MPEG4格式編碼源代碼 （C C++源代碼系列.rar
上傳時間： 2013-05-27
上傳用戶：JGR2013
時鐘日歷芯片PCF8563的應用程序（C語言）。
上傳時間： 2013-07-25
上傳用戶：mh_zhaohy
單片機C語言應用100例 很好的學習單片機的資料
上傳時間： 2013-07-26
上傳用戶：fandeshun
隨著太陽能發電技術的日益成熟，太陽能的發電應用在世界范圍內得以迅速推廣。因此，太陽能光伏發電系統設計的作用越來越被人們所重視。 在現階段，光伏發電系統的設計主要以系統工程師的設計為主，很少有計算機輔助的成分，因此設計出的方案帶有較大的主觀性和不確定性。由于光伏發電系統的設計過程中涉及到的數據量很大，所以工程師在設計過程中難免會忽略甚至錯誤地計算某些數據，從而導致部分資源沒能得到合理地利用。如果能將計算機輔助設計融入到光伏發電系統的設計中來，一是可以大量節省光伏系統設計的時間，二是可以確保設計出的方案具有較高的實用性，并且可以使各種資源得到最大的利用。 國外目前應用的光伏系統設計相關軟件主要有：德國西門子的PVDesigner，瑞士的PVSyst，加拿大的RETScreen，德國的PVSOL等。而國內在光伏系統設計方面的軟件產品幾乎為空白，因此開發一款適合在國內使用的光伏系統輔助設計軟件具有重要的意義。 綜上所述，本課題有較大的需求空間，并具有廣闊的發展前景，對發展國內光伏發電系統具有深遠的意義，同時具備應用和研究價值。筆者建立了光伏發電系統輻射量計算的數學模型，并根據數學模型應用Visual C＃開發出適用于Windows平臺的光伏系統輔助設計軟件。該設計軟件除了能進行一般的數據計算之外，更重要的是能自動地求出太陽電池組件、逆變器數目以及它們各自的串并聯數目，為光伏發電系統的設計者解決設計中最為困難的問題，省去設計者大量的重復而復雜的分析和計算，為光伏發電系統的應用打開一扇方便之門。而通過實例驗證，筆者設計的光伏系統輔助設計軟件可為光伏發電系統提供較為合理的配置方案。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：semi1981
射頻識別(Radio Frequency Identification，RFID)是一種允許非接觸式數據采集的自動識別技術。其中工作在超高頻(Ultra High Frequency，UHF)頻段的無源RFID系統，由于在物流與供應鏈管理等領域的潛在應用，近年來得到了人們的廣泛關注。這種系統所使用的無源標簽具有識別距離長、體積小、成本低廉等突出特點。目前在市場上出現了各種品牌型號的UHF RFID無源標簽，由于不同品牌型號的標簽在設計與制造工藝上的差異，這些標簽在性能表現上各不相同，這就給終端用戶選擇合適自己應用的標簽帶來了困難。RFID基準測試就是在實際部署RFID系統前對RFID標簽的性能進行科學評估的有效手段。然而為了在常規實驗室條件下得到準確公正的測試結果，需要對基準測試的性能指標及測試方法學開展進一步的研究。本文正是研究符合EPC Class1 Gen2標準的RFID標簽基準測試。 本文首先分析了當前廣泛應用的超高頻無源RFID標簽基準測試性能指標與測試方法上的局限性與不足之處。例如，在真實的應用環境中，由于受到各種環境因素的影響，對同一品牌型號的標簽，很難得到一致的識讀距離測試結果。另外，在某些測試場景中，使用識讀速率作為測試指標，所得到的測試結果數值非常接近，以致分辨度不足以區分不同品牌型號標簽的性能差異。在這些分析基礎上，本文把路徑損耗引入了RFID基準測試，通過有限點的測量與數據擬合分別得到不同類型標簽的路徑損耗方程，結合讀寫器天線的輻射方向圖，進一步得到各種標簽受限于讀寫器接收靈敏度的覆蓋區域。無源標簽由于其被動式能量獲取方式，其實際工作區域仍然受限于前向鏈路。本文通過實驗測試出這些標簽的最小激活功率后，得出了各種標簽在一定讀寫器發射功率下的激活區域。完成這些步驟后，根據這兩種區域的交集可以確定標簽的工作區域，從而進行標簽間的比較并達到基準測試的目的，并能找出限制標簽工作范圍的瓶頸。 本文最后從功率損耗的角度研究了標簽之間的相互干擾，為用戶在密集部署RFID標簽的場景中設置標簽之間的最小間隔距離具有重要的參考意義。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：hbsunhui
