• 分数间隔采样的并行均衡新算法 (2005年)

    由于模拟接收机在宽带条件下的性能不稳定等缺点,全数字接收机逐渐引起了人们的兴趣。针对一种全数字并行接收机结构(APRX),提出了一种分数间隔的并行均衡新算法(PFSE)。该算法基于恒模算法(CMA),充分利用了A PRX中的数据重叠特点,实现了与上述APRX结构的完美结合。此外,还分析了由于该并行均衡器的引入,对APRX环路稳定性、环路噪声带宽等性能所产生的影响。仿真结果表明:该并行分数间隔均衡器的性能相对于波特间隔采样的均衡器具有明显的优势,而且相对于串行分数间隔均衡器,就消除串扰能力而言,该并行算法基

    2021-04-26
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  • 优序法在确定建筑工程标底价中的应用 (2001年)

    利用优序法对所有竞标标价按其合理性排序,并根据评标专家给出的排序权重值确定标底价.全面考虑各投标单位的竞标实力,给出了确定标底价的一种新方法,该方法具有一定的科学性、合理性.

    2021-04-26
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  • Architectural Support for SWAR Text Processing with Parallel Bit Streams - The Inductive Doubling Principle - 2009 (p337-cameron)-计算机科学

    Architectural Support for SWAR Text Processing with Parallel Bit Streams: The Inductive Doubling PrincipleRobert D. Cameron Dan Lin School of Computing Science, Simon Fraser University{cameron, lindanl}@cs.sfu.caAbstract Parallel bit stream algorithms exploit the SWAR (SIMD within a register) capabilities of commodity processors in high-performance text processing applications such as UTF- 8 to UTF-16 transcoding, XML parsing, string search and regular expression matching. Direct architectural s

    2021-04-22
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  • Intel Architecture - Instruction Set Extensions and Future Features - Programming Reference - May 2019 (319433-037)-计算机科学

    Intel:registered: Architecture Instruction Set Extensions and Future FeaturesProgramming Reference319433-037 MAY 2019Intel technologies features and benefits depend on system configuration and may require enabled hardware, software, or service activation. Learn more at intel.com, or from the OEM or retailer.No computer system can be absolutely secure. Intel does not assume any liability for lost or stolen data or systems or any damages resulting from such losses.You may not use or facilitate the

    2021-04-22
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  • 硬件开源恩智浦iMX6 OpenRex开发板PCB文件(AD版本)-电路方案

    本设计分享的是国外开源项目恩智浦iMX6 OpenRex开发板硬件开源PCB文件(AD版本),见附件下载。该OpenRex开发板,功能强大,基于i.MX6 CPU + LPC13xx MCU设计,集成有Arduino & Raspberry Pi。恩智浦iMX6OpenRex开发板实物截图: 恩智浦iMX6 OpenRex PCB 3D背面: 恩智浦iMX6 OpenRex开发板功能: ■ 恩智浦半导体(飞思卡尔)i.MX6处理器,高达1.2GHz/4核 ■ 恩智浦微控制器LPC1345FHN33 ■ 已焊接DDR3-1066(533MHz),最高支持4GB ■ 1个10/100/1000 Mbps以太网 ■ 1个HDMI输出(最高分辨率2048x1536 QXGA) ■ 1个并行CSI摄像头输入,或并行显示输出 ■ 1个LVDS或差分摄像机输入(兼容树莓派) ■ 1个SATA ■ 1个微型SD ■ 1个PCIe迷你插槽(PCIE和USB卡和SIM) ■ 1个指南针+加速度传感器 ■ 1个湿度传感器 ■ 1个Micro USB OTG ■ 2个USB ■ 1个CAN ■ 1个温度传感器 ■ 1个音频(耳机输出,麦克风输入) ■ 1个触摸屏连接器(可选4路模拟输入) ■ 1个I2C EEPROM ■ 1个SPI FLASH ■ 1个红外接收器 ■ 1X Arduino型插头 ■ 1个树莓PI型插头 ■ 1个UART调试控制台(兼容FTDI) ■ 4路模拟输入 ■ 8 +1用户指示灯 ■ 1个电源指示灯 ■ 1个复位按钮,3个用户按钮(Home、音量+/-) ■ 尺寸:70×95毫米(2.75点¯x3.75英寸) ■ 输入电源:DC5V(通过电源插座或Micro USB) 恩智浦iMX6 OpenRex开发板附件内容截图: 可能感兴趣的项目设计: layout经典教材-iMX6核心板PCB工程文件(AD版本),链接:https://www.cirmall.com/circuit/7471/detail?3 硬件开源-恩智浦iMX6 Rex开发板底板PCB工程文件(AD版本),链接:https://www.cirmall.com/circuit/7476/detail?3

    2021-04-21
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  • 3D打印一个低成本空气质量检测仪-电路方案

    DIY一个PM2.5检测仪 40元就够了。需要一个OLED屏13元,和一个传感器 27元,本来买的是夏普的GP2Y1050AU0F,结果JS发来的YW-51......我去,本来想着凑合用吧,后来与G5S效准后,还是挺准的。 网上有很多检测仪的设计,不过大家不知道发现了没有,自己做的和买来的成品测出来的数值差别非常大,原因在于修正数据的算法,侧重点就是算法。 别的不多说了,先发个成品的照片,面板用3D打印的(这个红外传感器受光线的影响很大后来加了个遮光) 下图是和另一个G5S传感器效准 下图6个孔那里,就是遮光用的,如果没有这个,白天和晚上的差值会很大,加了遮光就好了 下图是写的算法图,简单的说一下 先看图4,从x轴,数值18以后,Y轴基本上是线性的上升(基本上是一条直线) 所以算法我们可以用小学数学的知识斜率公式来算 k=(y2-y1)/(x2-x1) 根据图6的例子中的数据,代入公式 我简单写了一下算法,看下图的后半断。算出K 和 b 那最后怎么从传感器的值 算出PM2.5的值呢? y=kx+b y=10.375 * 18 -177.75 y= 9 具体算法看程序吧,程序附在附件里了。 不同的传感器也是类似的,如果数值从低值效准后,高值更高,只要调整斜率值,就可以了

