- FPGA與CPLD的辨別和分類(lèi)主要是根據其結構特點(diǎn)和工作原理。通常的分類(lèi)方法是：將以乘積項結構方式構成邏輯行為的器件稱(chēng)為CPLD，如Lattice的ispLSI系列、Xilinx的XC9500系列、Altera的MAX7000S系列和Lattice(原Vantis)
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FPGA CPLD 辨識
- 面對安防監控產(chǎn)品形態(tài)和應用場(chǎng)景的千變萬(wàn)化，監控鏡頭在各種場(chǎng)景的復雜光線(xiàn)環(huán)境下，都要有出色的成像質(zhì)量。得益于高清監控的發(fā)展，高清感光器件最重要組成部分高清鏡頭的發(fā)展，在近幾年來(lái)也備受關(guān)注。然而目前，市場(chǎng)
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四部曲 之外 優(yōu)劣 鏡頭 監控 辨識
- 從外觀(guān)上辨識監控鏡頭的優(yōu)劣，主要注意一下幾點(diǎn)：一是先看監控鏡頭外觀(guān)的細膩度;二是感受監控鏡頭手感，三是看鍍膜，感受監控鏡頭通光量。這些僅僅是從外觀(guān)上，對監控鏡頭的一個(gè)基礎了解。那么，從鏡頭參數上，我們
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四部曲 參數 優(yōu)劣 鏡頭 監控 辨識
- 摘要：采用了具有自適應學(xué)習速率和附加動(dòng)量因子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，實(shí)現了郵政編碼模式識別的方法；并將辨識后的結果送入到PLC控制器中，通過(guò)PLC實(shí)現對郵件的自動(dòng)分揀。上機實(shí)驗運行表明效果良好。
關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )；模式
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郵件 分揀 系統 控制 PLC 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 辨識 基于
- 近年來(lái)，智能手機和筆記本電腦等移動(dòng)/便攜設備市場(chǎng)持續快速發(fā)展。這些產(chǎn)品在不斷集成更多新功能以增強用戶(hù)體驗的同時(shí)，在基本語(yǔ)音通信功能的用戶(hù)體驗方面仍有充足提升空間，特別是在嘈雜環(huán)境下提升語(yǔ)音清晰度，同時(shí)保
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語(yǔ)音 數字 電路 辨識 SoC 捕獲 降噪 提升
- 近年來(lái)，智能手機和筆記本電腦等移動(dòng)/便攜設備市場(chǎng)持續快速發(fā)展。這些產(chǎn)品在不斷集成更多新功能以增強用戶(hù)體驗的同時(shí)，在基本語(yǔ)音通信功能的用戶(hù)體驗方面仍有充足提升空間，特別是在嘈雜環(huán)境下提升語(yǔ)音清晰度，同時(shí)保
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辨識 應用 語(yǔ)音 平板電腦 手機 智能
- 作為電視市場(chǎng)上的新寵兒，“LED電視”集萬(wàn)千寵愛(ài)于一身，在09年著(zhù)實(shí)火了一把。自從年初三星率先推出3大系列9款L...
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辨識 LED 電視
- 摘要：該自主車(chē)輛地面自動(dòng)辨識技術(shù)是以L(fǎng)eobot—Edu自主車(chē)輛作為試驗載體，并應用DH—HV2003UC—T視覺(jué)傳感器對常見(jiàn)的5種行車(chē)路面(石子路面、水泥路面、土壤路面、草地路面、磚地路面)進(jìn)行圖像信息的采
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自動(dòng) 辨識 技術(shù) 研究 地面 車(chē)輛 視覺(jué) 傳感器 自主 基于
- 構建了Buck變換器參數辨識的方法。通過(guò)檢測電感電流和輸出電壓的波形信號，可辨識出電路的濾波電感、濾波電容及其等效串聯(lián)電阻，并可應用于參數在線(xiàn)辨識,故障趨勢判斷和預知維護。最后通過(guò)實(shí)驗驗證了這一方法的有效性
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分析 辨識 參數 變換器 Buck
- 近年來(lái)，智能手機和筆記本電腦等移動(dòng)/便攜設備市場(chǎng)持續快速發(fā)展。這些產(chǎn)品在不斷集成更多新功能以增強用戶(hù)體驗的同時(shí)，在基本語(yǔ)音通信功能的用戶(hù)體驗方面仍有充足提升空間，特別是在嘈雜環(huán)境下提升語(yǔ)音清晰度，同時(shí)保
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語(yǔ)音 提升 辨識 SoC 捕獲 降噪 數字 電路
- 近年來(lái)，智能手機和筆記本電腦等移動(dòng)/便攜設備市場(chǎng)持續快速發(fā)展。這些產(chǎn)品在不斷集成更多新功能以增強用戶(hù)體驗的同時(shí)，在基本語(yǔ)音通信功能的用戶(hù)體驗方面仍有充足提升空間，特別是在嘈雜環(huán)境下提升語(yǔ)音清晰度，同時(shí)保
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辨識 提高 語(yǔ)音 應用 手機 平板電腦 智能
- 現代工業(yè)過(guò)程中面臨越來(lái)越多的結構復雜的多變量系統，傳統的單變量PID控制方法已無(wú)法滿(mǎn)足要求，為了解決多變量系統的控制問(wèn)題，以?xún)奢斎雰奢敵鱿到y為例，提出一種基于階躍響應的多變量頻域模型辨識方法，并將此種方法與對角矩陣解耦控制方法相結合應用于多變量PID控制系統中。最后對滯后環(huán)節近似部分和對角矩陣解耦方法進(jìn)行仿真驗證。結果表明該方法能夠更好的控制系統變量，誤差減小50％以上。
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解耦 控制 研究 PID 及其 系統 辨識 變量
- 本文將混沌引入到蟻群算法(Ant Colony Optimization，ACO)當中，以形成混沌蟻群算法(Chaos Ant Colony Optimization，CACO)，從而提高了對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的優(yōu)化效率和精度，解決了上述問(wèn)題；同時(shí)，也在對異步電機直接轉矩控制(DTC)轉速辨識的仿真試驗中，實(shí)現了對電機轉速的準確辨識。
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辨識 研究 速度 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 混沌 蟻群 基于
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隨著(zhù)科技的發(fā)展，智能設備大量涌現，其中智能汽車(chē)作為典型代表之一，對其進(jìn)行研究開(kāi)發(fā)也相當普遍，當然人與這些智能化設備之間快捷可靠的交互方式很多，其中語(yǔ)音辨識技術(shù)以其獨特的趣味性成為了人與智能
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辨識 系統 研究 語(yǔ)音 機器人 SPCE061A 智能 小車(chē) 基于
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