T-monitor監(jiān)控程序，類是BIOS，BSP，uBoot等，主要應(yīng)用于SH系列處理器。
標簽： T-monitor 監(jiān)控程序
上傳時間： 2013-12-22
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無級 變 速 器又稱CVT( continuouslyv ariable transmission,CV T)，其速比可以連續(xù)變化，使用 這種變速器，可有效地利用發(fā)動機的性能，使發(fā)動 機與傳動系得到最佳的匹配，從而提高汽車的燃 油經(jīng)濟性和動力性。無級變速器是迄今為止最理 想的變速器，它代表著當今汽車變速器發(fā)展的水 平和方向。
標簽： continuouslyv transmission ariable CVT
上傳時間： 2016-06-03
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機器人導航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境感知中的應(yīng) 用 對環(huán)境 的感 知 ，環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)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(huán)境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內(nèi)存，并且采用柵 格法進行路徑規(guī)劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡(luò)為機器人對未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學習的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 。基于 網(wǎng)絡(luò) 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經(jīng)元 的 權(quán)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(wǎng)絡(luò)輸入，神經(jīng)嘲絡(luò)通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經(jīng)元就會體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網(wǎng)絡(luò)的權(quán)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(jīng)元 1在t時刻對 應(yīng)的權(quán)值 ；a(∽ 謂整系 數(shù) ； (『l網(wǎng)絡(luò)的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 元權(quán) 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網(wǎng)絡(luò)學習的鄰域 (，) 可 以動 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經(jīng) 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復雜度 ，如果神 經(jīng)元 的數(shù)量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結(jié)果會導致節(jié)點穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點 妁數(shù)量太大 ．節(jié)點就會表示更多的區(qū)域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節(jié) 點的數(shù) 量可 以動態(tài) 地定義，在每個學習階段的結(jié)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(jié)點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應(yīng)該采用較少的網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點升 始學習，逐步增加其數(shù)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(jié)構(gòu)表示 。 采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡(luò)表示環(huán)境是一個新的方法。由 于網(wǎng)絡(luò)的并行結(jié)構(gòu)，可在較短的時間內(nèi)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(jié)構(gòu)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(shù)報容易地被找到 在機器人對環(huán)境的感知的過程中，可采用人】：神經(jīng)嘲 絡(luò)技術(shù)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(huán)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(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在局部路徑規(guī)射中的應(yīng) 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動吝避碰 規(guī)劃 ，足以全局規(guī)荊為指 導 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時問內(nèi)
標簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機器人 導航
上傳時間： 2022-02-12
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本文論述的藍牙射頻自動測試系統(tǒng)，以Visa構(gòu)架的遠程控制技術(shù)為理論基礎(chǔ)，依據(jù)藍牙國際標準和國家無線電管理委員會發(fā)布的藍牙技術(shù)測試標準，基于Visual Basic環(huán)境，集成測試T控機、頻譜分析儀Agilent E4440、藍牙綜測儀Agilent 4010、射頻切換單元等測試儀器，實現(xiàn)藍牙終端型號核準射頻性能的自動化測試。本測試系統(tǒng)由用戶在工控機上操作自動化測試軟件進行測試，包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、測試結(jié)果顯示和自動生成測試報告等功能。1本文從理論入手，首先介紹了測試技術(shù)的國內(nèi)外現(xiàn)狀和發(fā)展方向，然后介紹了自動測試系統(tǒng)的設(shè)計原則和總體結(jié)構(gòu)，接下來著重論述了藍牙射頻自動測試系統(tǒng)的硬件選擇和軟件開發(fā)。軟件開發(fā)部分主要分為以下幾項工作：1，上層操作界面的編寫：2.底層儀表驅(qū)動函數(shù)的編寫；3.測試用例的編寫：4.后臺數(shù)據(jù)庫的編寫。軟件設(shè)計過程中充分利用慮擬儀器技術(shù)和平臺化模塊化設(shè)計方案保證系統(tǒng)的擴展性，移柏性和重用性。最后，本文給出了實際測試過程中測試結(jié)果的分析，可以看出，本藍牙射頻自動測試系統(tǒng)具有極強的穩(wěn)定度和準確性，并且極大的提高了測試效率，節(jié)省了大量的人力資源和時間資源，符合現(xiàn)代化測試的需求。
標簽： 藍牙 射頻 自動測試系統(tǒng)
上傳時間： 2022-06-20
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《射頻通信電路設(shè)計》學習筆記（一）1.1射頻概念1864-1873年，英國物理學家麥克斯書通過電磁學的研究，提出了著名的Maxwell方程組，并在理論上預(yù)言了電磁波的存在。1887-1891年，德國物理學家赫茲通過電磁學實驗首次證實了電磁波的存在901年，馬可尼利用電磁波實現(xiàn)了橫跨大西洋的無線通f1.2射頻通信電路應(yīng)用簡介在電子通信系統(tǒng)中，只有使用更高的載波頻率，才能獲得更大的帶寬。按照10%的帶寬計算，有線電視系統(tǒng)中使用100MHz的載波可以獲得10MHz的帶寬1.3射頻電路設(shè)計的特點1.3.1分布參數(shù)集總參數(shù)元件：指一個獨立的局域性元件，能夠在一定的頻率范圍內(nèi)提供特定的電路性能。在低頻電路設(shè)計中，可以把元件看作集總參數(shù)元件，認為元件的特性僅由二傳手自身決定，元件的電磁場部集中在元件內(nèi)部。如電容、電阻、電感等；一個電容的容抗是由電容自身的特性決定不會受周圍元件的影響，如果把其他元件靠近這個電容器，其容抗不會隨之產(chǎn)業(yè)化。分布參數(shù)元件：指一個元件的特性延伸擴展到一定的空間范圍內(nèi)，不再局限于元件自身。由于分布參數(shù)元件的電磁場分布在附近空間中，其特性要受周圍環(huán)境的影響。同一個元件，在低頻電路設(shè)計中可以看作是集總參數(shù)元件，但是在射頻電路設(shè)計中可能需要作為分布參數(shù)元件進行處理。例如，一定長度的一段傳輸線，在低頻電路中可以看作集總參數(shù)元件；在射頻電路中，就必須看作分布參數(shù)元件。分布電容（Cp）：指在元件自身封裝、元件之間、元件到接地平面和線路板布線間形成非期t電容。分布電容與元件瞇并聯(lián)關(guān)系。分布電感（LD）：指元件引腳、連線、線路板布線等形成的非期望電感。分布電感通常與元件為串聯(lián)關(guān)系。
上傳時間： 2022-06-21
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實用射頻技術(shù)
標簽： 射頻技術(shù)
上傳時間： 2013-04-15
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無線射頻識別技術(shù) RFID理論與應(yīng)用
標簽： RFID 無線 射頻識別技術(shù)
上傳時間： 2013-07-17
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射頻和無線技術(shù)入門
上傳時間： 2013-05-26
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BNC射頻同軸連接器系列
上傳時間： 2013-05-20
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7／16(L29)射頻同軸連接器系列
上傳時間： 2013-04-15
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