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智能濕度控制系統(tǒng)

  • 智能家居中央控制平臺的分析與設計

    好文章就大家一起分享

    標簽: 智能家居 中央 控制平臺

    上傳時間: 2013-11-09

    上傳用戶:dianxin61

  • 比較PSoC與MCU在數位電視設計中的應用

    本文將探討微控制器與 PSoC (可編程系統單晶片)在數位電視應用上的設計挑戰,並比較微控制器和 PSoC 架構在處理這些挑戰時的不同處,以有效地建置執行。

    標簽: PSoC MCU 比較 數位電視

    上傳時間: 2013-11-22

    上傳用戶:gengxiaochao

  • 了解軟體設計RF儀器的優點

    本技術文章將介紹如何運用 NI LabVIEW FPGA 來設計並客製化個人的 RF 儀器,同時探索軟體設計儀器可為測試系統所提供的優勢。

    標簽: 軟體 RF儀器

    上傳時間: 2013-11-24

    上傳用戶:toyoad

  • 基于VC++6.0的SCPI解釋器設計

    SCPI是現代可程控儀器的一種采用樹狀分層結構的標準命令集,被廣泛的應用于各種智能儀器的控制和測試中。根據SCPI樹形結構的特點,使用VC++中的ODBC技術,創建并查詢SCPI命令集的數據庫,使用VC++中的CTreeCtrl控件,生成SCPI的命令樹,方便得到SCPI命令的完整路徑,同時完成了SCPI命令集解釋器的設計。

    標簽: SCPI 6.0 VC

    上傳時間: 2014-12-31

    上傳用戶:tzrdcaabb

  • 使用向量訊號產生器來提升收發器測試速度

     收發器乃新型通訊系統的基本組件,可以用於各種不同裝置包括手機、 收發器乃新型通訊系統的基本組件,可以用於各種不同裝置包括手機、 收發器乃新型通訊系統的基本組件,可以用於各種不同裝置包括手機、 WLANWLANWLANWLAN網路橋接器與蜂巢式基礎建設。

    標簽: 向量訊號產生器 收發器 測試 速度

    上傳時間: 2013-10-12

    上傳用戶:ligi201200

  • 基於S3C44B0X上的各種範例

    基於S3C44B0X上的各種範例,可以實驗IDE,PWM,USB,LED...etc。對於初學嵌入式系統者有很大助益。

    標簽: S3C44B0X

    上傳時間: 2014-01-19

    上傳用戶:sy_jiadeyi

  • 本文探討使用 Linux作為嵌入式作業系統的方法,透過如何對內核、守護程序、庫和應用程序等四個主要部份,進行縮減其大小后

    本文探討使用 Linux作為嵌入式作業系統的方法,透過如何對內核、守護程序、庫和應用程序等四個主要部份,進行縮減其大小后,以便配置在以閃存為存儲設備的嵌入式系統中。

    標簽: Linux 嵌入式 內核

    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

    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,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,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時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 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

    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,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,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時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 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

    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,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,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時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

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