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標(biāo)簽： 交通燈控制 電路設(shè)計(jì)
上傳時間： 2013-10-11
上傳用戶：tanggm
無線感測器已變得越來越普及，短期內(nèi)其開發(fā)和部署數(shù)量將急遽增加。而無線通訊技術(shù)的突飛猛進(jìn)，也使得智慧型網(wǎng)路中的無線感測器能夠緊密互連。此外，系統(tǒng)單晶片(SoC)的密度不斷提高，讓各式各樣的多功能、小尺寸無線感測器系統(tǒng)相繼問市。儘管如此，工程師仍面臨一個重大的挑戰(zhàn)：即電源消耗。
上傳時間： 2013-10-30
上傳用戶：wojiaohs
本文將探討微控制器與 PSoC (可編程系統(tǒng)單晶片)在數(shù)位電視應(yīng)用上的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，並比較微控制器和 PSoC 架構(gòu)在處理這些挑戰(zhàn)時的不同處，以有效地建置執(zhí)行。
標(biāo)簽： PSoC MCU 比較 數(shù)位電視
上傳時間： 2013-11-22
上傳用戶：gengxiaochao
本技術(shù)文章將介紹如何運(yùn)用 NI LabVIEW FPGA 來設(shè)計(jì)並客製化個人的 RF 儀器，同時探索軟體設(shè)計(jì)儀器可為測試系統(tǒng)所提供的優(yōu)勢。
上傳時間： 2013-11-24
上傳用戶：toyoad
收發(fā)器乃新型通訊系統(tǒng)的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機(jī)、 收發(fā)器乃新型通訊系統(tǒng)的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機(jī)、 收發(fā)器乃新型通訊系統(tǒng)的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機(jī)、 WLANWLANWLANWLAN網(wǎng)路橋接器與蜂巢式基礎(chǔ)建設(shè)。
標(biāo)簽： 向量訊號產(chǎn)生器 收發(fā)器 測試 速度
上傳時間： 2013-10-12
上傳用戶：ligi201200
基於S3C44B0X上的各種範(fàn)例，可以實(shí)驗(yàn)IDE,PWM,USB,LED...etc。對於初學(xué)嵌入式系統(tǒng)者有很大助益。
標(biāo)簽： S3C44B0X
上傳時間： 2014-01-19
上傳用戶：sy_jiadeyi
本文探討使用 Linux作為嵌入式作業(yè)系統(tǒng)的方法,透過如何對內(nèi)核、守護(hù)程序、庫和應(yīng)用程序等四個主要部份,進(jìn)行縮減其大小后，以便配置在以閃存為存儲設(shè)備的嵌入式系統(tǒng)中。
上傳時間： 2014-10-11
上傳用戶：CHENKAI
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開始，對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：R50974
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開始，對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：ryb
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開始，對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過程。退火過程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2014-12-19
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