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6s

  • 遙感6s,用去大氣,海洋較真.是不錯(cuò)的軟件 遙感6s,用去大氣,海洋較真.是不錯(cuò)的軟件

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    標(biāo)簽: 遙感 大氣 海洋 軟件

    上傳時(shí)間: 2013-12-26

    上傳用戶:hongmo

  • 6s大氣校正的fortran源代碼

    6s大氣校正的fortran源代碼,可以利用該代碼完成6s大氣校正

    標(biāo)簽: fortran 大氣 校正 源代碼

    上傳時(shí)間: 2014-07-15

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  • 企業(yè)管理6s培訓(xùn)教程

    企業(yè)管理6s培訓(xùn)教程,6s培訓(xùn)教材文檔。6s實(shí)施和定義工具文檔。。PPT。。DOC

    標(biāo)簽: 企業(yè)管理 培訓(xùn)教程

    上傳時(shí)間: 2016-07-26

    上傳用戶:nanshan

  • M16C/6s 群是采用64 管腳的塑模LQFP 封裝的單片機(jī)。該群將電力線通信調(diào)制解調(diào)器內(nèi)核(利用了Yitran Communications Ltd公司開(kāi)發(fā)的IT800PLC調(diào)制解調(diào)器技術(shù))和模

    M16C/6s 群是采用64 管腳的塑模LQFP 封裝的單片機(jī)。該群將電力線通信調(diào)制解調(diào)器內(nèi)核(利用了Yitran Communications Ltd公司開(kāi)發(fā)的IT800PLC調(diào)制解調(diào)器技術(shù))和模擬前端進(jìn)行了單芯片化。M16C/60系列CPU內(nèi) 核實(shí)現(xiàn)了高級(jí)別的編碼效率和高速運(yùn)算處理,而且,內(nèi)置的IT800調(diào)制解調(diào)器內(nèi)核還采用了Yitran公司的DCSK (Differential Code Shift Keying)擴(kuò)頻調(diào)制方式的專利技術(shù),可在已有的電氣配線上實(shí)現(xiàn)速度最大為7.5kbps的高 可靠性的通信。M16C/6s符合國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)(FCC part 15, ARIB and CENELEC bands),最適合用于AMR(Automatic Meter Reading)或家庭自動(dòng)化控制系統(tǒng)等各種窄帶的應(yīng)用程序。

    標(biāo)簽: Communications Yitran LQFP 800

    上傳時(shí)間: 2014-08-08

    上傳用戶:xaijhqx

  • 蘋果6s原理圖,包含cpu,射頻,接口部分

    6s原理圖,詳細(xì)的原理圖,包含cpu,射頻,接口部分

    標(biāo)簽: 蘋果 6s 原理圖

    上傳時(shí)間: 2022-06-28

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  • 已知單位負(fù)反饋系統(tǒng)被控對(duì)象的傳函為: • 設(shè)計(jì)滯后-超前校正裝置,使校正后的系統(tǒng)滿足: • (1).在單位斜坡信號(hào)作用下,Kv=10s^(-1) ̶

    已知單位負(fù)反饋系統(tǒng)被控對(duì)象的傳函為: • 設(shè)計(jì)滯后-超前校正裝置,使校正后的系統(tǒng)滿足: • (1).在單位斜坡信號(hào)作用下,Kv=10s^(-1) • (2).校正后相角裕度³ 45° • (3).系統(tǒng)校正后剪切頻率wc ³ 1.5s^(-1) • (4).時(shí)域性能指標(biāo):s%£ 30%,Tp £ 2s,Ts £ 6s

    標(biāo)簽: 8226 822 單位

    上傳時(shí)間: 2014-07-27

    上傳用戶:qlpqlq

  • xilinx完成一個(gè)模擬的十字路口交通信號(hào)燈

    xilinx完成一個(gè)模擬的十字路口交通信號(hào)燈,主干道上的綠燈時(shí)間為30s,支干道的綠燈時(shí)間為30s,且交通燈從綠變紅時(shí),有6s黃燈亮的時(shí)間間隔。當(dāng)然每種狀態(tài)的倒計(jì)時(shí)的時(shí)間值應(yīng)顯示到LED數(shù)碼管上。

