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傳感器節(jié)點(diǎn)

奇異樣本對感知器神經網絡訓練的影響,分三部分:創建感知器神經網絡,訓練該感知器神經網絡,驗感器神經網絡

奇異樣本對感知器神經網絡訓練的影響,分三部分:創建感知器神經網絡,訓練該感知器神經網絡,驗感器神經網絡

標簽： 神經網絡分樣本

上傳時間： 2015-06-14

上傳用戶：tianjinfan
循環碼的編碼和譯碼算法。有兩種編碼器：K級和n-K級。配有譯法算法。輸入生成多項式或校驗多項式

循環碼的編碼和譯碼算法。有兩種編碼器：K級和n-K級。配有譯法算法。輸入生成多項式或校驗多項式，輸入信息，就能得到編碼輸出。

標簽： n-K 多項式循環碼編碼

上傳時間： 2016-04-21

上傳用戶：xymbian
INAV-configurator-1.9.3.zip 新版本無人機刷機用

新版本無人機.刷機用借助此實際應用程序，管理無人機的所有區域，例如電動機，GPS，傳感器，陀螺儀，接收器，端口和固件INAV-Chrome 的配置器中的新功能：修復了導致加速度計校準失敗的錯誤支持DJI FPV系統配置輸出選項卡中的怠速節氣門和馬達極現在可以在“混合器”選項卡中選擇“漫遊者”和“船用”平臺。固件方面的支持仍然有限！閱讀完整的變更日誌在過去的幾年中，無人駕駛飛機取得了相當大的進步，越來越多的人能夠獲取和使用無人機。不用說，無人機可以基於特定固件在一組命令上運行。在這方面，用於Chrome的INAV-Configurator隨附的工具可幫助您輕鬆配置無人機的各個方面。支持多種硬件配置首先要提到的一件事是，要求Google Chrome瀏覽器能夠訪問INAV-Chrome的配置器功能。儘管它已集成到Chrome中，但它可以作為獨立應用程序運行，甚至可以脫機使用，而與瀏覽器無關。您甚至可以從Google Apps菜單為其創建桌面快捷方式。不用說，另一個要求是實際的飛行裝置。該應用程序支持所有支持INAV的硬件配置，例如Sirius AIR3，SPRacingF3，Vortex，Sparky，DoDo，CC3D / EVO，Flip32 / + / Deluxe，DragonFly32，CJMCU Microquad，Chebuzz F3，STM32F3Discovery，Hermit ，Naze32 Tricopter框架和Skyline32。該窗口非常直觀，並提供各種令人印象深刻的提示和文檔。在上方的工具欄上，您可以找到連接選項，這些選項可以通過COM端口，手動選擇或無線模式進行。您也可以選擇自動連接。連接後，您可以在上方的工具欄中查看設備的功能，並在側面板中輕鬆瀏覽配置選項。管理傳感器，電機，端口和固件本。

標簽： configurator 無人機

上傳時間： 2022-06-09

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交換式電源轉換器(Switching Power Supply)為目前電子產品中

交換式電源轉換器(Switching Power Supply)為目前電子產品中，非常廣泛使用的電源裝置，在日常生活中隨處可見，它主要的功能是調節電壓準位，亦可說是直流的變壓器。與傳統線性式電源轉換器比較，體積小、重量輕、效率高以及有較大的輸入電壓範圍是交換式電源轉換器的優點。交換式電源轉換器廣泛被應用在電源供應器以及新一代電腦內。因此，如何控制交換式電源轉換器使其在輸入電壓與輸出負載變動的情況下，能夠自動調節輸出電壓為所預設的位準，實為一項重要的研究。

標簽： Switching Supply Power

上傳時間： 2014-09-08

上傳用戶：com1com2
采用4mmX4mm QFN封裝的通用型TFT LCD偏置電源和白光LED驅動器

LTC3524 的 2.5V 至 6V 輸入電源範圍非常適合於那些從鋰離子電池或者多節堿性或鎳電池供電的便攜式設備。LCD 和 LED 驅動器的工作頻率均為 1.5MHz，因而允許使用纖巧、低成本的電感器和電容器。

