系統(tǒng)采用基于LabVIEW的平臺(tái)軟件，結(jié)合多路數(shù)據(jù)采集儀對(duì)增氧機(jī)自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)。通過(guò)阻抗匹配和系統(tǒng)接地的方法解決了采集到數(shù)據(jù)值的漂移問(wèn)題；通過(guò)建立回歸方程的方式，濾除溶氧值偏差較大的參數(shù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和真實(shí)性，最終報(bào)表輸出有效數(shù)據(jù)及計(jì)算結(jié)果。提出驗(yàn)證新臺(tái)位可靠性的試驗(yàn)方案，并通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)證明：該系統(tǒng)用于增氧機(jī)測(cè)試領(lǐng)域是有效、可靠的。
標(biāo)簽： LabVIEW 自動(dòng)測(cè)試 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-10-19
上傳用戶：rolypoly152
數(shù)顯式β值測(cè)量電路設(shè)計(jì)報(bào)告(完整版) 測(cè)試三極管的β值大小
標(biāo)簽： 數(shù)顯式 報(bào)告 測(cè)量 電路設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：yiwen213
為了在LabVIEW平臺(tái)下更方便的處理非均勻采樣的心電信號(hào)，文中研究了心電信號(hào)的時(shí)域和頻域插值算法。首先采用了拉格朗日插值法、牛頓插值法、埃爾米特插值法和三次樣條插值法等四種時(shí)域插值方法，從算法精度、內(nèi)存消耗和時(shí)間消耗三個(gè)方面做比較，得出埃爾米特插值法最為合適。最后又提出一種頻域插值法：補(bǔ)零傅里葉頻域插值法，來(lái)彌補(bǔ)原始心電信號(hào)頻域分辨率不足的缺點(diǎn)。
標(biāo)簽： LabVIEW 心電信號(hào) 插值 算法分析
上傳時(shí)間： 2013-11-05
上傳用戶：qitiand
針對(duì)電子系統(tǒng)容易出現(xiàn)的熱失效問(wèn)題，論述在電子系統(tǒng)的熱管理設(shè)計(jì)與驗(yàn)證中，對(duì)半導(dǎo)體器件結(jié)溫的估算和測(cè)量方法。通過(guò)測(cè)量半導(dǎo)體器件內(nèi)部二極管參數(shù)，來(lái)繪制二極管正向壓降與其溫度關(guān)系曲線，進(jìn)而求解出器件的結(jié)溫估算值，以指導(dǎo)熱管理設(shè)計(jì)；采用熱分布測(cè)量和極值測(cè)量來(lái)計(jì)算器件的實(shí)際結(jié)溫，對(duì)熱管理設(shè)計(jì)進(jìn)行評(píng)估、驗(yàn)證。使用所述估算和測(cè)量方法，可到達(dá)±5%精確度的半導(dǎo)體結(jié)溫測(cè)算，能夠有效評(píng)估器件在特定電子系統(tǒng)中的熱可靠性，為實(shí)現(xiàn)可靠熱管理提供可信的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)。
標(biāo)簽： 電子系統(tǒng) 熱管理 測(cè)量 結(jié)溫
上傳時(shí)間： 2013-11-10
上傳用戶：jjq719719
為有效合理利用雷達(dá)資源和解決雷達(dá)測(cè)量值與運(yùn)動(dòng)狀態(tài)間的非線性關(guān)系以及目標(biāo)狀態(tài)本身可能出現(xiàn)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?yán)走_(dá)自適應(yīng)采樣目標(biāo)跟蹤方法。將交互式多模型粒子濾波一步預(yù)測(cè)值的后驗(yàn)克拉美羅矩陣代替預(yù)測(cè)協(xié)方差矩陣，通過(guò)該矩陣的跡與某一門(mén)限值比較來(lái)更新采樣周期以適應(yīng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的變化。將該方法與基于量測(cè)轉(zhuǎn)換的IMM自適應(yīng)采樣算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，表明了該算法的有效性。
標(biāo)簽： 交互式 多模型 粒子濾波 相控陣?yán)走_(dá)
上傳時(shí)間： 2013-10-09
上傳用戶：1037540470
提出一種基于自適應(yīng)混沌粒子群優(yōu)化和支持向量機(jī)結(jié)合的非線性預(yù)測(cè)建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO啟發(fā)式尋優(yōu)機(jī)制對(duì)SVR模型的超參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)選取，在超參數(shù)取值范圍變化較大的情況下，效果明顯優(yōu)于網(wǎng)格式搜索算法。選取UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)中的Forest fires標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有較高的精度和良好的泛化能力，對(duì)于解決多變量的回歸預(yù)測(cè)問(wèn)題是一種有效的方法。最后給出了混合算法在碳一多相催化領(lǐng)域的兩種典型應(yīng)用，在反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型未知的情況下建立催化劑組份模型和操作條件模型，以及基于混合算法的最優(yōu)催化劑設(shè)計(jì)框架。
標(biāo)簽： ACPSO-SVR 非線性建模 預(yù)測(cè)算法
上傳時(shí)間： 2013-10-23
上傳用戶：alibabamama
合適的軟件測(cè)試方法可以明顯提高軟件測(cè)試的質(zhì)量和效率。該文以+,-./0 軟件測(cè)試過(guò)程模型為基礎(chǔ)，結(jié)合一個(gè)實(shí)際測(cè)試項(xiàng)目，闡述了一種有效的軟件測(cè)試工程化方法。
上傳時(shí)間： 2013-10-18
上傳用戶：chenlong
常見(jiàn)電阻、電容、電感的標(biāo)稱(chēng)值
標(biāo)簽： 電阻 電容 標(biāo)稱(chēng)值 電感
上傳時(shí)間： 2013-11-01
上傳用戶：cylnpy
一高效基于主鍵值的文件型數(shù)據(jù)庫(kù)
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)庫(kù)
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：busterman
含有線性插值, 樣條插值,Gauss矩陣列主元消去法等算法的實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2015-01-04
上傳用戶：lhc9102
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