根据对时钟同步装置守时误差的分析，提出了一种通过降低测量误差进一步提高守时精度的同步时钟装置设计方案。该方案利用时钟内插方法降低全球定位系统(GPS)秒脉冲周期测量误差，对秒脉冲均值进行余数补偿消除均值计算中的引入误差，从而提高同步时钟装置的守时精度。根据所提方案设计了基于AMBA APB总线的通用高精度同步时钟知识产权(IP)核，并利用ARM Cortex-M0内核在现场可编程门阵列(FPGA)中构建了具有高精度同步时钟IP的片上系统(SoC)进行测试验证。测试结果表明，基于所提方案设计的通用高精度同步时钟IP核所生成的同步时钟精度在20 ns以内，守时误差在每小时300 ns以内。

以ADS1158为例，提出保证开关电容型?驻-∑模数转换器有效位数的方法。这些方法包括差分采样、输入滤波、减小驱动电路输出阻抗、采用差分输入差分输出放大电路、将ADC的地布在模拟地上、由同一基准源为传感器和ADC提供参考电压以及使用缓冲器。当ADS1158工作在15 KSPS/Channel、多通道循环模式下，常规的方法只能达到13位有效位数，而采用该设计方法实现了15位有效位数。有效改善了ADC的采样精度，能够在工业测量中应用。

基于正点原子的stm32f4，使用两个定时器，一个作为标准信号输入（已知的），用示波器输入5khz的信号就可以了，记得改参数。另一个用来当作定时器。

文中主要阐述了两种全自动生化分析仪吸光度测量的对数放大电路，通过实验数据和计算推导出了对数放大电路的数学表达式。实验证实了这两种电路都能够很好地完成对数放大运算功能。对比二者的数据得出结论：log114的对数放大电路运算精度更高，能更好地实现我们的目标。

matlab精度检验代码ECE 5775最终项目 基于神经网络的Xilinx Zedboard上具有固定延迟的语音命令识别方法 ，和的项目。 每个文件夹及其内容的说明如下 audio_lab 它包含Xilinx Vivado和SDK项目，以将位流编程到FPGA并配置如何将数据发送到FPGA。 合并的 这包含我们基于Xilinx Vivado HLS对FPGA综合进行的集成测试，该测试基于3种不同的数据类型。 这些基于float数据类型，双精度float数据类型和Xilinx ap_fixed数据类型。 ap_fixed数据类型具有最快的运行时间，但就位宽而言并不是非常优化。 组件 Matlab的 该文件夹包含用于在MATLAB中生成训练和测试数据的所有必需文件。 在文件中查找更多详细信息 神经网络 该文件夹包含三层神经网络实现。 它学习使用前馈网络，然后进行反向传播。 分类输入以随机顺序输入网络。 在每个输入通过网络馈送之后，将检查每个输出神经元的值，并将其与所需的输出进行比较，以获取误差。 该误差通过层之间的所有边缘传播回去，并且权重在“学习”过程中进行调整。 重复该过程，直到达到期

matlab精度检验代码多层中心 多层网络中的光谱中心度度量及其在科学计量学中的应用 由Giorgos Sideris编写和开发，2018年由Dimitrios Katsaros监督 论文文件 论文的位置在： reports/Spectral_centrality_measures_in_multilayer_networks_and_their_application_in_scientometrics.pdf 如何使用 ： 安装Matlab并打开它 克隆存储库 导航到Matlab上的项目文件夹 在biplex_data(coauthorship file, citations file,delimiter)使用biplex_data(coauthorship file, citations file,delimiter)或h_index(coauthorship file, citations file,delimiter)或c3_index(coauthorship file, citations file,delimiter)或c4_index(coauthorship fil

STM32微控制器内置最多四个高级12位ADC（取决于器件）。提供自校准功能，用于提高环 境条件变化时的ADC精度。 在涉及模数转换的应用中，ADC精度会影响整体的系统质量和效率。为了提高此精度，必须 了解与ADC相关的误差以及影响它们的参数。 ADC精度不仅取决于ADC性能和功能，还取决于ADC周围的整体应用设计。 此应用笔记旨在帮助用户了解ADC误差，并解释如何提高ADC精度。它分为三个主要部分： • ADC内部结构的简述，帮助用户了解ADC操作和相关的ADC参数 • 解释与ADC设计和外部ADC参数（例如外部硬件设计）有关的ADC误差的不同类型和来源 • 关于如何使这些误差最小化的建议，侧重于硬件和软件方法

matlab精度检验代码基于q因子的数字图像相关算法：qDIC 目的 该存储库包含qDIC的MATLAB m文件以及合成示例图像。 qDIC算法确定连续图像之间或从静态参考图像到当前图像的2D位移场，或使用“混合”参考更新方案。 运行qDIC 软件需求 MATLAB 2011b（适用于“ griddedInterpolant”）和关联的图像处理工具箱（适用于其他杂项函数调用）是运行此代码的最低要求。 在某些情况下，较早的版本可能会使用“ interpn”运行，但性能和/或准确性可能会受到影响（并且您可能必须实施对“ interpn”的更改）。 目前在CentOS 7和Windows 7/10 x64上的Matlab 2017a（新版本应该可以）下进行开发。 提供了一个“基本”版本（测试版），该版本支持基本的Matlab（即没有工具箱），其性能与相似。 您可以在找到更多最新版本，尽管我们有时会调和这两个版本 输入图像要求 要检查图像是否具有所需的散斑图案和强度值以便相关，可能需要看我们的眼镜。 我们建议输入图像的子集大小至少应为每个维度中像素数的3倍。 默认子集大小为64px x 64p

随着电子技术向各个领域的渗透,许多场合,尤其是高精度测控系统需要高精度、高稳定性的数控恒流源。数控恒流源主要由D/A来控制电流输出大小,恒流源的分辨率、精度、稳定性主要取决于D/A芯片及其外围电路,因此要达到高精度、高稳定性的恒流源,必须在选器件上慎重考虑。

全国90米精度高程DEM下载地址,WGS84坐标，tif格式，解压后14G左右大小