    標(biāo)簽: xilinx 模擬 十字路口 交通信號(hào)燈

    上傳時(shí)間: 2014-01-05

    上傳用戶:love_stanford

  • java學(xué)生數(shù)據(jù)庫(kù)

    /*import java.util.Scanner; //主類 public class student122 {   //主方法   public static void main(String[] args){     //定義7個(gè)元素的字符數(shù)組     String[] st = new String[7];     inputSt(st);       //調(diào)用輸入方法     calculateSt(st);   //調(diào)用計(jì)算方法     outputSt(st);      //調(diào)用輸出方法   }   //其他方法   //輸入方法 private static void inputSt(String st[]){     System.out.println("輸入學(xué)生的信息:");   System.out.println("學(xué)號(hào) 姓名 成績(jī)1,2,3");   //創(chuàng)建鍵盤輸入類   Scanner ss = new Scanner(System.in);   for(int i=0; i<5; i++){     st[i] = ss.next(); //鍵盤輸入1個(gè)字符串   } }   //計(jì)算方法 private static void calculateSt(String[] st){   int sum = 0;         //總分賦初值 int ave = 0;         //平均分賦初值 for(int i=2;i<5;i++) {   /計(jì)總分,字符變換成整數(shù)后進(jìn)行計(jì)算   sum += Integer.parseInt(st[i]); } ave = sum/3;         //計(jì)算平均分 //整數(shù)變換成字符后保存到數(shù)組里 st[5] = String.valueOf(sum); st[6] = String.valueOf(ave); }   //輸出方法 private static void outputSt(String[] st){     System.out.print("學(xué)號(hào) 姓名 ");   //不換行   System.out.print("成績(jī)1 成績(jī)2 成績(jī)3 ");   System.out.println("總分 平均分");//換行   //輸出學(xué)生信息   for(int i=0; i<7; i++){     //按格式輸出,小于6個(gè)字符,補(bǔ)充空格     System.out.printf("%6s", st[i]);   }   System.out.println();            //輸出換行 } }*/   import java.util.Scanner;   public class student122 {   public static void main(String[] args) { // TODO 自動(dòng)生成的方法存根 String[][] st = new String[3][8]; inputSt(st); calculateSt(st); outputSt(st); }   //輸入方法 private static void inputSt(String st[][]) { System.out.println("輸入學(xué)生信息:"); System.out.println("班級(jí) 學(xué)號(hào) 姓名 成績(jī):數(shù)學(xué) 物理 化學(xué)"); //創(chuàng)建鍵盤輸入類 Scanner ss = new Scanner(System.in); for(int j = 0; j < 3; j++) { for(int i = 0; i < 6; i++) { st[j][i] = ss.next(); } } } //輸出方法 private static void outputSt(String st[][]) { System.out.println("序號(hào) 班級(jí) 學(xué)號(hào) 姓名 成績(jī):數(shù)學(xué) 物理 化學(xué) 總分 平均分"); //輸出學(xué)生信息 for(int j = 0; j < 3; j++) { System.out.print(j+1 + ":"); for(int i = 0; i < 8; i++) { System.out.printf("%6s", st[j][i]); } System.out.println(); } }     //計(jì)算方法     private static void calculateSt(String[][] st)     {      int sum1 = 0;      int sum2 = 0; int sum3 = 0;      int ave1 = 0;      int ave2 = 0;      int ave3 = 0;      for(int i = 3; i < 6; i++)      {      sum1 += Integer.parseInt(st[0][i]);      }      ave1 = sum1/3;           for(int i = 3; i < 6; i++)      {      sum2 += Integer.parseInt(st[1][i]);      }      ave2 = sum2/3;           for(int i = 3; i < 6; i++)      {      sum3 += Integer.parseInt(st[2][i]);      }      ave3 = sum3/3;           st[0][6] = String.valueOf(sum1);      st[1][6] = String.valueOf(sum2);      st[2][6] = String.valueOf(sum3);      st[0][7] = String.valueOf(ave1);      st[1][7] = String.valueOf(ave2);      st[2][7] = String.valueOf(ave3);     } }

