本文在充分研究了西門子公司 MC35 GSM 模塊的性能后 ,總結(jié)出一套利用 GSM 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息傳輸?shù)募夹g(shù) ,包括GSM模塊的初始化 ,短信的收發(fā)與群發(fā) , SIM卡電話本的管理等 ,并提出一種靈活的接收或讀取短信的方案 ,最后給出了應(yīng)用實(shí)例。
標(biāo)簽： GSM SIM 模塊 MC
上傳時(shí)間： 2014-11-12
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java圖書管理系統(tǒng),系統(tǒng)現(xiàn)在自帶數(shù)據(jù)庫(kù)支持, 無(wú)須用戶再安裝數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng).
標(biāo)簽： java 圖書管理 數(shù)據(jù)庫(kù)
上傳時(shí)間： 2014-01-06
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為實(shí) 現(xiàn)校 園教 學(xué) 管理 的信 息 化、 科學(xué) 化 和可 視化 ， 在分 析現(xiàn) 有 校園 信息 管理 系 統(tǒng)特 點(diǎn)的 基 礎(chǔ)上 ，研 究 了將 GIS 技術(shù) 和校園教 學(xué) MIS 系統(tǒng)集 成的方法 ，建立了 基于 CORBA 的校園 教學(xué)信息 集成模型 框架, 對(duì) 它的系統(tǒng) 體系結(jié)構(gòu) 、 功能 設(shè)計(jì)及實(shí) 現(xiàn)技術(shù)進(jìn) 行了比較 詳細(xì)的探 討，并以 應(yīng)用實(shí)例 闡述了基 于 C/S 模式的校 園教學(xué)管 理 GIS 查詢系統(tǒng) 的實(shí)現(xiàn) 方法 ，為實(shí)現(xiàn) 校園教學(xué) 管理可視 化提供了 一種有效 的解決方 案。
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2017-08-31
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摘 要 ： 為實(shí) 現(xiàn)校 園教 學(xué) 管理 的信 息 化、 科學(xué) 化 和可 視化 ， 在分 析現(xiàn) 有 校園 信息 管理 系 統(tǒng)特 點(diǎn)的 基 礎(chǔ)上 ，研 究 了將 GIS 技術(shù) 和校園教 學(xué) MIS 系統(tǒng)集 成的方法 ，建立了 基于 CORBA 的校園 教學(xué)信息 集成模型 框架, 對(duì) 它的系統(tǒng) 體系結(jié)構(gòu) 、 功能 設(shè)計(jì)及實(shí) 現(xiàn)技術(shù)進(jìn) 行了比較 詳細(xì)的探 討，并以 應(yīng)用實(shí)例 闡述了基 于 C/S 模式的校 園教學(xué)管 理 GIS 查詢系統(tǒng) 的實(shí)現(xiàn) 方法 ，為實(shí)現(xiàn) 校園教學(xué) 管理可視 化提供了 一種有效 的解決方 案。
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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關(guān)于linux內(nèi)核的初始化內(nèi)存管理，以及分頁(yè)機(jī)制的實(shí)現(xiàn)，做了詳細(xì)的說(shuō)明和代碼。
標(biāo)簽： linux 內(nèi)核 內(nèi)存管理 初始化
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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學(xué)生管理信息系統(tǒng) 采用結(jié)構(gòu)化的系統(tǒng)開發(fā)方法，應(yīng)用具體的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言（如PowerBuilder、Delphi）和數(shù)據(jù)庫(kù)（SQL、Access）等技術(shù)
標(biāo)簽： 管理信息系統(tǒng) 系統(tǒng)開發(fā)
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類似fastmm替換Delphi自帶的內(nèi)存管理器
標(biāo)簽： fastmm Delphi 內(nèi)存管理器
上傳時(shí)間： 2017-09-28
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實(shí)用電子技術(shù)專輯 385冊(cè) 3.609G新型智慧驅(qū)動(dòng)器可簡(jiǎn)化開關(guān)電源隔離拓樸結(jié)構(gòu)中同步整流器.pdf
上傳時(shí)間： 2014-05-05
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變電站是電力系統(tǒng)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，它的運(yùn)行情況直接影響到電力系統(tǒng)的可靠、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。一個(gè)變電站運(yùn)行情況的優(yōu)劣，在很大程度上取決于其二次設(shè)備的工作性能。現(xiàn)在的變電站有三種運(yùn)行模式：一種是常規(guī)變電站，一種是部分實(shí)現(xiàn)微機(jī)管理、具有一定自動(dòng)化水平的變電站，再有一種是實(shí)現(xiàn)無(wú)人值班、全面微機(jī)化的綜合自動(dòng)化變電站。在常規(guī)變電站中，其繼電保護(hù)、中央信號(hào)系統(tǒng)、變送器、遠(yuǎn)動(dòng)及故障錄波裝置等所有二次設(shè)備都是采用傳統(tǒng)的分立式設(shè)備，而且站內(nèi)配備大量控制、保護(hù)、記錄用屏盤。使裝備設(shè)置復(fù)雜，占地面積大，日常維護(hù)管理工作繁重。這種常規(guī)變電站的一個(gè)致命弱點(diǎn)是不具備自診斷能力，對(duì)二次系統(tǒng)本身的故障無(wú)法監(jiān)測(cè)。因此，這種常規(guī)變電站已逐漸被淘汰。 要提高變電站運(yùn)行的可靠性及經(jīng)濟(jì)性，一個(gè)最有效的方法就是提高變電站運(yùn)行管理的自動(dòng)化水平，實(shí)現(xiàn)變電站的綜合自動(dòng)化，以微機(jī)化的新型二次設(shè)備取代傳統(tǒng)使用的分立式設(shè)備。開發(fā)集保護(hù)、控制、監(jiān)測(cè)及遠(yuǎn)動(dòng)等功能為一體的新型設(shè)備，并實(shí)現(xiàn)設(shè)備共享、信息資源共享，使變電站設(shè)計(jì)簡(jiǎn)捷、布局緊湊，運(yùn)行更加可靠安全。 