數(shù)字存儲器和混合信號超大規(guī)模集成電路 本書系統(tǒng)地介紹了數(shù)字、存儲器和混合信號VLSI系統(tǒng)的測試和可測試性設計。該書是根據(jù)作者多年的科研成果和教學實踐，結(jié)合國際上關注的最新研究熱點并參考大量的文獻撰寫的。全書共分三個部分。第一部分是測試基礎，介紹了測試基本概念、測試設備、測試經(jīng)濟學和故障模型。第二部分是測試方法，詳細論述了組合和時序電路的測試生成、存儲器測試、基于DSP和基于模塊的模擬與混合信號測試、延遲測試和IDDQ測試等。第三部分是可測試性設計，包括掃描設計、BIST、邊界掃描測試、模擬測試總線標準和基于IP芯核的SOC（System on a chip）測試。
上傳時間： 2013-11-26
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基于嵌入式觸摸屏驅(qū)動程序的研究與開發(fā) 本文首先闡述了Windows CE.NET的體系結(jié)構(gòu)及中斷處理、驅(qū)動程序模型，在介紹觸摸屏工作原理的基礎上，以基于S3C2410觸摸屏驅(qū)動程序為例，系統(tǒng)講述了如何使用分層的驅(qū)動程序模型來實現(xiàn)Windows CE的驅(qū)動程序設計。本文介紹了觸摸屏驅(qū)動程序開發(fā)的軟硬件細節(jié)，介紹的方法可移植性強，可方便的移植到其它的硬件設備中。
上傳時間： 2016-07-12
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Winsock提供了另一個有用的異步I/O模型。和WSAAsyncSelect模型類似的是，它也允許應用程序在一個或多個套接字上，接收以事件為 基礎的網(wǎng)絡事件通知。對于表1總結(jié)的、由WSAAsyncSelect模型采用的網(wǎng)絡事件來說，它們均可原封不動地移植到新模型。在用新模型 開發(fā)的應用程序中，也能接收和處理所有那些事件。該模型最主要的差別在于網(wǎng)絡事件會投遞至一個事件對象句柄，而非投遞至一個窗 口例程。(節(jié)選自《Windows網(wǎng)絡編程》第八章) 還是讓我們先看代碼然后進行分析：
標簽： WSAAsyncSelect Winsock 模型
上傳時間： 2014-01-19
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建立迷宮的模型，實現(xiàn)迷宮的非遞歸查找和返回查找結(jié)果和迷宮路徑
上傳時間： 2016-07-27
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編寫一個程序：來檢測程序中的簡單語法錯誤。例如：不配對的圓括號、方括號和花括號。并注意單引號、雙引號和注釋段的處理。 計算模型 本程序主要功能“括號匹配”的計算模型為： 1:清空堆棧 2:從左到右查表達式的每一個左括號 3:如為左括號,將此左括號壓進堆棧 4:如為右括號,查堆棧是否空?為空說明右括號數(shù)目>左括號指示出錯。 5:如果非空,從堆棧中取但不彈出一個左括號來,查它是否與此右括號類型匹配,不匹配,就指示出錯。匹配，就將此括號彈出堆棧。 6:重復2-5,如能直到最后一個符號不出錯,則表示完全匹配,結(jié)束.
上傳時間： 2013-12-21
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一、超強系統(tǒng)模型擴展功能 EmpireCMS卓越之處在于：不僅提供了網(wǎng)站管理功能，而且還提供了系統(tǒng)擴展框架，您可以直接在后臺通過新建表、自定義字段，然后組成新的系統(tǒng)模型，以實現(xiàn)各種適合用戶自己的系統(tǒng)。如下載系統(tǒng)、音樂系統(tǒng)、商城系統(tǒng)、產(chǎn)品庫、分類信息等等......同時，此功能可將信息量分配于不同的信息表，為數(shù)據(jù)量較大的網(wǎng)站進行數(shù)據(jù)部署。因系統(tǒng)模型擴展特性，EmpireCMS又被譽為“萬能建站工具”。在4.7以上版本中，此功能又一次得到升華，不僅增強了后臺管理系統(tǒng)的可擴展性，而且前臺互動性系統(tǒng)的擴展也能發(fā)揮得淋漓盡致，在穩(wěn)定性、擴展性與完善性等諸多方面都得到了更完美的提升！ 二、強大的信息采集功能 本系統(tǒng)無論是內(nèi)置的系統(tǒng)模型還是用戶自定義的模型都有自己相應的采集。自動化內(nèi)容采集的支持，大大降低了內(nèi)容維護的工作量，并讓網(wǎng)站管理系統(tǒng)與企業(yè)的其它信息化系統(tǒng)無縫集成，提高了信息的利用率。 ·使用簡單：無需會任何程序，只需在相應的采集內(nèi)容加上相應的標簽即可。 ·多重過濾：同一鏈接可設置不重復采集；設置采集關鍵字(不包含不采集)；內(nèi)容字符替換；廣告過濾；整頁代碼過濾；過濾相似信息；過濾標題相同信息；設置采集記錄數(shù)。 ·采集區(qū)域更準確：整體頁面區(qū)
標簽： EmpireCMS 系統(tǒng)模型 擴展功能 網(wǎng)站
上傳時間： 2013-12-08
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摘要 : 在 MAT LAB環(huán)境下利用語音工具箱 Voice Box實現(xiàn)基于連續(xù)概率密度隱含馬爾科夫模型的漢語語音識別系統(tǒng)。在 實時錄音的情況下 , 利用該語音識別系統(tǒng) , 不同的人對 20條 2～8個字的語音命令進行識別 , 準確率可達到 95 ％ , 識別時間 115～3 s , 實現(xiàn)了小詞匯量連續(xù)語音的非特定人的實時識別。
上傳時間： 2013-12-31
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常用的說話人識別方法有模板匹配法、統(tǒng)計建模法、聯(lián)接主義法(即人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn))。考慮到數(shù)據(jù)量、實時性以及識別率的問題，采用基于矢量量化和隱馬爾可夫模型(HMM)相結(jié)合的方法。 說話人識別的系統(tǒng)主要由語音特征矢量提取單元(前端處理)、訓練單元、識別單元和后處理單元組成，
標簽： 識別方法 模板 匹配法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
上傳時間： 2014-07-08
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針對實際對象數(shù)學模型不明確而難以控制的問題,采用人工免疫網(wǎng)絡的離散模 型與學習算法,將人工免疫系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢相結(jié)合,提出了一種基于人工免疫 網(wǎng)絡的模式識別算法,構(gòu)造了對象識別的人工免疫網(wǎng)絡模型.該算法綜合了網(wǎng)絡節(jié)點的定 位與參數(shù)調(diào)整以及對基函數(shù)的平滑因子實施調(diào)諧等功能,有效地解決了徑向基函數(shù) (RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別的兩個階段任務,使模式識別的精度有較大的改進.采用兩個不 同對象函數(shù)進行的仿真試驗表明,該算法具有快速收斂性與較高的準確性.
標簽： 人工免疫 對象 人工免疫網(wǎng)絡 學習算法
上傳時間： 2016-11-21
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程序清單A中收錄了產(chǎn)生PPM-TH和PAM-DS這兩個信號源的所有函數(shù)；程序清單B中收錄了加性高斯白噪聲（AWGN）信道建模，正交和非正交單脈沖PPM-TH接收機結(jié)構(gòu)，以及反極性PAM-DS單脈沖接收機結(jié)構(gòu)仿真所需的所有函數(shù)。
上傳時間： 2013-12-22
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