    標(biāo)簽: java 數(shù)據(jù)庫(kù)

    上傳時(shí)間: 2017-03-17

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  • 論文-基于紅外熱成像技術(shù)的豬體溫檢測(cè)與關(guān)鍵測(cè)溫部位識(shí)別63頁(yè)

    論文-基于紅外熱成像技術(shù)的豬體溫檢測(cè)與關(guān)鍵測(cè)溫部位識(shí)別63頁(yè)摘要 實(shí)現(xiàn)豬體溫測(cè)量自動(dòng)化有利于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)豬的健康狀況、母豬發(fā)情和排卵檢測(cè)等 生理健康狀況。本文采用紅外熱成像儀采集豬的紅外熱圖像,引入化學(xué)計(jì)量學(xué)建模 方法建立體表溫度、環(huán)境溫度與直腸溫度間的多元校正模型,同時(shí)提出兩種關(guān)鍵測(cè) 溫部位的自動(dòng)檢測(cè)方法。主要結(jié)論總結(jié)如下: (1)建立了母豬體表溫度、環(huán)境溫度與母豬體溫之間的一元和多元線性回歸模型。研 究發(fā)現(xiàn), 9個(gè)身體區(qū)域提取的體表溫度與直腸溫度呈正相關(guān)(產(chǎn)O.34~0.68),其中, 基于耳根區(qū)域體表溫度平均值建立的一元回歸方程效果最優(yōu),預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)RP與 均方根誤差RMSEP分別為0.66和0.420C。全特征模型相比一元線性回歸方程有更 好的預(yù)測(cè)效果,RP和RMSEP分別為0.76和O.370C。此外,應(yīng)用特征選擇方法LARS. Lasso確定了7個(gè)重要特征建立簡(jiǎn)化模型,其校正集和預(yù)測(cè)集的R分別為0.80和 0.80,RMSEs分別為0.30和0.350C。 (2)將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于生豬主要測(cè)溫部位(眼睛和耳朵區(qū)域)的直接分割。利用 python構(gòu)建了四種不同結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型FCN一1 6s、FCN.8s、U.Net一3和U. Net.4。對(duì)比分析4種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能,結(jié)果表明U-Net.4網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分割 效果最優(yōu),平均區(qū)域重合度最高為78.75%。然而,當(dāng)計(jì)算設(shè)備的計(jì)算力不夠時(shí),可 以選用U.Net一3模型以達(dá)到較好的分割效果。 (3)提出豬只眼睛及耳根區(qū)域關(guān)鍵點(diǎn)的識(shí)別方法,將豬只主要測(cè)溫部位的檢測(cè)問(wèn)題 轉(zhuǎn)變?yōu)橹饕獪y(cè)溫部位的定位問(wèn)題。設(shè)計(jì)具有不同深度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)A.E,得 出架構(gòu)E最優(yōu)。且當(dāng)Dropout概率設(shè)置為0.6時(shí)模型效果最好,驗(yàn)證集平均誤差和 預(yù)測(cè)集平均誤差分別為1.96%和2.65%。測(cè)試集單張豬臉關(guān)鍵點(diǎn)的預(yù)測(cè)誤差小于5% 和10%的比例分別為89.5%和97.4%。模型能夠很好的定位豬臉關(guān)鍵點(diǎn),用于豬只 體溫測(cè)量。 本文采用紅外熱像儀測(cè)量母豬體表溫度,通過(guò)化學(xué)計(jì)量學(xué)建模為非接觸母豬直 腸溫度測(cè)量提供了更準(zhǔn)確、可靠的方法,同時(shí)提出兩種關(guān)鍵測(cè)溫部位的自動(dòng)檢測(cè)方 法,有助于實(shí)現(xiàn)母豬體溫測(cè)量自動(dòng)化,為生豬健康管理提供參考。

    標(biāo)簽: 紅外熱成像技術(shù)

    上傳時(shí)間: 2022-02-13

    上傳用戶:jiabin

  • GPS接收機(jī)射頻前端電路原理與設(shè)計(jì).

