LinQ SQL TẤ N CÔ NG KIỂ U SQL INJECTION - TÁ C HẠ I VÀ PHÒ NG TRÁ NH
上傳時間： 2013-12-15
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國標類相關專輯 313冊 701MGB-T 12560-1990 半導體器件 分立器件分規范 (可供認證用).pdf
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上傳時間： 2014-05-05
上傳用戶：時代將軍
國標類相關專輯 313冊 701MGB-T 2471-1995 電阻器和電容器優先數系.pdf
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上傳時間： 2014-05-05
上傳用戶：時代將軍
摘要: 介紹了時鐘分相技術并討論了時鐘分相技術在高速數字電路設計中的作用。 關鍵詞: 時鐘分相技術; 應用 中圖分類號: TN 79 文獻標識碼:A 文章編號: 025820934 (2000) 0620437203 時鐘是高速數字電路設計的關鍵技術之一, 系統時鐘的性能好壞, 直接影響了整個電路的 性能。尤其現代電子系統對性能的越來越高的要求, 迫使我們集中更多的注意力在更高頻率、 更高精度的時鐘設計上面。但隨著系統時鐘頻率的升高。我們的系統設計將面臨一系列的問 題。 1) 時鐘的快速電平切換將給電路帶來的串擾(Crosstalk) 和其他的噪聲。 2) 高速的時鐘對電路板的設計提出了更高的要求: 我們應引入傳輸線(T ransm ission L ine) 模型, 并在信號的匹配上有更多的考慮。 3) 在系統時鐘高于100MHz 的情況下, 應使用高速芯片來達到所需的速度, 如ECL 芯 片, 但這種芯片一般功耗很大, 再加上匹配電阻增加的功耗, 使整個系統所需要的電流增大, 發 熱量增多, 對系統的穩定性和集成度有不利的影響。 4) 高頻時鐘相應的電磁輻射(EM I) 比較嚴重。 所以在高速數字系統設計中對高頻時鐘信號的處理應格外慎重, 盡量減少電路中高頻信 號的成分, 這里介紹一種很好的解決方法, 即利用時鐘分相技術, 以低頻的時鐘實現高頻的處 理。 1 時鐘分相技術 我們知道, 時鐘信號的一個周期按相位來分, 可以分為360°。所謂時鐘分相技術, 就是把 時鐘周期的多個相位都加以利用, 以達到更高的時間分辨。在通常的設計中, 我們只用到時鐘 的上升沿(0 相位) , 如果把時鐘的下降沿(180°相位) 也加以利用, 系統的時間分辨能力就可以 提高一倍(如圖1a 所示)。同理, 將時鐘分為4 個相位(0°、90°、180°和270°) , 系統的時間分辨就 可以提高為原來的4 倍(如圖1b 所示)。 以前也有人嘗試過用專門的延遲線或邏輯門延時來達到時鐘分相的目的。用這種方法產生的相位差不夠準確, 而且引起的時間偏移(Skew ) 和抖動 (J itters) 比較大, 無法實現高精度的時間分辨。 近年來半導體技術的發展, 使高質量的分相功能在一 片芯片內實現成為可能, 如AMCC 公司的S4405, CY2 PRESS 公司的CY9901 和CY9911, 都是性能優異的時鐘 芯片。這些芯片的出現, 大大促進了時鐘分相技術在實際電 路中的應用。我們在這方面作了一些嘗試性的工作: 要獲得 良好的時間性能, 必須確保分相時鐘的Skew 和J itters 都 比較小。因此在我們的設計中, 通常用一個低頻、高精度的 晶體作為時鐘源, 將這個低頻時鐘通過一個鎖相環(PLL ) , 獲得一個較高頻率的、比較純凈的時鐘, 對這個時鐘進行分相, 就可獲得高穩定、低抖動的分 相時鐘。 這部分電路在實際運用中獲得了很好的效果。下面以應用的實例加以說明。2 應用實例 2. 1 應用在接入網中 在通訊系統中, 由于要減少傳輸 上的硬件開銷, 一般以串行模式傳輸 圖3 時鐘分為4 個相位 數據, 與其同步的時鐘信號并不傳輸。 但本地接收到數據時, 為了準確地獲取 數據, 必須得到數據時鐘, 即要獲取與數 據同步的時鐘信號。在接入網中, 數據傳 輸的結構如圖2 所示。 數據以68MBös 的速率傳輸, 即每 個bit 占有14. 7ns 的寬度, 在每個數據 幀的開頭有一個用于同步檢測的頭部信息。我們要找到與它同步性好的時鐘信號, 一般時間 分辨應該達到1ö4 的時鐘周期。即14. 7ö 4≈ 3. 7ns, 這就是說, 系統時鐘頻率應在300MHz 以 上, 在這種頻率下, 我們必須使用ECL inp s 芯片(ECL inp s 是ECL 芯片系列中速度最快的, 其 典型門延遲為340p s) , 如前所述, 這樣對整個系統設計帶來很多的困擾。 我們在這里使用鎖相環和時鐘分相技術, 將一個16MHz 晶振作為時鐘源, 經過鎖相環 89429 升頻得到68MHz 的時鐘, 再經過分相芯片AMCCS4405 分成4 個相位, 如圖3 所示。 