隨著微型計(jì)算機(jī)技術(shù)、集成電路技術(shù)的迅速發(fā)展，原來(lái)越多的新技術(shù)和新產(chǎn)品應(yīng)用到變電站的二次設(shè)備中去，使變電站的二次設(shè)備得到不斷的更新?lián)Q代。該項(xiàng)研究把一種新型的低壓電能量測(cè)量芯片與高性能的數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)結(jié)合起來(lái)，利用DSP體積小、功能強(qiáng)、功耗低、速度快、性價(jià)比高等優(yōu)點(diǎn)，設(shè)計(jì)出新型的變電站線路測(cè)控單元，實(shí)現(xiàn)對(duì)高壓線路的測(cè)量、監(jiān)視和控制，這種新型的二次設(shè)備比傳統(tǒng)的二次設(shè)備具有更高的精度和更快的相應(yīng)速度。 與此同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)理論和技術(shù)的發(fā)展，也使變電站監(jiān)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)發(fā)生了很大的變化，由原來(lái)的集中控制型逐步過(guò)渡到功能分散、模塊化的分散網(wǎng)絡(luò)型，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線，使主控室和現(xiàn)場(chǎng)之間的聯(lián)系變成了串行通信聯(lián)系，從而提高的系統(tǒng)的可靠性和可維護(hù)性。CAN總線應(yīng)用于變電站的監(jiān)控系統(tǒng)中，組成變電站的數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)，可以提高系統(tǒng)的抗干擾能力和容錯(cuò)能力。 該文就以上的兩個(gè)方面進(jìn)行研究和設(shè)計(jì)，主要內(nèi)容包括：一是在簡(jiǎn)單介紹新型電能測(cè)量芯片和DSP的基本知識(shí)的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)變電站測(cè)控單元的設(shè)計(jì)方案，并從從硬件和軟件兩個(gè)方面進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，主要部分是對(duì)測(cè)量模塊的設(shè)計(jì)；二是系統(tǒng)的通信接口模塊設(shè)計(jì)，從硬件和軟件方面詳細(xì)的介紹了通信模塊的三種不同的通信接口的設(shè)計(jì)，分別是RS-232串行通信、RS-485總線通信、CAN總線通信；三是在分析現(xiàn)代測(cè)控系統(tǒng)發(fā)展歷史，指出了現(xiàn)場(chǎng)總線測(cè)控系統(tǒng)的優(yōu)越性；四是設(shè)計(jì)出的測(cè)控系統(tǒng)單元的基礎(chǔ)上，利用CAN現(xiàn)場(chǎng)總線構(gòu)建變電站的綜合監(jiān)控系統(tǒng)。 該文提出的方案、技術(shù)以及結(jié)論對(duì)于變電站監(jiān)控系統(tǒng)和自綜合動(dòng)化系統(tǒng)的研究開發(fā)、工程設(shè)計(jì)都具有實(shí)際的參考意義。
標(biāo)簽： CAN 總線 變電站
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問(wèn)題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)（NM）和房顫（AF）、主動(dòng)脈回流（AR）、主動(dòng)脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過(guò)對(duì)心音信號(hào)噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b）心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)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(yīng)錐形核時(shí)頻（ATF）分析方法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時(shí)頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c）心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過(guò)Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量，作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d）心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法，同時(shí)，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(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)測(cè)，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(yàn)證了該方法的分類有效性。 e）心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語(yǔ)言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建，可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理，繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時(shí)，利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過(guò)對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量，根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號(hào)種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號(hào)，進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號(hào)，小波降噪，非平穩(wěn)信號(hào)，心臟雜音，信號(hào)處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
標(biāo)簽： 時(shí)頻 分析方法 分
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