altera Quartus II FSM使用 可設定時間波形，手動調整波形頻率。 (含電路)
上傳時間： 2016-02-13
上傳用戶：kbnswdifs
本文是以數位訊號處理器DSP（Digital Singal Processor）之核心架構為主體的數位式溫度控制器開發，而其主要分為硬體電路與軟體程式兩部分來完成。而就硬體電路來看分為量測電路模組、DSP周邊電路及RS232通訊模組、輸出模組三個部分，其中在輸出上可分為電流輸出、電壓輸出以及binary command給加熱驅動裝置, RS232 除了可以與PC聯絡外也可以與具有CPU的熱能驅動器做命令傳輸。在計畫中分析現有工業用加熱驅動裝置和溫度曲線的關係，並瞭解其控制情況。軟體方面即是溫控器之中央處理器程式，亦即DSP控制程式，其中包括控制理論、感測器線性轉換程式、I/O介面及通訊協定相關程式。在控制法則上，提出一個新的加熱體描述模型，然後以前饋控制為主並輔以PID控制，得到不錯的控制結果。
標簽： Processor Digital Singal DSP
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：zjf3110
說明： a) 單字符用于子站向主站傳輸的確認（肯定或否定）； b) 控制域是用來區別不同的幀和數據傳輸方向的單字節，詳見第二節； c) 地址域是鏈路地址（一般是RTU編號），2字節，低字節在前，高字節在后； d) 幀校驗是用戶數據區的各字節的算術和對256的模； e) 變長幀中的L為用戶數據區的長度，2個L相等； f) 變長幀中的ASDU為應用服務數據單元，詳見第三節； g) 數據傳輸方式：是異步傳輸方式，11位，其中啟動位為二進制0，數據位8位，一個偶校驗位，一個停止位。
標簽： 102
上傳時間： 2016-12-14
上傳用戶：ts7089524
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
上傳用戶：jiabin
華為AI安全白皮書2018-cn近年來，隨著海量數據的積累、計算能力的發展、機器學習方法與系統的持續創新與演進，諸如圖像識別、語音識 別、自然語言翻譯等人工智能技術得到普遍部署和廣泛應用。越來越多公司都將增大在AI的投入，將其作為業務發展 的重心。華為全球產業愿景預測：到2025年，全球將實現1000億聯接，覆蓋77%的人口；85%的企業應用將部署到 云上；智能家庭機器人將進入12%的家庭，形成千億美元的市場。 人工智能技術的發展和廣泛的商業應用充分預示著一個萬物智能的社會正在快速到來。1956年，麥卡錫、明斯基、 香農等人提出“人工智能”概念。60年后的今天，伴隨著谷歌DeepMind開發的圍棋程序AlphaGo戰勝人類圍棋冠 軍，人工智能技術開始全面爆發。如今，芯片和傳感器的發展使“+智能”成為大勢所趨：交通+智能，最懂你的 路；醫療+智能，最懂你的痛；制造+智能，最懂你所需。加州大學伯克利分校的學者們認為人工智能在過去二十年 快速崛起主要歸結于如下三點原因[1]：1）海量數據：隨著互聯網的興起，數據以語音、視頻和文字等形式快速增 長；海量數據為機器學習算法提供了充足的營養，促使人工智能技術快速發展。2）高擴展計算機和軟件系統：近 年來深度學習成功主要歸功于新一波的CPU集群、GPU和TPU等專用硬件和相關的軟件平臺。3）已有資源的可獲得 性：大量的開源軟件協助處理數據和支持AI相關工作，節省了大量的開發時間和費用；同時許多云服務為開發者提供 了隨時可獲取的計算和存儲資源。 在機器人、虛擬助手、自動駕駛、智能交通、智能制造、智慧城市等各個行業，人工智能正朝著歷史性時刻邁進。谷 歌、微軟、亞馬遜等大公司紛紛將AI作為引領未來的核心發展戰略。2017年谷歌DeepMind升級版的AlphaGo Zero橫 空出世；它不再需要人類棋譜數據，而是進行自我博弈，經過短短3天的自我訓練就強勢打敗了AlphaGo。AlphaGo Zero能夠發現新知識并發展出打破常規的新策略，讓我們看到了利用人工智能技術改變人類命運的巨大潛能。 我們現在看到的只是一個開始；未來，將會是一個全聯接、超智能的世界。人工智能將為人們帶來極致的體驗，將 積極影響人們的工作和生活，帶來經濟的繁榮與發展。
上傳時間： 2022-03-06
上傳用戶：
實時監控8路電參數，通過STM32精確采集頻率，此設備精度非常高。每路設備可單獨調校校準
標簽： 電能采集器
上傳時間： 2022-07-01
上傳用戶：qingfengchizhu
