高可用性電信繫統(tǒng)采用冗餘電源或電池供電來增強(qiáng)繫統(tǒng)的可靠性。人們通常采用分立二極管來把這些電源組合於負(fù)載點(diǎn)處
上傳時(shí)間： 2013-10-29
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CMOS 邏輯系統(tǒng)的功耗主要與時(shí)脈頻率、系統(tǒng)內(nèi)各閘極輸入電容及電源電壓有關(guān)，裝置尺寸縮小後，電源電壓也隨之降低，使得閘極大幅降低功耗。這種低電壓裝置擁有更低的功耗和更高的運(yùn)作速度，因此系統(tǒng)時(shí)脈頻率可升高至 Ghz 範(fàn)圍。
上傳時(shí)間： 2013-10-14
上傳用戶：immanuel2006
摘要:采用單片機(jī)C語言作為編程語言，介紹一種基于DEI1016的四發(fā)八收智能型ARINC429接rl板的嵌人式實(shí)時(shí)軟件設(shè)計(jì)方法;首先，簡(jiǎn)單地介紹了單片機(jī)C語言和開發(fā)流程，再詳細(xì)地描述了軟件的各個(gè)功能模塊，最后總結(jié)了若干提高軟件實(shí)時(shí)性的編程技巧和要點(diǎn)，這種設(shè)計(jì)方法，充分發(fā)揮了C語言在模塊化、可讀性、可維護(hù)性和可移植性上的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)彌補(bǔ)了C語言執(zhí)行效率不高的缺點(diǎn)。實(shí)踐證明，用單片機(jī)C語言編寫出的嵌人式軟件能很好地滿足接口板的高速數(shù)據(jù)傳輸功能的要求。關(guān)鍵詞:DEI1016;單片機(jī);C語言;實(shí)時(shí)性
上傳時(shí)間： 2013-12-26
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收發(fā)器乃新型通訊系統(tǒng)的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機(jī)、 收發(fā)器乃新型通訊系統(tǒng)的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機(jī)、 收發(fā)器乃新型通訊系統(tǒng)的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機(jī)、 WLANWLANWLANWLAN網(wǎng)路橋接器與蜂巢式基礎(chǔ)建設(shè)。
標(biāo)簽： 向量訊號(hào)產(chǎn)生器 收發(fā)器 測(cè)試 速度
上傳時(shí)間： 2013-10-12
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為了解決實(shí)現(xiàn)的瓶頸，Vivado 工具采用層次化器件編輯器和布局規(guī)劃器、速度提升 了3 至 15 倍且為 SystemVerilog 提供業(yè)界領(lǐng)先支持的邏輯綜合工具、速度提升 了4 倍且確定性更高的布局布線引擎、以及通過分析技術(shù)可最小化時(shí)序、線長(zhǎng)、路由擁堵等多個(gè)變量的“成本”函數(shù)。此外，增量式流程能讓工程變更通知單 (ECO) 的任何修改只需對(duì)設(shè)計(jì)的一小部分進(jìn)行重新實(shí)現(xiàn)就能快速處理，同時(shí)確保性能不受影響。 賽靈思vivado設(shè)計(jì)套件專題:http://www.elecfans.com/topic/tech/vivado/
標(biāo)簽： Integrator Final_IP vivado 視頻
上傳時(shí)間： 2013-10-12
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Haskell編譯器和庫 Haskell是一種廣譜語言，適合各種應(yīng)用。他尤其適合需要高度可修改和維護(hù)的程序。大多數(shù)軟件產(chǎn)品的生命期主要花費(fèi)在規(guī)范，設(shè)計(jì)和維護(hù)而不是編程。函數(shù)式語言能很好的寫能夠真正執(zhí)行（也可以測(cè)試和調(diào)試）的規(guī)范，該規(guī)范也就是最終程序的第一個(gè)原型。
上傳時(shí)間： 2014-06-08
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進(jìn)行矩陣求逆，包含行列式的值的計(jì)算，代數(shù)余子式的計(jì)算等
標(biāo)簽： 矩陣求逆
上傳時(shí)間： 2015-12-17
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使用遞歸的方法來求取N階矩陣的行列式，其中矩陣使用vector來表示，求取行列式的方法為代數(shù)余子式展開的方式
上傳時(shí)間： 2014-01-24
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USB接口2.0和1.1又什么區(qū)別。USB目前支持三種傳輸速度：低速的1.5Mbps、全速的12Mbps、高速的480Mbps，USB1.1的固定連結(jié)端口可以連接所有速度的周邊，但當(dāng)高速的裝置連結(jié)在USB1.1連結(jié)埠上時(shí)，僅能表現(xiàn)出12Mbps的速度。USB2.0的固定連結(jié)端口可以連結(jié)三種速度的周邊裝置，并確保所有USB應(yīng)用硬件間的兼容性
上傳時(shí)間： 2013-12-24
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1.針對(duì)一類參數(shù)未知的非線性離散時(shí)間動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MMAC方法。首先，將系統(tǒng)分為線性部分和非線性部分。針對(duì)系統(tǒng)線性部分采用局部化方法逮立多個(gè)固定模型覆蓋系統(tǒng)的參數(shù)范圍，在此基礎(chǔ)上，建立自適應(yīng)模型來提高系統(tǒng)性能；針對(duì)系統(tǒng)非線性部分建立非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型來邏近系統(tǒng)的非線性。然后，針對(duì)每個(gè)子模型設(shè)計(jì)相應(yīng)的擅制器。最后，設(shè)計(jì)基于誤差范數(shù)形式的性能指標(biāo)函數(shù)對(duì)控制器進(jìn)行硬切換。仿真結(jié)果表明，所提出的MMAC方法與傳統(tǒng)的在參數(shù)空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統(tǒng)的暫態(tài)性能。2針對(duì)一類具有參數(shù)跳變的非線性離散時(shí)間動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，提出子一種基才聚類方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚類算法對(duì)系統(tǒng)先驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，再分別對(duì)每類數(shù)據(jù)采用RLS算法建立多個(gè)固定模型。在此基礎(chǔ)上，建立兩個(gè)白適應(yīng)模型來提高系統(tǒng)響應(yīng)速度和控制品質(zhì)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型來補(bǔ)償系統(tǒng)非線性。然后，分別針對(duì)相應(yīng)的子模型設(shè)計(jì)線性魯棒自適應(yīng)控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。最后，采用基于信號(hào)有界和測(cè)量誤差的性能切換指標(biāo)對(duì)控制器進(jìn)行切換，并證明閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明，所提出的算法能更好地解決非線性系統(tǒng)發(fā)生參數(shù)跳變問題，使得系統(tǒng)具有良好的控制品質(zhì)3.針對(duì)MMAC方法中的模型庫優(yōu)化問題，考慮系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，提出了種基于相似度準(zhǔn)則和設(shè)置最大模型數(shù)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型庫方法。該方法能對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合考量并判斷是否應(yīng)該將該數(shù)據(jù)納入子模型建模，并通過設(shè)置最大模型數(shù)來確保系統(tǒng)用最少的子模型就能保證系統(tǒng)的控制性能。仿真結(jié)果表明，所提出的算法能極大地減少子模型數(shù)量且具有較好的控制效果。關(guān)鍵詞：非線性系統(tǒng)；多模型方法；自適應(yīng)控制；模糊聚類；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
標(biāo)簽： 自適應(yīng)控制
上傳時(shí)間： 2022-03-11
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