LTC®4223 是一款符合微通信計算架構 (MicroTCA) 規範電源要求的雙通道熱插拔 (Hot Swap™) 控制器，該規範於近期得到了 PCI 工業計算機制造商組織 (PICMG) 的批準。
上傳時間： 2014-12-24
上傳用戶：我累個乖乖
許多電信和計算應用都需要一個能夠從非常低輸入電壓獲得工作電源的高效率降壓型 DC/DC 轉換器。高輸出功率同步控制器 LT3740 就是這些應用的理想選擇，該器件能把 2.2V 至 22V 的輸入電源轉換為低至 0.8V 的輸出，並提供 2A 至 20A 的負載電流。其應用包括分布式電源繫統、負載點調節和邏輯電源轉換。
上傳時間： 2013-12-30
上傳用戶：arnold
LTM®4616 是一款雙路輸入、雙路輸出 DC/DC μModule™ 穩壓器，采用 15mm x 15mm x 2.8mm LGA 表面貼裝型封裝。由於開關控制器、MOSFET、電感器和其他支持元件均被集成在纖巧型封裝之內，因此只需少量的外部元件。
上傳時間： 2013-10-27
上傳用戶：頂得柱
經由改變外部閘極電阻(gate resistors)或增加一個跨在汲極(drain)和源極(source)的小電容來調整MOSFET的di/dt和dv/dt，去觀察它們如何對EMI產生影響。然後我們可了解到如何在效率和EMI之間取得平衡。我們拿一個有著單組輸出+12V/4.1A及初級側MOSFET AOTF11C60 (αMOSII/11A/600V/TO220F) 的50W電源轉接器(adapter)來做傳導性及輻射性EMI測試。
上傳時間： 2014-09-08
上傳用戶：swing
透過增加輸入電容，可以在獲得更多鏈波電流的同時，還能藉由降低輸入電容的壓降來縮小電源的工作輸入電壓範圍。這會影響電源的變壓器圈數比以及各種電壓與電流應力(current stresscurrent stress current stresscurrent stress current stress current stress )。電容鏈波電流額定值越大，應力越小，電源效率也就越高。
上傳時間： 2013-11-11
上傳用戶：jelenecheung
用七個led小燈模擬骰子
上傳時間： 2013-11-16
上傳用戶：lty6899826
第一章 序論……………………………………………………………6 1- 1 研究動機…………………………………………………………..7 1- 2 專題目標…………………………………………………………..8 1- 3 工作流程…………………………………………………………..9 1- 4 開發環境與設備…………………………………………………10 第二章 德州儀器OMAP 開發套件…………………………………10 2- 1 OMAP介紹………………………………………………………10 2-1.1 OMAP是什麼?…….………………………………….…10 2-1.2 DSP的優點……………………………………………....11 2- 2 OMAP Architecture介紹………………………………………...12 2-2-1 OMAP1510 硬體架構………………………………….…12 2-2.2 OMAP1510軟體架構……………………………………...12 2-2.3 DSP / BIOS Bridge簡述…………………………………...13 2- 3 TI Innovator套件 -- OMAP1510 ……………………………..14 2-2.1 General Purpose processor -- ARM925T………………...14 2-2.2 DSP processor -- TMS320C55x …………………………15 2-2.3 IDE Tool – CCS …………………………………………15 2-2.4 Peripheral ………………………………………………..16 第三章 在OMAP1510上建構Embedded Linux System…………….17 3- 1 嵌入式工具………………………………………………………17 3-1.1 嵌入式程式開發與一般程式開發之不同………….….17 3-1.2 Cross Compiling的GNU工具程式……………………18 3-1.3 建立ARM-Linux Cross-Compiling 工具程式………...19 3-1.4 Serial Communication Program………………………...20 3- 2 Porting kernel………………………………………………….…21 3-2.1 Setup CCS ………………………………………….…..21 3-2.2 編譯及上傳Loader…………………………………..…23 3-2.3 編譯及上傳Kernel…………………………………..…24 3- 3 建構Root File System………………………………………..…..26 3-3.1 Flash ROM……………………………………………...26 3-3.2 NFS mounting…………………………………………..27 3-3.3 支援NFS Mounting 的kernel…………………………..27 3-3.4 提供NFS Mounting Service……………………………29 3-3.5 DHCP Server……………………………………………31 3-3.6 Linux root 檔案系統……………………………….…..32 3- 4 啟動及測試Innovator音效裝置…………………………..…….33 3- 5 建構支援DSP processor的環境…………………………...