    2021-04-21
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  • 摄像头视觉开发板QCopteMV2.0 电路图及源码开源-电路方案

    QCopteMV 是一个机械视觉开发板,用来实现影像处理的装置,QCopterMV 搭配 MT9V034 ( 灰阶 / 彩色 ) 的摄像头模块,用以实现光流、特征辨识等算法,同时透过板子拉出来的 FMC 接口,可以外接 TFT 荧幕模块,实现照相机功能。 摄像头视觉开发板QCopteMV实物截图: 硬件资源: 控制器 : STM32F429ZG 144Pin 180MHz DSP FPU 传感器 : MT9V034,使用 DCMI 操作 储存纪录 : micro SD(SDIO)、SDRAM IS42S16400J 外接界面 : 1xUSB ( Micro )、1xSPI ( FFC16 )、1xFSMC、7xPWM PCB 尺寸 : 38.1 x 38.1 mm 设计软件 Altium Designer 16 ( PcbLib use AD PcbLib v2.7 ) 说明: 这次新设计的 QCopterMV 另外制作了两个扩充板和两个摄像头板子,第一个扩充板是为结合 TFT 荧幕开发而设计的,将读取到的影像经过扩充板输出到荧幕上,不需要再跳线连接,并可以直接看到结果 另一个扩充板则是结合面包板来作实验,把扩充埠的 I/O 都拉出来,可以直接插在面包板上,并将开发板与摄像头立起来,觉得实际安装的效果很不错,如果值之后实现将影像传到计算机上的部份的话,整体的开发应该会变得方便许多 再来是摄像头的部份,这部份设计了两种版本,第一种版本是直接透过 1.27 mm 的排针来连接自己设计的摄像头模块,目前只有 MT9V034 的版本,并且还在测试中,另一个版本则是为了兼容市面上的摄像头模块的 2.54 mm 连接脚位而设计的,可以让开发者自行选择摄像头来做连接与开发 整体来说对新版本 QCopterMV 的实体还蛮满意的,功能都还算齐全,体积也不大,加上扩充板也让开发变的更便利,目前会优先完善将影像传至计算机的部份以及影像结合 IMU 传感器的部份! 附件资料截图:

    2021-04-21
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  • 基于预期损失模型的电力无线专网运行质量量化评估

    为了实现对电力无线专网运行质量量化的评估,提出了基于预期损失模型的电力无线专网运行质量量化评估模型。采用大数据挖掘方法进行电力无线专网运行质量信息特征挖掘,结合模糊C均值聚类方法进行电力无线专网运行质量评估信息的特征融合处理,构建基于预期损失模型的电力无线专网运行质量统计分析,同时建立电力无线专网运行质量分布特征检测模型,采用关联特征分解方法进行电力无线专网运行质量信息的自适应重组,实现信息融合滤波检测,结合预期损失模型的输出差异度水平实现对电力无线专网运行质量评估的量化分析和自适应寻优控制。仿真结果表明,采用该方法进行电力无线专网运行质量量化评估的精度较高,置信度水平较好,提高了电力无线专网运行质量管理和控制能力。

    2021-04-16
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  • 基于电磁波取能的GIS声学指纹传感系统

    针对气体绝缘开关设备需要有效的在线监测以及对监测设备具有安全要求,该文提出一种基于电磁波取能的GIS操动机构声学指纹无源传感系统方案。文章从课题需求入手,提出了该系统整体方案,在此方案基础上论述了 GIS 声学指纹传感器指标参数、设计思路、工作流程和电路设计;之后论文还分析了超高频(UHF)电磁波取能的理论和实验数据,给合信号特点设计出取能及低功耗处理通信电路架构,并给出了数据采集设备和取能低处理电路的协作流程。通过硬件实现及测试,最终系统实现了3 m外UHF电磁取能正常工作并且数据上传,其中传感器可存储9组采样率160 kSa/s、带宽20 kHz、采集时间175 ms的振动信号,达到课题设计预期。

    2021-04-16
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  • Storm环境下基于权重的任务调度算法

    大数据流式计算平台Apache Storm默认采用轮询的方式进行任务调度,未考虑到拓扑中各任务计算开销的差异以及任务之间不同类型的通信模式,在负载均衡和通信开销方面存在较大的优化空间。针对这一问题,提出 一种Storm环境下基于权重的任务调度算法(TSAW-Storm)。该算法首先根据各任务的CPU资源占用情况以及任务间的数据流大小,分别确定拓扑的点权和边权; 并利用最大化边权增益的思想,逐步构建起各工作节点中承载的任务集合,在保证集群负载均衡的同时,尽可能将边权较大的节点间数据流转化为节点内数据流,从而降低网络传输开销。实验结果表明,在包含有8个工作节点的WordCount基准测试中,TSAW-Storm的系统延迟和节点间数据流大小相比Storm默认调度算法分别降低了30.0%和32.9%,且各工作节点的CPU负载标准差仅为Storm默认调度算法的25.8% ; 此外,在与在线调度算法的对比实验中,TSAW-Storm在系统延迟、节点间数据流大小和CPU负载标准差方面分别降低了7.76%、11.8%和5.93%,且算法的执行开销明显降低,有效提高了Storm系统的运行效率。

    2021-04-15
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