    [摘要]在天線單元設(shè)計(jì)中采用了高頻、低噪聲放大器,以減弱天線熱噪聲及前面幾級(jí)單元電路對(duì)接收機(jī)性能的影響;基于超外差式電路結(jié)構(gòu)、鏡頻抑制和信道選擇原理,選用G P2010芯片實(shí)現(xiàn)了射頻單元的三級(jí)變頻方案,并介紹了高穩(wěn)定度本振蕩信號(hào)的合成和采樣量化器的工作原理,得到了導(dǎo)航電文相關(guān)提取所需要的二進(jìn)制數(shù)字中頻衛(wèi)星信號(hào)。[被屏蔽廣告]關(guān)鍵詞:GPS接收機(jī)靈敏度超外差鎖相環(huán)頻率合成利用GPS衛(wèi)星實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航定位時(shí),用戶接收機(jī)的主要任務(wù)是提取衛(wèi)星信號(hào)中的偽隨機(jī)噪聲碼和數(shù)據(jù)碼,以進(jìn)一步解算得到接收機(jī)載體的位置、速度和時(shí)間(PVT)等導(dǎo)航信息。因此,GPS接收機(jī)是至關(guān)重要的用戶設(shè)備。目前實(shí)際應(yīng)用的GPS接收機(jī)電路一般由天線單元、射頻單元、通信單元和解算單元等四部分組成,如圖1所示。本文在分析GPS衛(wèi)星信號(hào)組成的基礎(chǔ)上,給出了射頻前端GP2010的原理及應(yīng)用。1GPS 衛(wèi)星信號(hào)的組成GPS衛(wèi)星信號(hào)采用典型的碼分多址(CDMA)調(diào)制技術(shù)進(jìn)行合成(如圖2所示),其完整信號(hào)主要包括載波、偽隨機(jī)碼和數(shù)據(jù)碼等三種分量。信號(hào)載波處于L波段,兩載波的中心頓率分別記作L1和1.2,衛(wèi)星信號(hào)參考時(shí)鐘頻率f0為10.23MHz,信號(hào)載波L1的中心頻率為ro的154倍頻,即:fL.1=154×f0-1575,42MHz(1)其波長(zhǎng)A 1-19.03cm:信號(hào)載波12的中心頻率為f0的120倍頻,即:fL.2-120X f0-1227.60M1z(2)其波長(zhǎng)A 2-24.42cm.兩載波的頻率差為347.82M1z,大約是12的28.3%,這樣選擇載波頻率便于測(cè)得或消除導(dǎo)航信號(hào)從GPS衛(wèi)星傳播至接收機(jī)時(shí)由于電離層效應(yīng)而引起的傳播延遲誤差,偽隨機(jī)噪聲碼(PR N)即測(cè)距碼主要有精測(cè)距碼(P碼)和粗測(cè)距碼(C/A碼)兩種。其中P碼的碼率為10.23M12、C/A碼的碼率為1.023MHz。數(shù)據(jù)碼是GPS衛(wèi)星以二進(jìn)制形式發(fā)送給用戶接收機(jī)的導(dǎo)航定位數(shù)據(jù),又叫導(dǎo)航電文或D碼,它主要包括衛(wèi)星歷、衛(wèi)星鐘校正、電離層延遲校正、工作狀態(tài)信息、C/A碼轉(zhuǎn)換到捕獲P碼的信息和全部衛(wèi)星的概略星歷:總電文由1500位組成,分為5個(gè)子幀,每個(gè)子幀在6s內(nèi)發(fā)射10個(gè)字,每個(gè)字30位,共計(jì)300位,因此數(shù)據(jù)碼的波特率為50bps.

    標(biāo)簽: gps 接收機(jī) 射頻前端

    上傳時(shí)間: 2022-06-19

    上傳用戶:zhaiyawei

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