包括如下实验的verilog设计报告:实验 1 十六位超前进位加法器、实验二 十六位加减法器、实验三 十六位的乘法器、实验四 自动售货机设计。有设计思路、程序代码、测试代码和仿真波形结果。
2024-01-13 20:00:08 282KB verilog 16位加法器 16位乘法器
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GB_T18663.1-2008电子设备机械结构公制系列和英制系列的试验第1部分_机柜、机架、插箱和机箱的气候、机
2024-01-13 17:50:29 3.42MB
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超外差原理的发展基础是外差原理,即将输入信号通过频率变换转为音频,而超外查原理的提升在于将输入频率的信号转为超音频。超外差接收机便是利用超外差原理制作而成的,被广泛应用于远程信号的接收。 超外差接收机的设计可用于解决高频放大式接收机输出信号弱和稳定性差的问题,同时,他具有频率分辨率高、灵敏度高以及动态范围宽等特点。因其结构较为简单和可靠性较强,可以作为电子情报侦察中的测频接收机。 本设计基于Multisim,主要实现了完整的超外差中波调幅接收机设计过程,并在现有设计的基础上,对于超外差接收机存在的缺陷进行分析,同时给出合理的解决方案。 本设计的提升点在于超外差接收机存在组合频率、中频干扰等问题,通过查阅资料,可以采取提高谐振回路的选择性以及选择二次变频来解决此类问题。
2024-01-13 12:12:03 5.01MB Multisim 通信电子线路 超外差接收机
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回顾了我国综合机械化掘进40a的发展历程,对我国煤矿巷道综掘技术与装备的现状进行了总结,对我国煤矿井下巷道综掘技术与装备存在的问题进行了概括,指出制约我国巷道掘进速度的因素主要有支护时间、掘进工作面降尘效率、元部件可靠性以及自动控制技术。分析了国内掘进机在截割技术、元部件可靠性、自动控制技术、除尘系统以及系统配套技术方面与国外相比存在的差距。最后提出今后我国悬臂式掘进机及综掘技术的发展方向:提高整机适应性,拓展使用范围;开展基础技术研究,提高元部件使用性能;发展综掘系统配套技术。
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总结ppt,里面有两种机器学习或深度学习入门需掌握的算法(包括),有比较详细的个人学习理解(看吴恩达视频学习的)和算法描述。还有几篇关于显著性的论文的部分内容,及其评价措施。
2024-01-12 17:44:26 4.94MB 深度学习 神经网络 支持向量机
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本文主要介绍RFID手持机智能电表仓库管理解决方案。
2024-01-12 14:47:32 122KB RFID 智能电表 仓库管理
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断层是影响软岩巷道快速掘进的重要因素之一,制定合理、有效、针对性强的技术措施是安全、高效过断层的前提。对顾北煤矿南翼Y型通风轨道斜巷岩巷综掘机过断层的施工情况、支护形式和施工工艺进行了详细的介绍,为类似的巷道施工积累了丰富的经验。
2024-01-12 09:03:24 1.17MB 支护形式 施工工艺
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天然气是易燃易爆气体,保障低压机系统及储备站的安全是低压机计算机控制系统设计时需要考虑的第一要素。为了增强传统SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition,数据采集与监视控制系统)系统的安全性,通过引入功能安全分析和风险控制的理念,提出一种具有功能安全的天然气低压机SCADA系统。依据低压机的工艺要求和工艺分析需求,在设计了控制系统与安全相关系统相统一的SCADA系统架构基础上,重点描述了控制系统硬件设计、控制软件设计以及监控软件设计。SCADA系统采用Rockwell PLC作为控制站,实现对天然气储配站低压机的远程控制,完成对过程数据的采集,通过组态监控站实现对工艺参数和风险因素的实时显示和报警。基于功能安全的SCADA系统提高了储配站安全性、降低了设备风险,其在文星湾(重庆市北碚区)天然气储配站SCADA控制系统改造工程中的成功应用,证明了风险分析和功能安全对于提高储配站安全保障的可行性。
2024-01-11 18:50:45 389KB 功能安全 SCADA
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针对经典智能算法用于滑坡位移预测时存在的网络结构参数选取复杂、易陷入局部极小等缺陷,提出了基于改进极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)的滑坡位移预测模型。在滑坡变形位移状态辨识基础上,根据其位移变化特征,将滑坡位移曲线类型划分减速-匀速型、匀速-增速型、减速-匀速-增速型、复合型4类,将改进的ELM算法分别用于4种不同类型的滑坡位移预测。基于改进ELM算法构建滑坡位移预测模型时,采用二值区间搜索算法选定最佳隐含层神经元个数和激励函数,并融入数据滚动建模思想,以期提高网络泛化能力和预测精度。以链子崖、卧龙寺、古树屋、新滩滑坡体为例,对ELM预测的适用性进行讨论,实验结果表明,基于ELM构建不同类型滑坡位移预测模型时,具有较高的预测精度,且在网络学习速度等方面优势明显,适用于复杂状况下滑坡体的位移预测。
2024-01-11 16:28:29 525KB 滑坡位移 极限学习机
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输入的n行中第一行第一个节点为根节点,作为起点。保证输入的结点至多有一个父节点。然后输入m(m < n),接下来输入m个客户,每行输入他的目标(叶节点)和优先级
2024-01-11 13:21:42 952KB 测试用例
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