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自動化測試系統(tǒng)

  • 運動會或各式活動秩序冊製作及檢錄表製作管理系統

    運動會或各式活動秩序冊製作及檢錄表製作管理系統

    標簽: 系統

    上傳時間: 2014-01-21

    上傳用戶:四只眼

  • 教你如何做打蚊子的互動小遊戲 這非常有趣喔 試試看

    教你如何做打蚊子的互動小遊戲 這非常有趣喔 試試看

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    上傳時間: 2017-09-25

    上傳用戶:CHENKAI

  • GB-T 2471-1995 電阻器和電容器優先數系.pdf

    國標類相關專輯 313冊 701MGB-T 2471-1995 電阻器和電容器優先數系.pdf

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    上傳時間: 2014-05-05

    上傳用戶:時代將軍

  • 新型智慧驅動器可簡化開關電源隔離拓樸結構中同步整流器.pdf

    實用電子技術專輯 385冊 3.609G新型智慧驅動器可簡化開關電源隔離拓樸結構中同步整流器.pdf

    標簽:

    上傳時間: 2014-05-05

    上傳用戶:時代將軍

  • 基于自適應時頻分析方法的心音信號分析研究.rar

    心音信號是人體最重要的生理信號之一,包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究,內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號(NM)和房顫(AF)、主動脈回流(AR)、主動脈狹窄(AS)、二尖瓣回流(MR)4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面: a)心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析,選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析,選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b)心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析,結果表明:不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系,即需要在小的交叉項干擾與高的時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錐形核時頻(ATF)分析方法,通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構,其性能優于一般錐形核分布(CKD)以及Choi-Williams分布(CWD)、譜圖(SPEC)等固定核時頻分析方法,從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c)心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann() Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果,提取8組特征數據,通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化,且最易于分類的心音信號的2維特征向量,作為心音信號分類的特征向量。 d)心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖,研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法,同時,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則的核函數參數與松弛變量的優化方法,建立了心音信號分類的支持向量機模型,選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本,對余下的每類20組數據進行測試,得到每類的分類精度(Ar)均為100%,同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測,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%,驗證了該方法的分類有效性。 e)心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建,可完成對心音信號的讀取、預處理,繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖;同時,利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接,實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能;最后,通過對心音信號2維特征向量的分析,實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述,本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究,主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量,根據心音信號特征向量組成的散點圖,建立心音信號分類的支持向量機模型,并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究,取得了較為滿意的分類結果,但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足,因此,今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號,進一步提高心音信號分類精度,使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞:心音信號,小波降噪,非平穩信號,心臟雜音,信號處理,時頻分析,自適應,支持向量機

    標簽: 時頻 分析方法

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:weixiao99

  • 基于FPGA的雙自觸發脈沖激光測距關鍵技術研究

    激光測距技術被廣泛應用于現代工業測量、航空與大地的測量、國防及通信等諸多領域。本文從已獲得廣泛應用的脈沖激光測距技術入手,重點分析了近年提出的自觸發脈沖激光測距技術(STPLR)特別是其中的雙自觸發脈沖激光測距技術(BSTPLR),通過分析發現其核心部件之一就是用于測量激光脈沖飛行時間(周期)的高精度高速計數器,而目前一般的方式是采用昂貴的進口高速計數器或專用集成電路(ASIC)來完成,這使得激光測距儀在研發、系統的改造升級和自主知識產權保護等諸多方面受到制約,同時在其整體性能上特別是在集成化、小型化和高可靠性方面帶來阻礙。為此,本文研究了采用現場可編程門陣列(FPGA)來實現脈沖激光測距中的高精度高速計數及其他相關功能,基本解決了以上存在的問題。 論文通過對雙自觸發脈沖激光測距的主要技術要求和技術指標進行分析,對其中的信號處理單元采用了FPGA+單片機的設計形式。由FPGA主控芯片(EPF10K20TC144-4)作為周期測量模塊,在整個測距系統中是信號處理的核心部件,借助其用戶可編程特性及很高的內部時鐘頻率,設計了專用于BSTPLR的高速高精度計數芯片,負責對測距信號產生電路中的時刻鑒別電路輸出信號進行計數。數據處理模塊則主要由單片機(AT89C51)來實現。系統可以通過鍵盤預置門控信號的寬度以均衡測量的精度和速度,測量結果采用7位LED數碼管顯示。本設計在近距離(大尺寸)范圍內實驗測試時基本滿足設計要求。

