗企業必備的重要儀器,其測量精度和效率直接影響著經濟效益。量熱儀可分別用于電力、煤炭、焦炭、石油、化工、水泥、軍工、糧食、飼料、木材、木炭以及科研等行業測量固體、液體等可燃物資的發熱量。由于其應用范圍很廣，因此研制出更高測量精度和效率的量熱儀具有很好的發展前景及經濟效益。我國是產煤大國，而衡量煤炭質量的最重要指標之一是其燃燒發熱量。因而，目前國內普遍采用以發熱量作為動力煤計價的主要依據。由于煤炭的發熱量主要是利用量熱儀來測定，因此，目前恒溫式自動量熱儀在包括煤炭生產以及用煤單位如電力等系統廣泛應用。但由于其在測溫過程中不可避免地會受到客觀和人為干擾，準確性受到一定影響。為了解決這一問題并根據現有量熱儀存在的其它缺點，本文所設計的量熱儀采用了以單片機為控制單元，選用更高精度的鉑電阻PT1000 作為溫度傳感器，精心設計相關電路，增加信號處理單元，采用LabVIEW 設計操作界面等，不僅提升了量熱儀的測量精度，而且具有良好的性價比。
上傳時間： 2013-12-29
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量熱儀是能源生產和能耗企業必備的重要測量儀器,其測量精度和效率直接影響著經濟效益。為了提高量熱儀的測量精度，整個量熱系統的測溫精度、準確性、穩定性等諸多方面都需要得到改善和提高。本文給出了采用單片機及鉑電阻PT1000 為核心器件的高精度恒溫式自動量熱儀設計。燃料的價值就在于燃燒過程中能夠發熱，因此燃燒熱量就成為評估燃料質量最重要的指標，而燃燒熱量通常是由量熱儀來測量的。因此，量熱儀是能源生產和能耗企業必備的重要儀器,其測量精度和效率直接影響著經濟效益。量熱儀可分別用于電力、煤炭、焦炭、石油、化工、水泥、軍工、糧食、飼料、木材、木炭以及科研等行業測量固體、液體等可燃物資的發熱量。由于其應用范圍很廣，因此研制出更高測量精度和效率的量熱儀具有很好的發展前景及經濟效益。我國是產煤大國，而衡量煤炭質量的最重要指標之一是其燃燒發熱量。因而，目前國內普遍采用以發熱量作為動力煤計價的主要依據。由于煤炭的發熱量主要是利用量熱儀來測定，因此，目前恒溫式自動量熱儀在包括煤炭生產以及用煤單位如電力等系統廣泛應用。但由于其在測溫過程中不可避免地會受到客觀和人為干擾，準確性受到一定影響。為了解決這一問題并根據現有量熱儀存在的其它缺點，本文所設計的量熱儀采用了以單片機為控制單元，選用更高精度的鉑電阻PT1000 作為溫度傳感器，精心設計相關電路，增加信號處理單元，采用LabVIEW 設計操作界面等，不僅提升了量熱儀的測量精度，而且具有良好的性價比。
上傳時間： 2013-11-07
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為有效合理利用雷達資源和解決雷達測量值與運動狀態間的非線性關系以及目標狀態本身可能出現的非線性，提出了一種基于交互式多模型粒子濾波（IMMPF）的相控陣雷達自適應采樣目標跟蹤方法。將交互式多模型粒子濾波一步預測值的后驗克拉美羅矩陣代替預測協方差矩陣，通過該矩陣的跡與某一門限值比較來更新采樣周期以適應目標運動狀態的變化。將該方法與基于量測轉換的IMM自適應采樣算法進行仿真實驗，表明了該算法的有效性。
上傳時間： 2013-10-09
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