無刷直流電機以體積小、重量輕、效率高、調速性能好、無換向火花及無勵磁損耗等諸多優點被大量應用于家電、交通、醫療器械、數控機床及機器人等領域，現代工業的快速發展對無刷直流電機控制系統的性能要求也越來越高。可以預見，隨著永磁材料和電力電子器件價格進一步的降低，無刷直流電機驅動理論的研究不斷深入，無刷直流電機的應用前景將更加廣泛。 本文通過閱讀大量文獻資料，介紹了無刷直流電機的發展現狀、研究動態及工作原理等。在控制策略上，采用了基于智能控制思想的模糊控制，其特點是不依賴于對象模型，利用制定的控制規則進行了模糊推理從而獲得合適的控制量。運用Matlab/Simulink對控制系統進行了建模和仿真，其中速度環采用模糊PI調節，電流環采用傳統的PI調節，為后面的實驗提供了理論分析的基礎。 結合無刷直流電機的結構，利用電機內部的霍爾元件檢測轉子位置。根據模糊控制器的設計方法，給出了模糊控制查詢表。采用TI公司的數字信號處理器TMS320F2812作為主控芯片，在硬件上設計了整流電路、逆變電路、驅動電路、調理及保護電路等；在DSP軟件開發環境CCS下，采用C語言和匯編語言進行了混合編程，實現了轉子位置信號的讀取、PWM波的產生、AD采樣、速度模糊PI調節及電流調節等功能。 通過對整個控制系統的軟硬件聯合調試，進行了相關實驗。相對傳統的控制系統，采用模糊PI控制的系統具有響應速度快、超調量小、穩定性好等優點。實驗結果表明了無刷直流電機模糊控制系統設計的正確性。最后對整個設計進行了總結，對后續的工作給出了自己的見解。
上傳時間： 2013-04-24
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射頻功率放大器存在于各種現代無線通信系統的末端，所以射頻功率放大器性能的優劣直接影響到整個通信系統的性能指標。如何在兼顧效率的前提下提高功放的線性度是近年來國內外的研究熱點，在射頻功率放大器的設計過程中這是非常重要的問題。 作為發射機末端的重要模塊，射頻功率放大器的主要任務是給負載天線提供一定功率的發射信號，因此射頻功率放大器一般都工作在大信號條件下。所以設計射頻功率放大器時，器件的選型和設計方式都和一般的小信號放大器不同，尤其在寬帶射頻功率放大器的設計過程中，由于工作頻帶很寬，且要綜合考慮線性度和效率問題，所以射頻功率放大器的設計難度很大。 本文設計了一個工作頻帶為30-108MHz，增益為25dB的寬帶射頻功率放大器。由于工作頻帶較寬，輸出功率較大，線性度要求高；所以在實際的過程中采用了寬帶匹配，功率回退等技術來達到最終的設計目標。 本文首先介紹了關于射頻功率放大器的一些基礎理論，包括器件在射頻段的工作模型，使用傳輸線變壓器實現阻抗變換的基本原理，S參數等，這些是設計射頻功率放大器的基本理論依據。然后本文描述了射頻功率放大器非線性失真產生的原因，在此基礎上介紹了幾種線性化技術并做出比較。然后本文介紹了射頻功率放大器的主要技術指標并提出一種具體的設計方案，最后利用ADS軟件對設計方案進行了仿真。仿真過程包括兩個步驟，首先是進行直流仿真來確定功放管的靜態工作點，然后進行功率增益即S21的仿真并達到設計要求。
上傳時間： 2013-07-28
上傳用戶：gtf1207
隨著21世紀的到來，特別是近年來現代高科技和信息技術正在由智能大廈走向智能化住宅小區，進而走進家庭。人們對家居生活環境的要求也越來越高，并將注意力越來越多的放在了生活環境的安全性、舒適性和便利性上。 家居無線監控問題是當今國際建筑智能化領域的前沿性研究課題。無線傳感網絡的出現克服了家庭中布線的煩瑣，充分體現了智能家居系統的靈活、方便、高效。本項目研究開發了基于ZigBee技術和Internet技術的智能家居監控系統，將Internet的遠程監控與ZigBee短距離控制相結合，實現系統的家居無線控制和數據采集，避免了綜合布線，可擴展性好。 本文首先進行系統總體設計，結合底層ZigBee無線傳感網絡的特點和系統總體網絡監控的要求，將該系統設計分為四部分：無線傳輸模塊、數據處理模塊、以太網傳輸模塊、上位機顯示界面。然后對ZigBee協議標準做了全面地研究分析，同時給出了基于CC2430的無線傳輸模塊的軟硬件設計和星型網絡搭建，并給出了測試結果。接著設計了基于TMS320F2812的數據處理模塊，給出了硬件電路和外圍輔助電路設計方案，并為其移植了實時操作系統μc/OS-Ⅱ。本設計完成了基于RTL8019AS的以太網傳輸模塊設計和系統的以太網通信程序的設計，實現了從底層ZigBee無線傳感網絡的數據采集最終到監控機的數據傳輸并測試成功。最后在VC++6．0環境下，應用Windows Sockets套件接口開發顯示界面對底層采集的數據分類顯示。 整個智能家居監控系統能夠對家用電器的完成開關量的控制，還能夠對三 表（水表、電表、燃氣表）進行無線抄表，最重要的是可監測來自家庭安防傳感器（火警、煤氣泄露）的數據，以備物業等部門監控。通過測試后，證實了設計方案的正確性，結果滿足系統設計要求，該設計具有一定的新穎性和實用性。關鍵詞：智能家居，ZigBee，數據處理，μC/OS-Ⅱ，Windows Sockets
上傳時間： 2013-06-28
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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
上傳時間： 2013-04-24
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C語言經典部分， C語言教程！ 必學的指針部分！ 很有用用的！
標簽： 指針
上傳時間： 2013-05-29
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