<strike id="qkaug"></strike> 可視化程序設(shè)計(jì)的課程設(shè)計(jì)，功能強(qiáng)大，很好很實(shí)用！
標(biāo)簽： 可視化 程序設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2014-01-25
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自動(dòng)溫度控制系統(tǒng) 以LabVIEW可視化圖形編程開發(fā)環(huán)境為平臺(tái)，使用聲卡和溫度傳感器加外圍電路，測(cè)量和顯示外部溫度變化，并控制風(fēng)扇和加熱絲進(jìn)行相關(guān)操作，使一定空間范圍內(nèi)的溫度保持基本恒定。
標(biāo)簽： LabVIEW 自動(dòng) 溫度控制系統(tǒng) 可視化
上傳時(shí)間： 2017-09-28
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人口老齡化是世界各國(guó)正在面對(duì)的一個(gè)普遍問(wèn)題。隨著我國(guó)老齡化程度的持續(xù)加劇，對(duì)于老年人群體的醫(yī)療資源投入會(huì)不斷提高。而與此同時(shí)，跌倒已經(jīng)成為老年人日常生活中最為常見的危險(xiǎn)行為活動(dòng)。所以，跌倒檢測(cè)系統(tǒng)的研究和應(yīng)用對(duì)降低老年人受到的身心傷害和醫(yī)療成本具有顯著的意義。目前解決老年人跌倒檢測(cè)的方案仍存在許多不足。其中，基于計(jì)算機(jī)視覺的跌倒檢測(cè)技術(shù)在無(wú)干擾的場(chǎng)景下檢測(cè)較為有效，但其易受環(huán)境變化（如背景光線影響、人遮擋問(wèn)題等）影響。此外，基于可穿戴計(jì)算的跌倒檢測(cè)技術(shù)受限于算法穩(wěn)定性和識(shí)別準(zhǔn)確率，系統(tǒng)的靈敏度和特異性難以同時(shí)得到保證。針對(duì)上述問(wèn)題本文提出一種融合計(jì)算機(jī)視覺和可穿戴計(jì)算數(shù)據(jù)的跌倒檢測(cè)新的方法。首先，設(shè)計(jì)并開發(fā)了集成三軸加速度計(jì)、三軸陀螺儀和藍(lán)牙的活動(dòng)感知模塊，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)采集、傳輸人體活動(dòng)數(shù)據(jù)：其次，使用深度學(xué)習(xí)算法從攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù)提取人體姿態(tài)特征數(shù)據(jù)：最后，對(duì)采集的人體活動(dòng)數(shù)據(jù)和姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化和時(shí)序化處理，設(shè)計(jì)了兩個(gè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并將兩特征進(jìn)行特征層數(shù)據(jù)融合，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)融合數(shù)據(jù)進(jìn)行活動(dòng)本文搭建了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)并進(jìn)行了算法測(cè)試，其中，本文跌倒檢測(cè)算法針對(duì)離線測(cè)試數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率為992%，平均敏感度為995%、平均特異性為99.8%：針對(duì)在線數(shù)據(jù)系統(tǒng)測(cè)試準(zhǔn)確率為98.9%、平均敏感度為99.2%、平均特異性為99.5%實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了利用計(jì)算機(jī)視覺和可穿戴計(jì)算數(shù)據(jù)融合的跌倒檢測(cè)具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性。
標(biāo)簽： 視覺圖像 數(shù)據(jù)融合
上傳時(shí)間： 2022-03-14
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新型智慧驅(qū)動(dòng)器可簡(jiǎn)化開關(guān)電源隔離拓樸結(jié)構(gòu)中同步整流器
標(biāo)簽： 驅(qū)動(dòng) 開關(guān)電源 同步整流器
上傳時(shí)間： 2013-06-05
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心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問(wèn)題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)（NM）和房顫（AF）、主動(dòng)脈回流（AR）、主動(dòng)脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過(guò)對(duì)心音信號(hào)噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b）心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)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(yīng)錐形核時(shí)頻（ATF）分析方法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時(shí)頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c）心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過(guò)Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量，作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d）心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法，同時(shí)，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(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)測(cè)，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(yàn)證了該方法的分類有效性。 