基于∑-△噪聲整形技術和過采樣技術的數模轉換器(DAC)可以可靠地把數字信號轉換成為高精度的模擬信號。采用這一結構進行數模轉換具有諸多優點,例如極低的失配噪聲和高的可靠性,便于作為IP模塊嵌入到其他芯片系統中等,更重要的是可以得到其他DAC結構所無法達到的精度和動態范圍。在高精度測量、音頻轉換、汽車電子等領域有著廣泛的應用價值。 由于非線性和不穩定性的存在,高階∑-△調制器的設計與實現存在較大的難度。本設計綜合大量文獻中的經驗原則和方法,首先闡述了∑-△調制器的一般原理,并討論了一般結構調制器的設計過程,然后描述了穩定的高階高精度調制器的設計流程。根據市場需求,設定了整個設計方案的性能指標,并據此設計了達到16bit精度和滿量程輸入范圍的三階128倍過采樣調制器。 本設計采用∑-△結構,根據系統要求設計了量化器位數、調制器過采樣比和階數。在分析高階單環路調制器穩定性的基礎上,成功設計了六位量化三階單環路調制器結構。在16比特的輸入信號下,達到了90dB左右的信噪比。該設計已經在Cyclone系列FPGA器件下得到硬件實現和驗證,并實現了實時音頻驗證。測試表明,該DAC模塊輸出信號的信噪比能滿足16比特數據轉換應用的分辨率要求,并具備良好的兼容性和通用性。 本設計可作為IP核廣泛地在其他系統中進行復用,具有很強的應用性和一定的創新性。
上傳時間： 2013-07-10
上傳用戶：chuandalong
根據機械電子工程類專業測控實驗教學平臺數據采集的需要，在綜合考慮成本和性能基礎上，提出以為主處理芯片的數據采集卡設計方案。 該方案的主要特點是，使用基于ARM7TDMI內核的，工作主頻最高可達44MHz；內置高性能的ADC和DAC模塊，采樣速度最高可達1MSPS，采樣精度為12位；模擬信號輸入通道最多可達16路，模擬信號輸出通道最高可達4路；具有豐富的外設資源可以使用，GPIO口數目最高可達40個。 在設計中采用了模塊化思想，將系統分為四個功能模塊：主模塊的功能是控制ADC進行信號采集和DAC進行模擬信號輸出；模擬信號模塊的作用是對傳感器輸入信號和DAC輸出波形進行簡單的調理；數字信號模塊引出32路數字I/O口，可用于需要采集數字量的場合；JTAG模塊可進行程序的調試和下載，對于數據采集卡的二次開發有很大的作用。 在本數據采集卡上，嘗試進行了μC/OSⅡ操作系統的移植，成功實現了四個任務的管理。在實際應用中，工作數小時仍可保持正常的運行。 為檢驗數據采集卡的串口通訊能力，利用LabVIEW程序讀取下位機串口發送的已采集到的數據，進行波形圖繪制。 為檢驗本數據采集卡的ADC和DAC精度，設計實驗利用DAC輸出波形，并利用ADC將采集到的波形通過LabVIEW顯示，測量結果顯示兩者電壓值誤差均在可允許的3LSB（Least Significant Bit）范圍內，表明本數據采集卡已基本實現預期設計指標。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：bruce
基于ARM的嵌入式運動控制器是集計算機數字控制技術、ARM技術、運動控制技術以及嵌入式操作系統技術等技術為一體的技術含量高的運動控制器；是對低成本、高性能運動控制器研究的一個新的嘗試。本論文的研究重是點基于雙端口RAM上下位機通訊的數控系統總體軟件架構設計、嵌入式運動控制器軌跡規劃算法的研究、嵌入式系統軟件的構建以及運動控制器外設驅動程序的開發，其主要工作及成果如下： 1．針對數控系統上下位機信息交互頻繁，提出了一種基于雙端口RAM通訊結構的上下位機交互方式，實現了上下位機信息的高速、穩定通訊；且完成了基于雙端口RAM上下位機通訊結構的數控系統總體軟件架構設計。 2. 針對目前高速數控加工軌跡規劃中存在的一些關鍵問題進行深入的探討。提出一種軌跡拐角的速度平滑方法，當高速加工不在同一直線方向而形成拐角的加工段時，在拐角過渡時能獲得很好的速度響應和較小的輪廓誤差；還提出了一種高速數控加工小線段的前瞻平滑算法，當高速加工多段微小直線段時，能夠優化規劃多段微小線段的加工速度，有效避免了頻繁的加減速給系統帶來較大沖擊以及加工效率低的問題。 3. 構建了適合本運動控制器系統的系統軟件；研究了嵌入式運動控制器引導程序的移植、嵌入式Linux內核的優化配置以及根文件系統的構建。 4．探討了Linux驅動程序開發的原理以及流程；并以雙端口RAM為例介紹了運動控制外設驅動程序開發的方法。
上傳時間： 2013-07-02
上傳用戶：笨小孩
數字圖像的壓縮是解決圖像數據量大、存儲和傳輸困難的基本措施。圖像壓縮的方法很多，一般可分為有損壓縮和無損壓縮兩大類。有損壓縮允許一定程度的信息丟失，在滿足實際應用的條件下能夠取得較高的壓縮比；無損壓縮不允許信息丟失，但是壓縮比難以提高。在醫學圖像、遙感圖像等應用領域，對于圖像的壓縮比和失真度都有著較高要求，因此需要采用近無損壓縮的方法。近無損壓縮是有損壓縮和無損壓縮的一個折衷，允許一定的失真，能夠獲得高保真還原圖像的同時，得到比無損壓縮更高的壓縮比。 JPEG-LS是連續色調靜止圖像無損和近無損壓縮的國際標準，算法復雜度低，壓縮性能優越，但是JPEG-LS對不同圖像壓縮時壓縮比不可控制。本文在研究JPEG-LS近無損圖像壓縮算法的基礎上，針對具體應用背景，提出了一種基于塊的近無損壓縮方法。進一步利用圖像局部紋理特性分析，對不同特性的區域容忍不同的信息丟失程度，實現了對圖像壓縮的碼率控制。針對某工程應用中的具體要求，我們以FPGA為平臺，采用Verilog HDL語言對改進算法進行了硬件實現。 實驗結果證明，這種基于塊的具有碼率控制的近無損圖像壓縮算法，在實現較為精確的碼率控制的同時，能夠獲得較高的還原圖像質量，而且硬件實現復雜度低，能夠滿足對圖像的實時壓縮要求。
上傳時間： 2013-06-18
上傳用戶：zzbbqq99n