……34 3-5.1 Solution -- DSP Gateway簡介……………………..…34 3-5.2 DSP Gateway運作架構…………………………..…..35 3- 6 架設DSP Gateway………………………………………….…36 3-6.1 重編kernel……………………………………………...36 3-6.2 DEVFS driver…………………………………….……..36 3-6.3 編譯DSP tool和API……………………………..…….37 3-6.4 測試……………………………………………….…….37 第四章 MP3 Player……………………………………………….…..38 4- 1 MP3 介紹………………………………………………….…….38 4- 2 MP3 壓縮原理……………………………………………….….39 4- 3 Linux MP3 player – splay………………………………….…….41 4.3-1 splay介紹…………………………………………….…..41 4.3-2 splay 編譯………………………………………….…….41 4.3-3 splay 的使用說明………………………………….……41 第五章 程式改寫………………………………………………...…...42 5-1 程式評估與改寫………………………………………………...…42 5-1.1 Inter-Processor Communication Scheme…………….....42 5-1.2 ARM part programming……………………………..…42 5-1.3 DSP part programming………………………………....42 5-2 程式碼………………………………………………………..……43 5-3 雙處理器程式開發注意事項…………………………………...…47 第六章 效能評估與討論……………………………………………48 6-1 速度……………………………………………………………...48 6-2 CPU負載………………………………………………………..49 6-3 討論……………………………………………………………...49 6-3.1分工處理的經濟效益………………………………...49 6-3.2音質v.s 浮點與定點運算………………………..…..49 6-3.3 DSP Gateway架構的限制………………………….…50 6-3.4減少IO溝通……………….………………………….50 6-3.5網路掛載File System的Delay…………………..……51 第七章 結論心得…
上傳時間： 2013-10-14
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提出了一種改進的LSM-ALSM子空間模式識別方法，將LSM的旋轉策略引入ALSM，使子空間之間互不關聯的情況得到改善，提高了ALSM對相似樣本的區分能力。討論中以性能函數代替經驗函數來確定拒識規則的參數，實現了識別率、誤識率與拒識率之間的最佳平衡；通過對有限字符集的實驗結果表明，LSM-ALSM算法有效地改善了分類器的識別率和可靠性。關 鍵 詞 學習子空間; 性能函數; 散布矩陣; 最小描述長度在子空間模式識別方法中，一個線性子空間代表一個模式類別，該子空間由反映類別本質的一組特征矢量張成，分類器根據輸入樣本在各子空間上的投影長度將其歸為相應的類別。典型的子空間算法有以下三種[1, 2]：CLAFIC(Class-feature Information Compression)算法以相關矩陣的部分特征向量來構造子空間，實現了特征信息的壓縮，但對樣本的利用為一次性，不能根據分類結果進行調整和學習，對樣本信息的利用不充分；學習子空間方法(Leaning Subspace Method, LSM)通過旋轉子空間來拉大樣本所屬類別與最近鄰類別的距離，以此提高分類能力，但對樣本的訓練順序敏感，同一樣本訓練的順序不同對子空間構造的影響就不同；平均學習子空間算法(Averaged Learning Subspace Method, ALSM)是在迭代訓練過程中，用錯誤分類的樣本去調整散布矩陣，訓練結果與樣本輸入順序無關，所有樣本平均參與訓練，其不足之處是各模式的子空間之間相互獨立。針對以上問題，本文提出一種改進的子空間模式識別方法。子空間模式識別的基本原理1.1 子空間的分類規則子空間模式識別方法的每一類別由一個子空間表示，子空間分類器的基本分類規則是按矢量在各子空間上的投影長度大小，將樣本歸類到最大長度所對應的類別，在類x()iω的子空間上投影長度的平方為()211,2,,()argmax()jMTkkjpg===Σx (1)式中 函數稱為分類函數；為子空間基矢量。兩類的分類情況如圖1所示。
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：熊少鋒
☻本單元主要介紹OTNM2000網管上使用WDM/OTN子網業務管理界面進行業務配置的方法以及注意事項。 ☻學完本單元后，您應該能： l了解OTN子網交叉的功能和使用方法 l了解配置業務和保護的方法和配置規則
上傳時間： 2013-11-07
上傳用戶：shen_dafa
無線感測器已變得越來越普及，短期內其開發和部署數量將急遽增加。而無線通訊技術的突飛猛進，也使得智慧型網路中的無線感測器能夠緊密互連。此外，系統單晶片(SoC)的密度不斷提高，讓各式各樣的多功能、小尺寸無線感測器系統相繼問市。儘管如此，工程師仍面臨一個重大的挑戰：即電源消耗。
上傳時間： 2013-10-30
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