利用vb達到電源供應器的控制,若將電源供應器加入控制的一環會使得系統功能完善。
標簽: 控制
上傳時間: 2013-12-28
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實驗名稱: SPI接口實險,LED數據管顯示。 實驗目的: 學習AVR單片機的SPI功能 實驗現象: 1、程序通過SPI接口輸出數據到HC595芯片驅動LED數據管簡單顯示。 2、內部1 M晶振,程序采用單任務方式,軟件延時。 環 境: ICCAVR6.31A
上傳時間: 2014-01-03
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Boost C++ Libraries Free peer-reviewed portable C++ source libraries Boost C++ Libraries 基本上是一個免費的 C++ 的跨平臺函式庫集合,基本上應該可以把它視為 C++ STL 的功能再延伸;他最大的特色在於他是一個經過「同行評審」(peer review,可參考維基百科)、開放原始碼的函式庫,而且有許多 Boost 的函式庫是由 C++ 標準委員會的人開發的,同時部分函式庫的功能也已經成為 C++ TR1 (Technical Report 1,參考維基百科)、TR2、或是 C++ 0x 的標準了。 它的官方網站是:http://www.boost.org/,包含了 104 個不同的 library;由於他提供的函式庫非常地多,的內容也非常地多元,根據官方的分類,大致上可以分為下面這二十類: 字串和文字處理(String and text processing) 容器(Containers) Iterators 演算法(Algorithms) Function objects and higher-order programming 泛型(Generic Programming) Template Metaprogramming Preprocessor Metaprogramming Concurrent Programming 數學與數字(Math and numerics) 正確性與測試(Correctness and testing) 資料結構(Data structures) 影像處理(Image processing) 輸入、輸出(Input/Output) Inter-language support 記憶體(Memory) 語法分析(Parsing) 程式介面(Programming Interfaces) 其他雜項 Broken compiler workarounds 其中每一個分類,又都包含了一個或多個函式庫,可以說是功能相當豐富。
上傳時間: 2015-05-15
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版本跟日期(2038以前)允許手動修改,SI9000 v11.4測試通過 SI9000e_UI SI8000m SI8000m_UI SI_EXCEL Si_flexible SI_PROJECTS SI_TRC SI_XFE SPEEDSTACK SPEEDSTACK_AS SPEEDSTACK_CG SPEEDSTACK_IO SPEEDSTACK_SF SPEEDSTACK_UCAMCO SPEEDSTACK_XFE
上傳時間: 2019-07-20
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對于聲音識別技術來說,由于不需要過多接觸以及實體間 交互模式的認證,因此,它在使用中比其他種類的識別技術 更加便利。而在配置過程中,由于當前多數電子數碼產品 都已經安裝了聲卡和話筒,因而構架上也可以節約更多的 成本。此外,對于使用環境來說,由于不需要如視頻監控設 備那樣對角度有著較高的要求,所以聲音識別系統的使用環 境無疑也會更加的隨意和隱蔽。這些都是聲音識別系統與 其他安防設施相比更加獨特的優勢。
上傳時間: 2019-09-23
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EN55032:2010,emc測試標準
上傳時間: 2020-12-01
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設計高速電路必須考慮高速訊 號所引發的電磁干擾、阻抗匹配及串音等效應,所以訊號完整性 (signal integrity)將是考量設計電路優劣的一項重要指標,電路日異複雜必須仰賴可 靠的軟體來幫忙分析這些複雜的效應,才比較可能獲得高品質且可靠的設計, 因此熟悉軟體的使用也將是重要的研究項目之一。另外了解高速訊號所引發之 各種效應(反射、振鈴、干擾、地彈及串音等)及其克服方法也是研究高速電路 設計的重點之一。目前高速示波器的功能越來越多,使用上很複雜,必須事先 進修學習,否則無法全盤了解儀器之功能,因而無法有效發揮儀器的量測功能。 其次就是高速訊號量測與介面的一些測試規範也必須熟悉,像眼圖分析,探針 效應,抖動(jitter)測量規範及高速串列介面量測規範等實務技術,必須充分 了解研究學習,進而才可設計出優良之教學教材及教具。
標簽: 高速電路
上傳時間: 2021-11-02
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移動機器人導航與定位技術隨 著 計 算機 技 術 、微 電 子 技 術 、網 絡 技 術 等 的快 速 發 展 ,特 別是 通 訊 技 術 的進 步 。機 器 人 技 術 也 得 到 了飛 速 發 展 ,移 動機 器 人 的 關鍵 技 術 得 到 深 入 而 廣 泛 的研 究 。并 且 部 分 已經 走 向成 熟 , 移 動 機 器 人 應 用 領 域 不 斷擴 展 ,與 制 造 業 相 比 ,移動 機 器 人 的 工 作 環 境 具 有 非 結 構 化 和 不 確 定 性 。因而 對機 器人 的要 求 更 高 。不 僅 要 求 機 器 人 完 成 一 定 的 功 能 ,還 需 要 機 器 人具 有 行 走 功 能 。對 外感 知 能力 以及 局 部 的 自主 規 劃 能 力等 ,因 此 移 動機 器 人 的 導 航 與 定位 技 術 成 為 智 能機 器 人 領 域 的一 個 重 要 研 究 方 向 .也 是 智 能移 動 機 器 人 的一 項 關 鍵 技 術 。 多年 來 國際 國 內都 有 大 量 的 科技 工 作 者 致 力 于 這 方 面 的研 究 開 發 工作 .因 而 對 許 多 問題 的 認 識 與求 解 都 取 得 了長 足 的 發 展 。在 某 些特 定 的 應用 領 域 ,移 動 機 器人 導航 技 術 已得 到 了實 際 應用 。本 文 介 紹 了移 動機 器人 導 航 技 術 研 究 中的 相 關 關 鍵 技 術 。 2移動 機 器 人導 航 與定位 研 究 的 目的 移 動 機 器 人 根 據 運 動 行 為 方 式 分 為 自主 和 半 自主 式 .根 據 應 用 的環 境 有 室 內和 室 外 機器 人之 分 。無 論 哪 種 移動 機 器人 。在 它的運動過程 中始終要求解決 自身的導航與定位 問題 .也就是 Dm.~ntWhyte提 出 的 三 個 問 題 :(1)”我 現 在 何 處 ?”,(2)”我 要 往 何 處 去 ?”,(3)”要 如 何 到 該 處 去?”