e）心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語(yǔ)言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建，可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理，繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時(shí)，利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過(guò)對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量，根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號(hào)種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號(hào)，進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號(hào)，小波降噪，非平穩(wěn)信號(hào)，心臟雜音，信號(hào)處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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·基于MATLAB的可視化凸輪曲線設(shè)計(jì)程序
標(biāo)簽： MATLAB 可視化 凸輪 設(shè)計(jì)程序
上傳時(shí)間： 2013-07-28
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proteus單片機(jī)可視化仿真軟件自學(xué)教程，適合于入門學(xué)習(xí)。
標(biāo)簽： proteus 單片機(jī) 仿真軟件 可視化
上傳時(shí)間： 2013-09-25
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為了實(shí)現(xiàn)直流電源的監(jiān)控，提出了一種具有USB HID數(shù)據(jù)通信功能的直流電源設(shè)計(jì)方案。詳細(xì)論述了基于STM32 USB固件庫(kù)（USB-FS Device library V3.3）的自定義HID類下位機(jī)的實(shí)現(xiàn)，介紹了如何在VC2010集成開發(fā)環(huán)境中編寫多線程上位機(jī)程序并運(yùn)用PlotLab（一個(gè)快速信號(hào)繪圖和可視化的VCL組件）顯示實(shí)時(shí)波形，最后再以實(shí)驗(yàn)開發(fā)板和PC實(shí)現(xiàn)了HID數(shù)據(jù)通信，證明了此監(jiān)控設(shè)計(jì)方案的可行性。
標(biāo)簽： USB HID 數(shù)據(jù)通信 直流電源
上傳時(shí)間： 2013-10-17
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powerbuilder 教程 PowerBuilder（Power Builder,PB）是著名的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用開發(fā)工具生產(chǎn)廠商PowerSoft公司推出的產(chǎn)品（PowerSoft現(xiàn)已被數(shù)據(jù)庫(kù)廠商Sybase所收購(gòu)），它完全按照客戶機(jī)/服務(wù)器體系結(jié)構(gòu)研制設(shè)計(jì)，在客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)中，它使用在客戶機(jī)中，作為數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序的開發(fā)工具而存在。由于PowerBuilder采用了面向?qū)ο蠛涂梢暬夹g(shù)，提供可視化的應(yīng)用開發(fā)環(huán)境，使得我們利用PowerBuilder，可以方便快捷地開發(fā)出利用后臺(tái)服務(wù)器中的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序。 在當(dāng)前，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)迅速發(fā)展，隨之發(fā)展的還有OLE，OCX，跨平臺(tái)等技術(shù)，而在PowerBuilder的最新版中提供了對(duì)這些技術(shù)的全面支持。在數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)工具領(lǐng)域，PowerBuilder是其中非常優(yōu)秀的一個(gè)，利用它我們可以開發(fā)出功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序。 PowerBuilder提供了對(duì)目前流行的大多數(shù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的支持，由于在PowerBuilder的應(yīng)用程序中對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)的部分一般采用國(guó)際化標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言SQL，使得用PowerBuilder開發(fā)的應(yīng)用程序可以不做修改或者只做少量的修改就可以在不同的后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)上使用。也就是說(shuō)用PowerBuilder開發(fā)的應(yīng)用程序是獨(dú)立于服務(wù)器上的數(shù)據(jù)庫(kù)。
標(biāo)簽： powerbuilder 教程下載
上傳時(shí)間： 2013-11-12
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可視化編程 經(jīng)典諾基亞手機(jī)游戲。
標(biāo)簽： 可視化編程 諾基亞 手機(jī)游戲 源代碼
上傳時(shí)間： 2013-11-23
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