在51單片機上實現的完整計算器功能。C語言源程序。
上傳時間： 2013-07-23
上傳用戶：mslj2008
PIC單片機C語言編程指南_PIC_c語言
上傳時間： 2013-05-23
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經典的C語言教學用書籍，中國各大學C語言教材。十分適合C語言初學者使用。
上傳時間： 2013-05-24
上傳用戶：541657925
MP3 方面的一些 C 語言源程序.rar
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：星仔
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
要學習一門編程語言并不難，編程主要是掌握思想，然后就是練習敲代碼了。你的代碼量每突破50000行的時候你的水平都有一個階段性的提升，翔子在此給學習c#的朋友一些建議，供新手參考！首先熟悉.net框架,理解面向對象編程的思想,挺重要的!編程的學習是要慢慢而來的,慢慢的積累!
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上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：xyipie
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
隨著生活水平的提高，人們越來越關注自己的身體健康，血壓是反映人體生理狀況的最重要指標之一，正常的血壓是保證身體健康的重要條件。 另外血壓也是重癥病人監護的重要指標，準確、及時地監測血壓，對于了解病情、診斷疾病和保障危重病人安全都極為重要。因此，研制高性能的血壓監控系統具有重要的現實意義。 針對以上所述，本文提出了一種采用遠程血壓監控系統的解決方案，它融合計算機技術、測控技術和網絡通訊技術為一體，使電子血壓系統實現網絡化。本系統將采集到的血壓信息經處理后顯示到液晶屏上，同時將此信息以TCP/IP的方式發送到網絡上，這就是本設計的目的所在。 本論文在開始介紹了人體生理信號的特點及其測量條件之后，詳細研究分析了血壓測量原理以及舒張壓和收縮壓的判別。論文的重點放在系統硬件和軟件兩個方面的設計。在硬件方面，以ARM Cortex-M3內核的處理器LM3S8962作為控制器（內部集成有A/D轉換器和以太網控制器等），使得硬件系統的設計簡單化。整個硬件系統電路由六部分構成：處理器LM3S8962最小系統電路；電源模塊：JTAG接口電路：血壓檢測模塊；液晶顯示模塊；網絡接口。其中，血壓檢測模塊是整個系統設計的關鍵部分和難點部分，它主要是將袖壓的直流部分和交流部分分離出來送到A/D轉換器。軟件方面，這個部分是第四章的系統軟件的設計，首先把實時操作系統μC/OS-Ⅱ移植到處理器LM3S8962上，然后講解了應用程序的設計（由三個部分組成），分別是A/D轉換處理程序設計、液晶顯示程序設計和網絡通訊程序設計。論文的最后對系統的軟硬件調試做了簡單的介紹以及全文的總結。 關鍵詞：TCP/IP 示波法 舒張壓 收縮壓 μc/OS-Ⅱ
上傳時間： 2013-06-17
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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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