針對(duì)主控制板上存儲(chǔ)器(SRAM) 存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量小和最高頻率低的情況,提出了基于SDR Sdram(同步動(dòng)態(tài)RAM) 作為主存儲(chǔ)器的LED 顯示系統(tǒng)的研究。在實(shí)驗(yàn)中,使用了現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列( FPGA) 來(lái)實(shí)現(xiàn)各模塊的邏輯功能。最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)L ED 顯示屏的控制,并且一塊主控制板最大限度的控制了256 ×128 個(gè)像素點(diǎn),基于相同條件,比靜態(tài)內(nèi)存控制的面積大了一倍,驗(yàn)證了動(dòng)態(tài)內(nèi)存核[7 ]的實(shí)用性。
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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STC12C5410AD單片機(jī)溫度濕度采集,并將模擬量通過(guò)對(duì)半查找法查表轉(zhuǎn)換成溫度值
上傳時(shí)間： 2016-07-23
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矩量法是求解電磁場(chǎng)邊界值問(wèn)題中一種行之有效的數(shù)值方法.它所做的工作是將積分方程化為差分方程,或?qū)⒎e分方程中積分化為有限求和,從而建立代數(shù)方程組,故它的主要工作量是用計(jì)算機(jī)求解代數(shù)方程組.所以,在矩量法求解代數(shù)方程組過(guò)程中,矩陣規(guī)模的大小涉及到占用內(nèi)存的多少,在很大程度上影響了計(jì)算的速度.如何盡可能的減少矩陣存儲(chǔ)量,成為加速矩量法計(jì)算的關(guān)鍵.此處介紹了方法
標(biāo)簽： 方程 積分 矩量法 電磁場(chǎng)
上傳時(shí)間： 2013-12-10
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用VxWorks的信號(hào)量機(jī)制實(shí)現(xiàn)任務(wù)同步.pdf ：為了保證諸任務(wù)對(duì)臨界critical資源l eso~ 的互斥訪問(wèn)，VxWorks提供了任務(wù)同步機(jī)制。二進(jìn)制信號(hào)量是VxWorks系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)任務(wù)同步的一種重要手段，它保證了任務(wù)在并發(fā)時(shí)結(jié)果的一致性。
標(biāo)簽： critical VxWorks eso
上傳時(shí)間： 2016-07-25
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上傳時(shí)間： 2016-07-27
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PDU協(xié)議解釋,分析信息傳輸?shù)木唧w指令,擴(kuò)大實(shí)際數(shù)據(jù)量
上傳時(shí)間： 2014-01-08
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利用PA口的第二功能將PA0口（即ADC的0通道）輸入的模擬量轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字量，通道的參考源選 擇AVCC，并且數(shù)據(jù)采用右對(duì)齊方式，轉(zhuǎn)換方式為每1秒啟動(dòng)一次轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換結(jié)果由實(shí)驗(yàn)臺(tái)上 的七段數(shù)碼管顯示
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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建立預(yù)測(cè)煙葉中含Ｎ量的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。。。。全局優(yōu)化算法
標(biāo)簽： 人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)模型 全局 優(yōu)化算法
上傳時(shí)間： 2013-11-28
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿(mǎn)足：同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各聚類(lèi)中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類(lèi)中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類(lèi)中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類(lèi)中心所代表的）聚類(lèi)；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類(lèi)的聚類(lèi)中心（該聚類(lèi)中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開(kāi)始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類(lèi)具有以下特點(diǎn)：各聚類(lèi)本身盡可能的緊湊，而各聚類(lèi)之間盡可能的分開(kāi)
標(biāo)簽： 聚類(lèi) K-MEANS k-means 對(duì)象
上傳時(shí)間： 2016-07-31
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿(mǎn)足：同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各聚類(lèi)中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類(lèi)中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類(lèi)中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類(lèi)中心所代表的）聚類(lèi)；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類(lèi)的聚類(lèi)中心（該聚類(lèi)中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開(kāi)始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類(lèi)具有以下特點(diǎn)：各聚類(lèi)本身盡可能的緊湊，而各聚類(lèi)之間盡可能的分開(kāi)
標(biāo)簽： 聚類(lèi) K-MEANS k-means 對(duì)象
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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