    標簽: FPGA 自觸發脈沖 激光測距 關鍵技術

    上傳時間: 2013-06-02

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  • 基于ARMLinuz平臺的SNMP圖形化監控

    Internet的快速發展以及網絡規模的迅速增長,使得對網絡管理的需求變得越來越重要。這就要求對網絡中所有設備及協議進行管理。而當今網絡管理方式的發展趨勢是更加智能化、自動化。這就需要由網絡管理軟件來更大限度的減少網絡管理員工作量,使網絡管理員的工作從繁雜的管理網絡操作轉變到管理網絡工具。 SNMP(簡單網絡管理協議)協議由于其易于實現和廣泛的TCP/IP應用基礎而獲得廠商的支持。而開源的NetSNMP軟件的跨平臺特性,使其在網絡設備中得到了廣泛應用。但以前基于SNMP的網絡管理通常都是通過命令行或簡單的網絡管理工具,管理操作起來比較繁瑣,而且收集到的結果比較抽象。AdventNet公司出品的Opmanager軟件不僅擁有對SNMP監控數據強大的圖形圖表生成能力,而且簡單易用。與NetSNMP結合,可以很好的實現企業級的網絡管理功能。因此本文選用Opmanager網絡管理軟件實現了基于嵌入式Linux平臺的SNMP圖形化監控。 首先介紹了SNMP協議,包括SNMP協議的概述和SNMP協議的規范。其次構建了基于ARM7和ARM9兩套嵌入式Linux開發平臺,并在Linux PC上建立了它們的交叉編譯環境。再次把NetSNMP代理程序分別移植到了這兩套ARM平臺,并對移植的程序進行裁減和優化使其適合在嵌入式設備上運行。最后通過Opmanager網絡管理軟件實現了對嵌入式設備的圖形化監控,并在此基礎上拓展了自定義的監控項使Opmanager管理軟件能輪詢到它們并生成實時的圖形。最后Opmanager在快照主頁面將它們定義為主視圖,在主窗口顯示出來。

