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雙極性步進電機細分驅動器的設計與實現論述j一種雙極性步進電動機細分驅動器的I作原理

雙極性步進電機細分驅動器的設計與實現論述j一種雙極性步進電動機細分驅動器的I作原理，該驅動器能較好地改善步進電動機的運行性能，具有實用性強、結構簡單、成本低的優點。針對實際調試中出現的問題進行分析后，提出了對策；最后給出了試驗結果。

標簽： 雙極性細分驅動器步進電機步進電動機

上傳時間： 2016-08-25

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J-Blog v1.0 系統配置： web.xml里默認配置為：resin 2.1.14 可根據您的具體服務器配置。注意鏈接池就是了！然后導入database/j-blog.sql 默

J-Blog v1.0 系統配置： web.xml里默認配置為：resin 2.1.14 可根據您的具體服務器配置。注意鏈接池就是了！然后導入database/j-blog.sql 默認用戶名密碼都是: admin 后臺地址：/admin/ 進入后臺后，請將系統設置中的網站地址(URL):設置正確，否則樣式表等無法調用

標簽： database J-Blog j-blog resin

上傳時間： 2017-05-07

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SEGGER J-FlASH ARM(jlink驅動)_V4.08_免費版

1:打開J-Flash ARM后,首先點擊File-OpenProject...,從中選擇STM32F103RB.jflash。(例子芯片,直接在提示的目錄下找) 2.點擊File-Open data file...選擇要燒錄的可執行文件(.hex 或者 .bin) 3:options-project settings 在里面配置cpu型號,下載方式 4: 選擇燒錄文件后,點擊Target-connect,鏈接一下硬件是否通。如果能夠連接成功會了LOG窗口最后一行顯示“Connected successfully”。5:按F3擦除芯片。6.按F5鍵將程序寫入芯片。7.硬件鏈接上之后，點擊Target-Secure chip防止程序被惡意讀出。如果您的芯片用于調試，不要執行本步驟。

標簽： J-Flash

上傳時間： 2022-06-22

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Cadence后端教程

Cadence后端教程

標簽： Cadence 后端教程

上傳時間： 2013-06-07

上傳用戶：eeworm
基于FPGA的人臉檢測系統設計.rar

人臉識別技術繼指紋識別、虹膜識別以及聲音識別等生物識別技術之后，以其獨特的方便、經濟及準確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識別系統的重要環節—人臉檢測，隨著研究的深入和應用的擴大，在視頻會議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機交互等領域有著重要的應用前景，發展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術不斷發展，它的功能、應用和可靠性逐漸增加，在各個行業也顯現出自身的優勢。FPGA允許用戶根據自己的需要來建立自己的模塊，為用戶的升級和改進留下廣闊的空間。并且速度更高，密度也更大，其設計方法的靈活性降低了整個系統的開發成本，FPGA 設計成為電子自動化設計行業不可缺少的方法。本文從人臉檢測算法入手，總結基于FPGA上的嵌入式系統設計方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術。經過訓練分類器、定點化、以及硬件加速等方法后，能夠使人臉檢測系統在基于Xilinx的Virtex II Pro開發板上平臺上，達到實時的檢測效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對于人臉檢測算法，首先確保的是檢測率的準確性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一種基于Adaboost算法的人臉檢測方法。算法中較多的是積分圖的特征值計算，這便于進一步的硬件設計。同時對檢測算法進行耗時分析確定運行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分：這一步考慮市場可以提供的資源狀況，又要考慮系統成本、開發時間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發板，在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴展的存儲器、I/O接口、總線及數據通道等，通過分析可以對算法進行細致的劃分，實現需要加速的模塊。 3. 定點化：在Adaboost算法中，需要進行大量的浮點計算。這里采用的方法是直接對數據位進行操作它提取指數和尾數，然后對尾數執行移位操作。 4. 改進檢測用的級聯分類器的訓練，提出可以迅速提高分類能力、特征數量大大減小的一種訓練方法。 5. 最后對系統的整體進行了驗證。實驗表明，在視頻輸入輸出接入的同時，人臉檢測能夠達到17fps的檢測速度，并且獲得了很好的檢測率以及較低的誤檢率。

標簽： FPGA 人臉檢測系統設計

上傳時間： 2013-07-01

上傳用戶：84425894
2007年全國電子設計大賽論文（A~J題）

07電子設計大賽論文 2007年全國電子設計大賽論文（A~J題）

標簽： 2007 全國電子設計大賽論文

上傳時間： 2013-05-26

上傳用戶：qoovoop
基于FPGA的人臉檢測系統設計

人臉識別技術繼指紋識別、虹膜識別以及聲音識別等生物識別技術之后，以其獨特的方便、經濟及準確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識別系統的重要環節—人臉檢測，隨著研究的深入和應用的擴大，在視頻會議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機交互等領域有著重要的應用前景，發展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術不斷發展，它的功能、應用和可靠性逐漸增加，在各個行業也顯現出自身的優勢。FPGA允許用戶根據自己的需要來建立自己的模塊，為用戶的升級和改進留下廣闊的空間。并且速度更高，密度也更大，其設計方法的靈活性降低了整個系統的開發成本，FPGA 設計成為電子自動化設計行業不可缺少的方法。本文從人臉檢測算法入手，總結基于FPGA上的嵌入式系統設計方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術。經過訓練分類器、定點化、以及硬件加速等方法后，能夠使人臉檢測系統在基于Xilinx的Virtex II Pro開發板上平臺上，達到實時的檢測效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對于人臉檢測算法，首先確保的是檢測率的準確性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一種基于Adaboost算法的人臉檢測方法。算法中較多的是積分圖的特征值計算，這便于進一步的硬件設計。同時對檢測算法進行耗時分析確定運行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分：這一步考慮市場可以提供的資源狀況，又要考慮系統成本、開發時間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發板，在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴展的存儲器、I/O接口、總線及數據通道等，通過分析可以對算法進行細致的劃分，實現需要加速的模塊。 3. 定點化：在Adaboost算法中，需要進行大量的浮點計算。這里采用的方法是直接對數據位進行操作它提取指數和尾數，然后對尾數執行移位操作。 4. 改進檢測用的級聯分類器的訓練，提出可以迅速提高分類能力、特征數量大大減小的一種訓練方法。 5. 最后對系統的整體進行了驗證。實驗表明，在視頻輸入輸出接入的同時，人臉檢測能夠達到17fps的檢測速度，并且獲得了很好的檢測率以及較低的誤檢率。

標簽： FPGA 人臉檢測系統設計

上傳時間： 2013-04-24

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J-Link用戶手冊(中文)

J-Link用戶手冊(中文)，是學習ARM開發的好東知。

標簽： J-Link 用戶手冊

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：mingaili888
將指定的16K采樣的語音數據文件轉換為經G.723編解碼后的8K語音數據

·詳細說明：本程序將指定的16K采樣的語音數據文件轉換為經G.723編解碼后的8K語音數據。降采樣前先使用180階的FIR濾波器對語音數據進行頻率壓縮，然后進行抽取，并對抽取的數據進行G.723編解碼。該程序在非特定語音識別的庫文件處理中使用，也可擴展至其他用途。文件列表: 16kto8k .......\16kto8k.dsp .......\16kto8

標簽： 16K 723 語音采樣

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：qw12
[一些機器人方面的PDF].Introduction.to.Robotics,.Mechanics.and.Control.JOHN.J.CRAIG

·[一些機器人方面的PDF].Introduction.to.Robotics,.Mechanics.and.Control.JOHN.J.CRAIG

標簽： Introduction Mechanics Robotics Control

上傳時間： 2013-06-08

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