ARM的開發流程、最小系統、啟動文件詳解：包括最小系統實例詳解和軟件環境介紹
上傳時間： 2013-04-24
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本文對燃料電池車用DC/DC變換器的基本原理以及控制策略進行了較為詳盡的分析和討論，對基于ARM的DC/DC變換器控制系統的軟硬件設計作了較為詳盡的論述，對控制系統的電磁兼容作了詳細的研究并給出了提高電磁兼容能力的措施。本文介紹了本課題研究的背景，燃料電池電動汽車的特性和研究的目的與意義并分析了大功率DC/DC變換器主電路的拓撲結構、工作原理和電磁兼容環境。在此基礎上，從控制電路的最小系統、檢測系統、脈沖發生系統以及驅動電路、CAN通訊電路等方面重點討論了DC/DC變換器控制系統的硬件設計以及驅動電路的設計。本文在DC/DC變換器電感電流連續狀態空間小信號數學模型的基礎上，應用MATLAB軟件對大功率DC/DC變換器單環控制系統進行了建模和仿真分析，給出了具有實際指導意義的結論，設計了基于ARM控制系統的軟件結構并編寫了相應的軟件代碼。此外，本文從硬件和軟件兩個方面重點討論了控制系統的電磁兼容以及抗干擾措施。在系統硬件和軟件基礎上進行了功率試驗并給出了試驗結果以及今后改進的方向。
上傳時間： 2013-05-28
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本文研究的課題主要是基于ARM平臺和GSM短消息之上的遠程電機數據采集和實時監控。應用背景是城市污水泵站的無線監測和控制系統的實現需求，該系統采用分布式控制技術和無線通訊的方式，統一調配全市污雨水的排放，汛期社會效益非常突出。但是采用專用無線通訊設備，專用性很強且價格較為昂貴，無法實現高速聯接，不易于更新換代。 對于眾多城市的雨污水泵站控制系統，本文提出的低成本的智能控制系統和GSM短消息相結合的技術非常實用。它可以有效地減輕工作人員的勞動強度，降低企業的生產成本。同時，GSM網絡所具有的強大功能，人們可以期待高度開放、使用靈活方便、功能強大的低成本智能控制系統的出現，特別是在舊有泵站的技術改造中。 在本文中主要就這一技術的幾個關鍵部分比如被控電機的數據采集和監控信息的短消息編解碼傳輸做了深入探討。對GSM短消息協議的研究和編解碼傳輸的實現是本文研究的難點和重點。GSM短消息協議是一個很復雜的通信協議，要想掌握它還必須理解GSM系統協議的相關部分，這就要求研究者必須有比較深厚的通信技術知識。
上傳時間： 2013-06-19
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基于ucos的ARM嵌入式系統開發設計,在ADS下的的嵌入式程序的設計以及硬件系統的開發.
上傳時間： 2013-06-17
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本文闡述了微處理器芯片S3C2410的內核、處理器模式、寄存器組、存儲系統、尋址方式以及中斷模式。研究了處理器的啟動下載代碼bootloader，并將裁減后的bootloader映像文件下載到ARM平臺的Flash中；對嵌入式linux操作系統!文件系統和基于圖形庫的應用軟件的開發也做了初步的研究。
上傳時間： 2013-06-17
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基于ARM的數字圖像采集系統的碩士論文 ARM-PowerPC-ColdFire-MIPS
上傳時間： 2013-07-24
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輕松入門開發ARM程序（為初學者寫的入門手冊）.rar
上傳時間： 2013-04-24
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永磁同步發電機由于一系列高效節能的優點，在工農業生產、航空航天、國防和日常生活中得到廣泛應用，并且受到許多學者的關注，其研究領域主要涉及永磁同步發電機的設計、精確性能分析、控制等方面。 本課題作為國家自然科學基金項目《無刷無勵磁機諧波勵磁的混合勵磁永磁電機的研究》的課題，主要研究永磁電機的電磁場空載和負載計算，求出永磁電機的電壓波形和電壓調整率，為分段式轉子的混合勵磁永磁電機的研究奠定基礎，主要做了以下工作： 首先介紹了永磁同步發電機的基本原理，包括永磁同步發電機的結構形式和永磁同步發電機的運行性能，采用傳統解析理論給出了電壓調整率的計算方法及外特性的計算模型；然后用有限元ANSYS對永磁同步發電機樣機進行實體建模，經過定義分配材料、劃分網格、加邊界條件和載荷、求解計算等，得到矢量磁位Az、磁場強度H、磁感應強度B等結果，直觀地看出電機內部的磁場分布情況。 其次根據電磁場計算結果，應用齒磁通法對其進行后處理。該方法求解轉子在一個齒距內不同位置處的磁場，以定子齒的磁通為計算單位，根據繞組與齒的匝鏈關系，計算出磁鏈隨時間的變化，進而得到永磁同步發電機空、負載時電壓大小及波形。通過計算結果寫實驗結果對比，驗證了齒磁通法的正確性，為計算永磁同步發電機各種性能特性提供有力工具。 最后，基于齒磁通法對永磁同步發電機的外特性進行了深入研究，定量分析了結構參數對外特性的影響規律，提出了有效降低電壓調整率的方法的是：增加氣隙長度g的同時，適當增加永磁體的磁化方向的長度hm；此外，要盡量的減少每相串聯匝數N和增大導線面積以減小阻抗參數。通過改變電機的結構參數，對其電磁場進行計算，找到永磁電機電壓調整率的變化規律，為加電勵磁的混合勵磁永磁電機做準備，達到穩定輸出電壓的目的。
上傳時間： 2013-04-24
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隨著電力系統的迅速發展和電力電子技術的廣泛應用，電能污染日益嚴重，電能質量問題已經成為電力部門及電力用戶越來越關注的問題。電能質量的各項指標若偏離正常水平過大，會給發電、輸變電和用電設備帶來不同程度的危害。電能質量的好壞直接關系到國民經濟的總體效益，因此對電能質量進行檢測和分析從而提高和改善電能質量具有非常重要的意義。 本文首先介紹了電能質量的基本概念，對各種電能質量問題的分類、特征及產生原因和危害作了詳細的闡述。通過對電能質量各項指標（供電電壓偏差、頻率偏差、公用電網諧波、三相電壓不平衡度、電壓波動與閃變）的分析，以傳統的傅立葉變換理論為基礎，針對目前電能質量分析的難點即對突變的、暫態的、非平穩的信號的檢測與分類，提出了基于快速傅立葉變換的暫態電能質量分析方法。 在系統的研究了電能質量分析的相關理論和檢測技術的基礎上，針對電能質量分析系統中需要支持復雜算法和保持實時性的特殊要求，研制了基于DSP與ARM構架的嵌入式電能質量分析系統的硬件平臺和軟件系統。重點分析了DSP與ARM的選型依據、結構特點、具體應用等。并且詳細的介紹了硬件平臺的各部分組成和電路原理圖。隨后，提出了該裝置軟件部分設計思想，其中重點介紹了DSP部分的FFT算法設計、ARM部分的UC/OS-II操作系統移植和MiniGUI圖形界面開發。最后對論文的主要工作進行了總結，對以后可深入研究的方向進行了展望。 關鍵詞：電能質量；傅立葉變換；快速傅立葉變換；UC/OS-Ⅱ；MiniGUI
上傳時間： 2013-06-15
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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