    標簽: ARMLinuz SNMP 圖形化 監控

    上傳時間: 2013-08-02

    上傳用戶:asdfasdfd

  • 基于ARM的T波交替檢測技術

    心血管系統疾病是現今世界上發病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作為一種非穩態的心電變異性現象,是指心電T波段振幅、形態甚至極性逐拍交替變化。大量研究表明,TWA與室性心律失常、心臟性猝死等有直接密切的關系,已成為一種無創獨立性預測指標。隨著數字信號處理技術和計算機技術的迅速發展,微伏級的TWA已經可以被檢出,并且精度越來越高。本文以T波交替檢測為中心,基于ARM給出了T波交替檢測技術原理性樣機的硬件及軟件,實現實時監護的目的。 在TWA檢測研究中,需要對心電信號進行預處理,即信號去噪和特征點檢測。小波分析以其多分辨率的特性和表征時頻兩域信號局部特征的能力成為我們選取的心電信號自動分析手段。文中采用小波變換將原始心電信號分解為不同頻段的細節信號,根據三種主要噪聲的不同能量分布,采用自適應閾值和軟硬閾值折衷處理策略用閾值濾波方法對原始信號進行去噪處理:同時基于心電信號的特征點R峰對應于Mexican-hat小波變換的極值點,因此我們使用Mexican-hat小波檢測R峰,通過附加檢測方案確保了位置的準確性,并根據需要提出了T波矩陣提取方法。 隨后文章介紹了T波交替的產生機理及研究進展,分別從臨床應用和檢測方法上展現了目前TWA的發展進程,并利用了譜分析法、相關分析法和移動平均修正算法分別從時域和頻域對一些樣本數據進行T波交替檢測。在檢測中譜分析法抗噪能力較強,但作為一種頻域檢測方法,無法檢測非穩態TWA信號,而相關分析法受呼吸、噪聲影響較大,數據要求較高,因此可以在譜分析檢測為陽性TWA基礎上,再對信號進行相關分析,從而克服自身算法缺陷,確定交替幅度和時間段。最后對影響檢測結果的因素進行討論研究,從而降低檢測誤差。 文章還設計了T波交替檢測技術原理性樣機的關鍵部分電路和軟件框架。硬件部分圍繞ARM核的Samsung S3C44BOX為核心,設計了該樣機的關鍵電路,包括采集模塊、數據處理模塊(外部存儲電路、通信接口電路等)。其中在采集模塊中針對心電信號是微弱信號并且干擾大的特點,采用了具有高共模抑制比和高輸入阻抗的分級放大電路,有效的提取了信號分量:A/D轉換電路保證了信號量化的高精度。利用USB接口芯片和刪內部異步串行通訊實現系統與外界聯系。系統軟件中首先介紹了系統的軟件開發環境,然后給出了心電信號分析及處理程序設計流程圖及實現,使它們共同完成系統的軟件監護功能。

    標簽: ARM 檢測技術

    上傳時間: 2013-07-27

    上傳用戶:familiarsmile

  • 基于FPGA的雙自觸發脈沖激光測距關鍵技術研究

    激光測距技術被廣泛應用于現代工業測量、航空與大地的測量、國防及通信等諸多領域。本文從已獲得廣泛應用的脈沖激光測距技術入手,重點分析了近年提出的自觸發脈沖激光測距技術(STPLR)特別是其中的雙自觸發脈沖激光測距技術(BSTPLR),通過分析發現其核心部件之一就是用于測量激光脈沖飛行時間(周期)的高精度高速計數器,而目前一般的方式是采用昂貴的進口高速計數器或專用集成電路(ASIC)來完成,這使得激光測距儀在研發、系統的改造升級和自主知識產權保護等諸多方面受到制約,同時在其整體性能上特別是在集成化、小型化和高可靠性方面帶來阻礙。為此,本文研究了采用現場可編程門陣列(FPGA)來實現脈沖激光測距中的高精度高速計數及其他相關功能,基本解決了以上存在的問題。 論文通過對雙自觸發脈沖激光測距的主要技術要求和技術指標進行分析,對其中的信號處理單元采用了FPGA+單片機的設計形式。由FPGA主控芯片(EPF10K20TC144-4)作為周期測量模塊,在整個測距系統中是信號處理的核心部件,借助其用戶可編程特性及很高的內部時鐘頻率,設計了專用于BSTPLR的高速高精度計數芯片,負責對測距信號產生電路中的時刻鑒別電路輸出信號進行計數。數據處理模塊則主要由單片機(AT89C51)來實現。系統可以通過鍵盤預置門控信號的寬度以均衡測量的精度和速度,測量結果采用7位LED數碼管顯示。本設計在近距離(大尺寸)范圍內實驗測試時基本滿足設計要求。

    標簽: FPGA 自觸發脈沖 激光測距 關鍵技術

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:dapangxie

  • 改進的圖像自嵌入水印算法及其MATLAB實現

    提出通過對分塊圖像的DCT 系數進行動態范圍壓縮來改進傳統的基于DCT 變換的圖像自嵌入水印算法,并結合灰度變換函數與JPEG 標準量化表重新設計了DCT 系數碼長分配表,大幅度提升了量化過程保留的圖

    標簽: MATLAB 圖像 水印算法

    上傳時間: 2013-07-28

    上傳用戶:小鵬

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