快速傅里葉變換，fft應用實例。供學習，供參考。 原理：快速傅里葉變換 (fast Fourier transform), 即利用計算機計算離散傅里葉變換（DFT)的高效、快速計算方法的統稱，簡稱FFT。快速傅里葉變換是1965年由J.W.庫利和T.W.圖基提出的。采用這種算法能使計算機計算離散傅里葉變換所需要的乘法次數大為減少，特別是被變換的抽樣點數N越多，FFT算法計算量的節省就越顯著。
上傳時間： 2021-07-14
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設計高速電路必須考慮高速訊 號所引發的電磁干擾、阻抗匹配及串音等效應，所以訊號完整性 (signal integrity)將是考量設計電路優劣的一項重要指標，電路日異複雜必須仰賴可 靠的軟體來幫忙分析這些複雜的效應，才比較可能獲得高品質且可靠的設計， 因此熟悉軟體的使用也將是重要的研究項目之一。另外了解高速訊號所引發之 各種效應(反射、振鈴、干擾、地彈及串音等)及其克服方法也是研究高速電路 設計的重點之一。目前高速示波器的功能越來越多，使用上很複雜，必須事先 進修學習，否則無法全盤了解儀器之功能，因而無法有效發揮儀器的量測功能。 其次就是高速訊號量測與介面的一些測試規範也必須熟悉，像眼圖分析，探針 效應，抖動(jitter)測量規範及高速串列介面量測規範等實務技術，必須充分 了解研究學習，進而才可設計出優良之教學教材及教具。
標簽： 高速電路
上傳時間： 2021-11-02
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「今日頭條」廣州哪里能開住宿費發票｛136徴乄-4072電乄-6929同.號｝羅.生-100%-項.目.齊.全.真.嘌,保.真,如果你確認與發言者的看法的相同，可以向他直接表達支持與贊同。但請不要以“yeah,that is what I thought”，或是“I totally agree with you”之類簡單的一句話就結束你的回應發言，因為這樣不能在交流中引入新的信息，也就是存在感太低。
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上傳時間： 2021-11-27
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上傳時間： 2021-12-09
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臺灣數能NU510ES是 一款低壓線性恒流驅動芯片，高達30V耐壓，高精度恒流，低壓差，功率電流可外掛電阻任意調節電流至最大350mA,NU510恒流芯片主要應用場景如下： 一般 LED 照明 LCD 背光 商業照明 燈條、燈帶 RGB 裝飾燈 LED 手電筒 RGB 顯示器/指示燈/裝飾燈 LED車燈照明/轉向流星燈備註：雙色溫調光調色主要是通過改變 C1、C2 容量的大小，造成 VDD 的上電時間延時不同。多顆電容順序增大，就能產流量燈效果。 NU510提供SOT23-6封裝、SOP-8封裝兩種形式，用戶可以根據實際情況靈活選用，通常150mA 以下采用SOT23-6封裝，150-350mA采用SOP-8封裝。
上傳時間： 2022-01-07
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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
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量規設計手冊
標簽： 設計手冊
上傳時間： 2013-08-03
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超聲波換能器材料
上傳時間： 2013-06-03
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超聲波換能器
上傳時間： 2013-07-22
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勁量7號電池資料
標簽： 電池資料
上傳時間： 2013-06-11
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