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西南交通大學(xué)電路分析筆記

大智慧數據轉換

大智慧數據轉換，k線結構解析，分析大智慧股票信息可以參考

標簽： 數據轉換

上傳時間： 2017-05-25

上傳用戶：2467478207
MSTParser是以最大生成樹理論為基礎的判別式依存句法分析器。它將一科依存樹的得分看作是所有依存關系的得分的總和

MSTParser是以最大生成樹理論為基礎的判別式依存句法分析器。它將一科依存樹的得分看作是所有依存關系的得分的總和，從而依存分析的問題轉化成如何尋找最高得分的依存樹。

標簽： MSTParser 分生成樹判別

上傳時間： 2017-06-04

上傳用戶：thinode
利用matlab對直流電動機的特性以及調速和啟動制動過程經行了仿真分析

利用matlab對直流電動機的特性以及調速和啟動制動過程經行了仿真分析，對了解直流電機的特性有很大的幫助。

標簽： matlab 直流電動機制動仿真分析

上傳時間： 2014-12-21

上傳用戶：來茴
摘要：本文主要介紹以CPLD 芯片進行十字路口的交通燈的設計

摘要：本文主要介紹以CPLD 芯片進行十字路口的交通燈的設計，用CPLD 作為交通燈控制器的主控芯片，采用VHDL 語言編寫控制程序，利用CPLD的可重復編程和在動態系統重構的特性，大大地提高了數字系統設計的靈活性和通用性。關鍵詞：CPLD；VHDL；交通燈控制器中圖分類號：TP39 Abstract ：This paper introduces the electronic-traffic lamp, which is based on the VHDL and is completed by

標簽： CPLD 芯片十字路口交通燈

上傳時間： 2013-12-30

上傳用戶：bruce
通過對其他國家對超載問題的治理措施及研究現狀的深入分析

通過對其他國家對超載問題的治理措施及研究現狀的深入分析，詳細地分析了超載超限對我國道路運輸的影響。為了有效的控制超載現象，必須從根本上解決該問題，在這樣的技術手段的背景下。本文提出了把車輛載重信號轉化為電信號輸出到超載控制器，再由超載控制器判斷是否超載，進而向超載限定執行機構發出相應的指令，并通過CAN總線和車輛中的其他智能設備如發動機控制單元ECU進行數據通信，確定出最佳方案控制車輛工況，并通過藍牙技術無線發送車主信息到車輛管理所，對有交管部門超載車主進行處罰，達到威懾目的。本方案的可實行性比較大，整套系統具有靈巧、可靠、實用、低功耗、智能化等優點，實用用于30噸以上的中、大型載重貨車。

標簽： 家分研究現狀

上傳時間： 2017-06-30

上傳用戶：xzt
介紹了GPRS 數據終端(簡稱GPRS DTU)的組成, 分析了其實現形式和優缺點。詳細地闡述了基于索尼愛立信GR47 模塊的集成GPRS 數據終端的軟、硬件實現。測試表明: 在服務器的網絡速率大

介紹了GPRS 數據終端(簡稱GPRS DTU)的組成, 分析了其實現形式和優缺點。詳細地闡述了基于索尼愛立信GR47 模塊的集成GPRS 數據終端的軟、硬件實現。測試表明: 在服務器的網絡速率大于20kb/s 時, 建立套接字的成功率達到了 99.5

標簽： GPRS DTU 數據終端 47

上傳時間： 2017-07-01

上傳用戶：asasasas
建立了一種基于移動最小二乘(Moving Least-Squares MLS)法的曲線曲面擬合方法這種方法對傳統的最小二乘(LS)法的作了比較大的改進使生成的曲線曲面具有精度高光滑性好等許多優

建立了一種基于移動最小二乘(Moving Least-Squares MLS)法的曲線曲面擬合方法這種方法對傳統的最小二乘(LS)法的作了比較大的改進使生成的曲線曲面具有精度高光滑性好等許多優點詳細介紹了移動最小二乘法的原理應用和特點并且給出了使用移動最小二乘法進行曲線曲面擬合的程序設計流程最后給出了曲線擬合和空間散亂數據曲面擬合算例將擬合結果與最小二乘擬合結果作了比較分析了MLS 擬合曲線曲面的光滑性和擬合質量表明了該方法的優越性和有效性

標簽： Least-Squares Moving MLS LS

上傳時間： 2017-07-02

上傳用戶：xc216
信號空間分集ssd的誤碼率分析

信號空間分集ssd的誤碼率分析，m語言實現，最大似然譯碼。

標簽： ssd 信號分集分

上傳時間： 2013-12-05

上傳用戶：zhenyushaw
unix系統的詳細分析講解

unix系統的詳細分析講解，對于初學者有很大幫助

標簽： unix 分

上傳時間： 2017-07-19

上傳用戶：無聊來刷下
圖象處理和模式識別中經常根據物體的形狀來識別物體或對物體進行分類。形狀特征可以分為區域特征和邊界特征兩大類

圖象處理和模式識別中經常根據物體的形狀來識別物體或對物體進行分類。形狀特征可以分為區域特征和邊界特征兩大類，矩不變量是最基本的形狀特征。Hu提出的矩不變量是圖象區域內部細節的描述，是一種區域特征。它是建立在對一個區域內部灰度值的統計分析基礎上的，需要目標區域的所有象素參與運算

標簽： 圖象分類分區域特征

上傳時間： 2013-12-23

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