。其 中 問題 (1)是 移 動 機 器 人 導 航 系統 中 的定 位 及 跟 蹤 問題 ,(2)(3)是 移 動機 器人 導 航 系 統 中 的 路徑 規劃 問題 。移 動 機 器 人 導航 與 定位 技 術 研 究 的 目的 就 是 解 決上 面 的 3個 問題 .給 出 已知 和 未 知 環 境 下 移 動機 器 人 實 時 導 航 與 定 為 控 制 的 理 論 、方 法 與 關 鍵 技 術 ,并 驗 證 該 理 論 與 方 法 的 的 實用 性 :提 出適 應 多種 環境 的 實 時導 航 策 略 和 具 有 良好 可 擴 展 性 的 移動 機 器 導航 體 系 結 構 :未知 環 境 中 移 動 機 器 人 的 快 速環 境 建模 與 定 位 方 法 :未 知環 境 中基 于 傳 感 器 的 移 動 機 器 人 局部 運 動 規 劃 理 論 與 方 法 :與 未 知環 境 中移 動 機 器 人 導 航 控 制 相 關 的機 器 學 習的 基 礎 理 論 與 方 法 ;移 動 機 器 人 的 故 障 自診
上傳時間: 2022-02-12
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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ,環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的,常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境,在滿足 精度要求 的情況下,必定要占用大量的內存,并且采用柵 格法進行路徑規劃,其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡,其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況,從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性,可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間,其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入,神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習,其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下:開 始時網絡的權值隨機地賦值 , 其后接下式進行學 習: , 、 Jm(,)+叫f)f,)一珥ff)) ∈N,(f) (,) VfeN.(f1 其 中M(f1:神經元 1在t時刻對 應的權值 ;a(∽ 謂整系 數 ; (『l網絡的輸八矢量;Ⅳ():學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (,) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ,如果神 經元 的數量 太少 .它們就 不能 覆 蓋整十空間,結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 .節點就會表示更多的區域,也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下,節點是對整個 自由空間 的學 習,而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義,在每個學習階段的結柬.機器人會檢查所有的路 徑.如檢鍘刊路徑上有障礙物 ,就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間,需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ,應該采用較少的網絡 節點升 始學習,逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習,自由空間教小,就可用線段表示;若自由空問 較大,就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構,可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息.如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架,起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中,可采用人】:神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ,因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ,足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息,在盡可能短的時問內
上傳時間: 2022-02-12
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智能家居體驗館建設方案.pdf智能家居體驗館建設方案 一、前言 1.背景 隨著科技的不斷發展,高校教學的不斷改進,目前高校實驗教學方面,不再像以往 那樣,只需要實驗箱,實驗平臺等實驗設備,而是需要與實際體驗場館配合使用,開展 教學,本系統采用了智能家居系統采用了物聯網技術、嵌入式技術、Zigbee 技術、自 動控制、網絡通訊、無線通訊、視頻處理等多項先進技術,將各種家居智能化功能輕松 的融合成一個整體,是家居智能化的完整解決方案,將使您正真享受到高科技為我們帶 來的舒適、愜意、時尚的現代化數字生活。 智境系統、定位系統、照明控制系統、中央控制系統、遠程控制系統。本方案以應 用技術最全面、學能家居體驗館系統涵蓋八大子系統:家電控制系統、安防系統、門禁 系統、家居環境系統、定位系統、照明控制系統、中央控制系統、遠程控制系統。本方 案以應用技術最全面、學習開發最方便、操作最簡單、體驗效果最舒適為設計目標,在 提供全方位功能的前提下,為老師、同學提供最全面的技術支持。 2.智能家居體驗館定位 伴隨物聯網技術風靡全球的熱潮,我公司采用物聯網技術、嵌入式技術、無線傳輸 技術、傳感器技術等當前熱門技術,研發出智能家居實訓平臺,并推出智能家居體驗館 與智能家居實訓平臺結合使用的實施方案。致力于改變高校人才培養現狀,幫助高校完 善培養計劃。 3.高等學校人才培養現狀 近幾年,隨著全球計算機技術的高速發展,電子、傳感器、工控、通訊、網絡、生 物科學快速發展,并且以人工智能為代表呈現出多學科交叉應用趨勢。為了適應科學技 術的高速發展,為了提高產品競爭力,企業對畢業生的要求越來越高,但是畢業生的實 踐經驗遠遠不能滿足企業的要求。造成教育與企業需求脫節的主要原因有: 第一,企業不僅需要畢業生具有較深的理論修要,更青睞具有綜合實踐經驗、有較
標簽: 智能家居
上傳時間: 2022-03-11
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