一款很好的protel設(shè)計(jì)小工具增強(qiáng)了protel99的鼠標(biāo)功能，是電路設(shè)計(jì)的好幫手
上傳時(shí)間： 2013-09-11
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一個(gè)可以在Altium designer 6 中導(dǎo)入（圖片）BitMapConvertVer130的小程序
上傳時(shí)間： 2013-09-11
上傳用戶：dongqiangqiang
說(shuō)明：\r\n 本軟件是增強(qiáng)Protel99se鼠標(biāo)中鍵功能的工具。\r\n 1. 上下滾動(dòng)滾輪，屏幕縮放相當(dāng)于PageUp,PageDown的功能\r\n 2. 按下滾輪，切換有效圖層并刷新相當(dāng)于小鍵盤(pán) * 的功能\r\n 3. 按住左鍵拖動(dòng)器件再按右鍵可旋轉(zhuǎn)，相當(dāng)于\"TAB\"的功能\r\n 4. 將本軟件(含Hook.dll)放到Protel99se安裝目錄,運(yùn)行時(shí)會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)Protel99se\r\n 5. 仿照“Protel99se鼠標(biāo)增強(qiáng)軟件”(www.zsmcu.com)設(shè)計(jì),因我運(yùn)行她后
標(biāo)簽： Protel 99 se 鼠標(biāo)
上傳時(shí)間： 2013-09-14
上傳用戶：問(wèn)題問(wèn)題
一本專門(mén)針對(duì)protel99se畫(huà)原理圖的好書(shū)，很不錯(cuò)的哦，（針對(duì)pcb部分的書(shū)已經(jīng)上傳上去了），歡迎大家來(lái)下載
上傳時(shí)間： 2013-09-18
上傳用戶：13162218709
一本學(xué)習(xí)PROTEL99SE的精彩教程，我是通過(guò)它學(xué)會(huì)了此軟件的一些基本應(yīng)用，希望對(duì)大家有幫助
上傳時(shí)間： 2013-09-18
上傳用戶：xcsx1945
隨著遙感影像數(shù)據(jù)量不斷增長(zhǎng)，為了更加高效地組織與管理海量的遙感影像，研究并提出了改進(jìn)的基于小波分解的影像金字塔構(gòu)建方法。利用多分辨率分析和圖像的小波分解與重構(gòu)算法，參考影像金字塔構(gòu)建的一般方法，將圖像小波分解的不同級(jí)系數(shù)量化、編碼后，分別存儲(chǔ)于金字塔的不同層中。該構(gòu)建方法可以有效地降低金字塔各層之間的數(shù)據(jù)冗余，減少總數(shù)據(jù)量和瀏覽時(shí)的數(shù)據(jù)流量，并能更好地支持嵌入式碼流和漸進(jìn)式傳輸。
上傳時(shí)間： 2013-10-20
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數(shù)字水印是數(shù)字信息安全領(lǐng)域研究的一個(gè)熱點(diǎn)。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應(yīng)用數(shù)學(xué)方面取得了一定的發(fā)展。文中結(jié)合小波算法，在數(shù)字圖像的低頻域中采用分塊方法來(lái)嵌入數(shù)字水印，改進(jìn)了小波多尺度分解算法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)說(shuō)明，該數(shù)字水印算法對(duì)數(shù)字水印的穩(wěn)定性效果明顯
上傳時(shí)間： 2013-11-08
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在魚(yú)雷技術(shù)發(fā)展中，低截獲概率技術(shù)（LPI）的采用大大提高魚(yú)雷的作戰(zhàn)能力，同時(shí)也對(duì)截獲信號(hào)提出了更高的要求。本文將基于小波分析的檢測(cè)方法，具體對(duì)有效的低截獲特征信號(hào)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)，相比于短時(shí)傅里葉變換的基礎(chǔ)上，采用Daubechies5小波對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解變換，證明小波分析方法的有效性及優(yōu)越性。
標(biāo)簽： 小波分析 信號(hào)檢測(cè) 方法研究
上傳時(shí)間： 2013-10-22
上傳用戶：lht618
對(duì)脈搏波信號(hào)進(jìn)行分析之前，對(duì)信號(hào)的去噪非常重要，本論文利用Mallat算法對(duì)脈搏波信號(hào)進(jìn)行多分辨分析和去噪，分別對(duì)閾值法、平移不變量法、模極大值法的降噪原理進(jìn)行分析，通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)對(duì)比，比較了它們?cè)谔幚砻}搏波信號(hào)方面的優(yōu)缺點(diǎn)。通過(guò)對(duì)一段含噪脈搏波信號(hào)降噪，得到了滿意的去噪效果。
上傳時(shí)間： 2013-10-20
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由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點(diǎn)，模擬電路的故障診斷呈現(xiàn)復(fù)雜、難以辨識(shí)等問(wèn)題。針對(duì)已有方法的數(shù)據(jù)不平衡，提出了一種支持向量機(jī)集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量，在多類別支持向量機(jī)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了模擬電路的最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)模擬電路的狀態(tài)的故障預(yù)測(cè)。將該方法應(yīng)用于Sallen-Key帶通電路進(jìn)行故障預(yù)測(cè)試驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法比單一支持向量機(jī)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準(zhǔn)確率更高。
標(biāo)簽： LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-10-31
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