標簽： 4mmX4mm QFN LCD LED

上傳時間： 2013-11-22

上傳用戶：zzbbqq99n
微電腦型盤面式異常警報電表

特點精確度0.1%滿刻度 ±1位數可量測交直流電流/交直流電壓/電位計/傳送器/Pt-100/荷重元/電阻等信號顯示范圍-1999-9999可任意規劃具有異常值與異常次數記錄保留功能異常信號過高或過低或范圍內或范圍外檢測可任意設定報警繼電器復歸方式可任意設定尺寸小,穩定性高 2.主要規格精確度: 0.1% F.S. ±1 digit 0.2% F.S. ±1 digit(AC) 取樣時間: 16 cycles/sec. 顯示值范圍: -1999 - +9999 digit adjustable 啟動延遲動作時間: 0-99.9 second adjustable 繼電器延遲動作時間: 0-99.9 second adjustable 繼電器復歸方式: Manual (N) / latch(L) can be modified 繼電器動作方向: HI /LO/GO/HL can be modified 繼電器容量: AC 250V-5A, DC 30V-7A 過載顯示: "doFL" 溫度系數: 50ppm/℃ (0-50℃) 顯示幕: Red high efficiency LEDs high 14.22mm(.56")(PV) Red high efficiency LEDs high 7.0mm(.276")(NO) 參數設定方式: Touch switches 記憶型式 : Non-volatile E2PROM memory 絕緣耐壓能力: 2KVac/1 min. (input/output/power) 1600Vdc(input/output 使用環境條件 : 0-50℃(20 to 90% RH non-condensed) 存放環境條件: 0-70℃(20 to 90% RH non-condensed) CE認證: EN 55022:1998/A1:2000 Class A EN 61000-3-2:2000 EN 61000-3-3:1995/A1:2001 EN 55024:1998/A1:2001

標簽： 微電腦警報電表

上傳時間： 2013-11-02

上傳用戶：fandeshun
微電腦型類比隔離傳送器

特點精確度0.1%滿刻度可輸入交直流電流/交直流電壓/電位計/傳送器...等信號 16 BIT類比輸出功能輸入與輸出絕緣耐壓2仟伏特/1分鐘寬范圍交直流兩用電源設計尺寸小,穩定性高 2主要規格精確度: 0.1% F.S. (23 ±5℃) 顯示值范圍: 0-±19999 digit adjustable 類比輸出解析度: 16 bit DAC 輸出反應速度: < 250 ms (0-90%)(>10Hz) 輸出負載能力: < 10mA for voltage mode < 10V for current mode 輸出之漣波: < 0.1% F.S. 歸零調整范圍: 0- ±9999 Digit adjustable 最大值調整范圍: 0- ±9999 Digit adjustable 溫度系數: 50ppm/℃ (0-50℃) 顯示幕: Red high efficiency LEDs high 10.16mm (0.4") 隔離特性: Input/Output/Power/Case 參數設定方式: Touch switches 記憶方式: Non-volatile E2PROM memory 絕緣抗阻: >100Mohm with 500V DC 絕緣耐壓能力: 2KVac/1 min. (input/output/power) 1600Vdc (input/output) 使用環境條件: 0-60℃(20 to 90% RH non-condensed) 存放環境條件: 0-70℃(20 to 90% RH non-condensed) 安裝方式: Socket/plugin type with barrier terminals CE認證: EN 55022:1998/A1:2000 Class A EN 61000-3-2:2000 EN 61000-3-3:1995/A1:2001 EN 55024:1998/A1:2001

標簽： 微電腦隔離傳送器

上傳時間： 2014-01-05

上傳用戶：eastgan
5位數微電腦型盤面式電表（48*96mm）

特點精確度0.05%滿刻度 ±1位數可量測交直流電流/交直流電壓/電位計/傳送器/Pt-100/熱電偶/荷重元/電阻等信號顯示范圍-19999-99999可任意規劃具有自動歸零或保持或開根號或雙顯示功能小數點可任意規劃尺寸小,穩定性高

標簽： 48 96 mm 微電腦

上傳時間： 2013-11-22

上傳用戶：dbs012280
神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究

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

標簽： 神經網絡智能機器人導航

上傳時間： 2022-02-12

上傳用戶：qingfengchizhu
雙通道8A DCDC uModule穩壓器能夠容易地通過并聯來提供16A電流

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。

標簽： uModule DCDC 16A 雙通道

上傳時間： 2013-10-27

上傳用戶：頂得柱