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基于ARM的人體脂肪測量儀的設(shè)計,為解決傳統(tǒng)的人體脂肪測量儀只測量人體的全身阻抗，不能反映人體各個部位的脂肪分布情況的問題，提出了人體阻抗分布模型和分段阻抗計算
上傳時間： 2013-08-02
上傳用戶：15853744528
高精度的信號源是各種測試和實驗過程中不可缺少的工具，在通信、雷達(dá)、測量、控制、教學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛。傳統(tǒng)的頻率合成方法設(shè)計的信號源在功能、精度、成本等方面均存在缺陷和不足，不能滿足電子技術(shù)的發(fā)展要求，直接數(shù)字合成（Direct Digital Synthesis）DDS技術(shù)可以提供高性能、高頻高精度的信號源，方便地獲得分辨率高且相位連續(xù)的信號，基于FPGA的DDS技術(shù)提供了升級方便并且成本低廉的解決方案。 本文對DDS的基本原理和輸出頻譜特性進(jìn)行理論分析，總結(jié)出雜散分布規(guī)律。同時以DDS的頻譜分析為基礎(chǔ)，給出了幾種改善雜散的方法。本文結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)資料采用傅立葉變換的方法對相位截斷時DDS雜散信號的頻譜特性進(jìn)行了研究，得到了雜散分布的規(guī)律性結(jié)論，并應(yīng)用在程序設(shè)計程中；DDS技術(shù)的實現(xiàn)依賴于高速、高性能的數(shù)字器件，本文將FPGA器件和DDS技術(shù)相結(jié)合，確定了FPGA器件的整體設(shè)計方案，詳細(xì)說明了各個模塊的功能和設(shè)計方法，并對其關(guān)鍵部分進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計，從而實現(xiàn)了波形發(fā)生器數(shù)字電路部分的功能。軟件部分采用模塊設(shè)計方法，十分方便調(diào)試。為了得到滿足設(shè)計要求的模擬波形，本文還設(shè)計了幅度調(diào)節(jié)、D/A轉(zhuǎn)換和低通濾波等外圍硬件電路。 實驗結(jié)果表明，本文設(shè)計的基于DDS技術(shù)的多波形信號源基本能夠滿足普通學(xué)生實驗室的要求。
標(biāo)簽： FPGA 算法 數(shù)字頻率合成器
上傳時間： 2013-06-11
上傳用戶：woshiayin
·USB2.0原理與工程開發(fā)光盤(第一版和第二版)內(nèi)容簡介：本光盤為《USB2.0原理與工程開發(fā)》一書的配套光盤。主要內(nèi)容包含本書第12章、第14章至第18章所涉及的應(yīng)用程序的原代碼，具體內(nèi)容的分布及所需運行環(huán)境如表1所示。
上傳時間： 2013-05-31
上傳用戶：20160811
手機(jī)圖紙一般分為4種類型，即原理方框圖、電路原理圖、元件分布圖和手機(jī)電路板實物圖(或手機(jī)元件分布與常見故障彩圖 )。
上傳時間： 2013-07-03
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維修專用，用于快速鑒別主要元件在主板上的分布及位置。
上傳時間： 2013-06-27
上傳用戶：清風(fēng)徐來吧
CAN入門書 瑞薩科技發(fā)行 無解壓密碼 本資料是面向 CAN 總線初學(xué)者的CAN 入門書。對CAN 是什么、CAN 的特征、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)格下的位置分布等、 CAN 的概要及CAN 的協(xié)議進(jìn)行了說明。
標(biāo)簽： CAN
上傳時間： 2013-06-02
上傳用戶：lwt123
什么是目前FPGA應(yīng)用工程師面對的最主要設(shè)計問題？如何解決？當(dāng)開始一個新的FPGA設(shè)計時，你們會推薦客戶采用什么樣的流程？對于I/O信號分布的處理，有什么建議可以提供給客戶？如果你的客戶準(zhǔn)備移植到另外一個FPGA、結(jié)構(gòu)化ASIC或ASIC，你會建議你的客戶如何做？
上傳時間： 2013-09-01
上傳用戶：561596
提出了一種具有深阱結(jié)構(gòu)的RF LDMOS，該結(jié)構(gòu)改善了表面電場分布，從而提高了器件的擊穿電壓。通過silvaco器件模擬軟件對該結(jié)構(gòu)進(jìn)行驗證，并對器件的摻雜濃度、阱寬、阱深、柵長進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)果表明，在保證LDMOS器件參數(shù)不變的條件下，采用深阱工藝可使其擊穿電壓提升50%以上。
上傳時間： 2013-10-18
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針對齒輪故障特征信號具有強(qiáng)噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點，提出采用形態(tài)梯度小波對齒輪振動信號進(jìn)行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上，然后對各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理，對經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析，能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明，該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負(fù)頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線監(jiān)測和診斷。
上傳時間： 2013-11-01
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為了模擬圖像分類任務(wù)中待分類目標(biāo)的可能分布，使特征采樣點盡可能集中于目標(biāo)區(qū)域，基于Yang的有偏采樣算法提出了一種改進(jìn)的有偏采樣算法。原算法將目標(biāo)基于區(qū)域特征出現(xiàn)的概率和顯著圖結(jié)合起來，計算用于特征采樣的概率分布圖，使用硬編碼方式對區(qū)域特征進(jìn)行編碼，導(dǎo)致量化誤差較大。改進(jìn)的算法使用局部約束性編碼代替硬編碼，并且使用更為精確的后驗概率計算方式以及空間金字塔框架，改善了算法性能。在PASCAL VOC 2007和2010兩個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗，平均精度比隨機(jī)選取的特征采樣方法能夠提高約0.5%，驗證了算法的有效性。
上傳時間： 2013-10-24
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