我們只要從4 個相位的68MHz 時鐘中選擇出與數據同步性最好的一個。選擇的依據是: 在每個數據幀的頭部(HEAD) 都有一個8bit 的KWD (KeyWord) (如圖1 所示) , 我們分別用 這4 個相位的時鐘去鎖存數據, 如果經某個時鐘鎖存后的數據在這個指定位置最先檢測出這 個KWD, 就認為下一相位的時鐘與數據的同步性最好(相關)。 根據這個判別原理, 我們設計了圖4 所示的時鐘分相選擇電路。 在板上通過鎖相環89429 和分相芯片S4405 獲得我們所要的68MHz 4 相時鐘: 用這4 個 時鐘分別將輸入數據進行移位, 將移位的數據與KWD 作比較, 若至少有7bit 符合, 則認為檢 出了KWD。將4 路相關器的結果經過優先判選控制邏輯, 即可輸出同步性最好的時鐘。這里, 我們運用AMCC 公司生產的 S4405 芯片, 對68MHz 的時鐘進行了4 分 相, 成功地實現了同步時鐘的獲取, 這部分 電路目前已實際地應用在某通訊系統的接 入網中。 2. 2 高速數據采集系統中的應用 高速、高精度的模擬- 數字變換 (ADC) 一直是高速數據采集系統的關鍵部 分。高速的ADC 價格昂貴, 而且系統設計 難度很高。以前就有人考慮使用多個低速 圖5 分相技術應用于采集系統 ADC 和時鐘分相, 用以替代高速的ADC, 但由 于時鐘分相電路產生的相位不準確, 時鐘的 J itters 和Skew 比較大(如前述) , 容易產生較 大的孔徑晃動(Aperture J itters) , 無法達到很 好的時間分辨。 現在使用時鐘分相芯片, 我們可以把分相 技術應用在高速數據采集系統中: 以4 分相后 圖6 分相技術提高系統的數據采集率 的80MHz 采樣時鐘分別作為ADC 的 轉換時鐘, 對模擬信號進行采樣, 如圖5 所示。 在每一采集通道中, 輸入信號經過 緩沖、調理, 送入ADC 進行模數轉換, 采集到的數據寫入存儲器(M EM )。各個 采集通道采集的是同一信號, 不過采樣 點依次相差90°相位。通過存儲器中的數 據重組, 可以使系統時鐘為80MHz 的采 集系統達到320MHz 數據采集率(如圖6 所示)。 3 總結 靈活地運用時鐘分相技術, 可以有效地用低頻時鐘實現相當于高頻時鐘的時間性能, 并 避免了高速數字電路設計中一些問題, 降低了系統設計的難度。
上傳時間： 2013-12-17
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摘要：本文詳細的介紹了基于施耐德Modicon Premium T PCX 57 PLC在郵政自動化分揀系統中控制系統的應用，系統的網絡拓撲結構，工藝流程和信息采集等。關鍵詞：T PCX57 PLC FIPIO總線 OPC Momentum I/O模塊 分揀系統
上傳時間： 2013-11-10
上傳用戶：kristycreasy
雙頻帶印刷振子天線選擇雙T單極天線作為模型，將其極化分集到規定大小的FR_4的介質板上；通過HFSS仿真分析對分集后兩個天線之間的影響，天線頂端水平帶加載螺旋線對5GHz頻帶的影響等方面進行了研究。
上傳時間： 2013-10-20
上傳用戶：fredguo
分而治之方法還可以用于實現另一種完全不同的排序方法，這種排序法稱為快速排序（quick sort）。在這種方法中， n 個元素被分成三段（組）：左段l e f t，右段r i g h t和中段m i d d l e。中段僅包含一個元素。左段中各元素都小于等于中段元素，右段中各元素都大于等于中段元素。因此l e f t和r i g h t中的元素可以獨立排序，并且不必對l e f t和r i g h t的排序結果進行合并。m i d d l e中的元素被稱為支點( p i v o t )。圖1 4 - 9中給出了快速排序的偽代碼
上傳時間： 2015-04-27
上傳用戶：kristycreasy
車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2013-11-26
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報童問題的計算機仿真 ％tm一輪實驗的預定模擬天數 ％t一輪實驗的仿真天數累積值 ％z訂報量 ％z 最優訂報量 ％g訂報量z之上界 ％s1損失值之累計值 ％s最小損失值值 ％r按概率分布產生隨機售報量樣本
上傳時間： 2013-12-17
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1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
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