探討了對高頻信號進(jìn)行采集和處理的設(shè)計(jì)難點(diǎn)，提出將LabVIEW的采集數(shù)據(jù)的特性與MATLAB強(qiáng)大的計(jì)算能力相結(jié)合的方法，并以此設(shè)計(jì)了一個(gè)系統(tǒng)。然后通過3種不同的方法，分別是將txt文件引入MATLAB、使用MATLAB script、使用Math Script RT，來結(jié)合LabVIEW和MATLAB，以采集得到的信號和內(nèi)部產(chǎn)生信號的均方差及相關(guān)系數(shù)為標(biāo)度來分析不同方法的可行性及效率，通過對比結(jié)果，最終確定了一種最佳的方案。
標(biāo)簽： LabVIEW MATLAB GHz 高頻信號
上傳時(shí)間： 2015-01-02
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示波器的使用方法
標(biāo)簽： 示波器
上傳時(shí)間： 2013-11-10
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LabVIEW最簡單的破解方法_包括2011版的
上傳時(shí)間： 2013-11-14
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人臉特征是最自然直接的生物特征，它具有直接、友好、方便的特點(diǎn)，易于為用戶接受。人臉識別由于其在監(jiān)控、罪犯識別、人機(jī)交互等方面廣泛潛在的應(yīng)用，已成為圖像處理、模式識別和計(jì)算機(jī)視覺等學(xué)科最活躍的研究領(lǐng)域。線性鑒別分析是特征抽取中最為經(jīng)典和廣泛使用的方法之一。近年來，在小樣本情況下如何抽取Fisher最優(yōu)鑒別特征一直是許多研究者關(guān)心的問題。文中闡述了應(yīng)用Fisher 判別法在人臉圖像樣本分類方面的運(yùn)用。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫ORL人臉庫和Yale人臉數(shù)據(jù)庫上仿真的試驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了方法的有效性和穩(wěn)定性。
上傳時(shí)間： 2013-12-04
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UOF文檔格式的誕生，擺脫了我國長期對國外辦公軟件格式的依賴性，從而有效掌握在國內(nèi)市場的主動權(quán)，因此國產(chǎn)辦公軟件對UOF格式的支持性就顯得尤為重要。文中針對UOF文檔格式的結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究，提出了國產(chǎn)辦公軟件對UOF格式支持程度的測試方法，同時(shí)給出了相關(guān)的自動化測試技術(shù)。
標(biāo)簽： UOF 文檔 標(biāo)準(zhǔn)測試 方法研究
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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數(shù)字觸摸屏測試方法
標(biāo)簽： 數(shù)字觸摸屏 測試方法
上傳時(shí)間： 2013-10-29
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永磁材料的合理應(yīng)用與測試方法
上傳時(shí)間： 2015-01-03
上傳用戶：adada
針對紅外溫度傳感器能靈敏感應(yīng)天空地面熱輻射的特點(diǎn)，提出了一種基于紅外傳感器測量無人機(jī)姿態(tài)信息的方法，相比傳統(tǒng)姿態(tài)測量傳感器，紅外傳感器具有體積小、重量輕、無漂移、成本低等優(yōu)點(diǎn)；針對該方法介紹了由三對正交安裝的紅外傳感器測量姿態(tài)角的基本原理及能獲得更好視場角的45°安裝方式；并通過場地實(shí)驗(yàn)獲得了紅外傳感器的對地傾角和輸出電壓的函數(shù)關(guān)系；通過推理得到無人機(jī)姿態(tài)測量算法，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)紅外傳感器的差動輸出信號計(jì)算無人機(jī)的姿態(tài)角；同時(shí)對太陽的干擾問題作了適當(dāng)?shù)难芯浚粸榱蓑?yàn)證算法的可靠性，進(jìn)行了機(jī)載飛行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以有效的測量無人機(jī)的姿態(tài)角。
標(biāo)簽： 紅外傳感器 無人機(jī) 姿態(tài)測量
上傳時(shí)間： 2013-11-13
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文中針對輪胎表面的形貌和輪胎胎面特點(diǎn)提出了一種新型的基于激光三角法的輪胎胎面磨損測量系統(tǒng)，以激光三角法為理論基礎(chǔ)，闡述了一種利用激光三角法掃描獲取輪胎胎面的深度參數(shù)，并對輪胎磨損前和磨損后兩次掃描獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對的方法得出輪胎磨損情況。對系統(tǒng)的組成、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、及測試方法進(jìn)行了介紹，并對系統(tǒng)測試進(jìn)行了軟件設(shè)計(jì)，對測試結(jié)果進(jìn)行了分析。
上傳時(shí)間： 2013-10-26
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結(jié)合已有的基于MPEG視頻流的行車障礙檢測算法，在原有基礎(chǔ)上加入檢測匹配模板，對易造成誤判的噪聲及影響正常檢測的非危險(xiǎn)區(qū)域都有較好的處理效果。通過統(tǒng)計(jì)分析及經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證，分析得出在直行、轉(zhuǎn)彎及上下坡3種路況及不同車速下車輛正常安全行駛時(shí)的檢測閾值T。該方法能結(jié)合實(shí)際，運(yùn)算量小，實(shí)驗(yàn)結(jié)果較好。
上傳時(shí)間： 2013-10-19
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