针对人行径方向测量的红外探测系统需求，提出了实现多通道模数转换器(ADC)的一种新方法，采用了双片可独立工作的带有8 通道ADC 的单片机，基于双片单片机之间的SMBus 通讯可实现16 通道ADC 系统，从而可简化后端处理电路，提高系统的数据处理能力，并取得较好的数据采集的同步性。
上传时间： 2013-10-09
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本文介绍了一种以单片机为核心的智能粮库温度测量系统,阐述了其工作原理,设计了硬件和软件系统。介绍了测温系统的组成,采用单片机对温度传感器进行控制和数据传输,温度信号采集由智能传感器DS18B20完成。根据单总线独特的优点,方便地组建传感器网络。多点温度数据可通过中心控制室的PC机实现图文显示的效果。该系统采用RS485总线技术,传输距离超过1200米，克服了电缆电阻对测量结果的影响,提高了测量的准确性,能实现可靠的多点、动态的温度监控。试验结果表明，该检测系统精度高，检测误差均在0.5%以内。该系统已经在粮库温度测量中推广应用。
上传时间： 2013-11-17
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基于C51 单片机设计了一种红外转射频的遥控系统，在不改变红外遥控对象原有内部电路的基础上，实现了将红外遥控转换为射频遥控的功能。这种遥控系统可以增加遥控的距离，扩展遥控对象的种类和数量。经实验证明，可以达到预期的目的。
上传时间： 2014-12-28
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RS232C串行通信在控制领域里应用得很广泛但在实际应用中又会因所控制的对象所解决的问题不同而各具特点本文所涉及的是传输距离不超过15米所传输数据量较小的PC机和单片机的通信如PC机对IC卡的读写PC机对单片机烧写器的数据转输以及其它一些具有类似特点的智能化仪器和仪表中的数据通信
上传时间： 2014-12-28
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本实验是基于EasyFPGA030 的串口接收设计。FPGA 除了需要控制外围器件完成特定的功能外，在很多的应用中还需要完成FPGA 和FPGA 之间、FPGA 和外围器件之间以及FPGA 和微机的数据交换和指令传输，称之为FPGA 数据传输。FPGA 的数据通信的方式有并行通信和串行通信两种，这里我们就本实验重点讲述串口通信。所谓串口通信是指外设与计算机之间使用一根数据信号线（另外需要地线，可能还需要控制线），数据在一根数据信号线上一位一位地进行传输，每一位数据都占据一个固定的时间长度。这种通信方式使用的数据线少，在远距离通信中可以节约成本。当然，其传输的速度比并行传输慢。
上传时间： 2013-10-08
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基于89C2051单片机的热表通讯模块的开发:介绍了利用89C2051 单片机开发某热表的通讯模块,并将其应用于实验用主从分布式控制系统中,实现了工控机同多个热表的串行通讯。阐述了串行通讯规程,利用单片机的普通I/ O 端口实现串行口功能的方法,从而解决了该单片机在实际的串行通讯应用中串口资源少的问题。通讯模块通过RS - 485 通讯方式实现了热表与工控机的远距离通讯。在充分利用单片机端口资源的基础上完成了工控机与多台单片机通讯。关键词:单片机;串行通讯;普通I/ O 端口;RS - 485 ;多机通讯
上传时间： 2014-04-16
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基于P87 C591的CAN总线系统智能节点设计Design of CAN System Intelligent Node Based on P87C591 给出了基于带CAN控制器的单片8位微控制器P87C591的智能节点的硬件电路及软件结构，详细介绍了设计中的难点及实现过程中应注意的问题。关键词:CAN总线;智能节点 Abstract:A h ardc ircuita nds oftw arec onfigurationo fth ei ntelligentnode based on a microcontroller with CAN controller P87C591 arepresented.E speciallyt hec ruxi nd esigninga ndt hep roblemst hatshould be paid attention in realizing are discussed in details.Keyw ords:C AN;in telligentn ode CA N 总线 是德国Bosch从20世纪80年代初为解决现代汽车中众多的控制与测试仪器之间的数据交换而开发的一种串行数据通信协议，它是一种多主总线，通信介质可以是双绞线、同轴电缆或光导纤维。由于CAN总线具有较强的纠错能力，支持差分收发，因而适合高噪声环境。并具有较远的传输距离，适用于许多领域的分布式测控系统。目前已在工业自动化、建筑物环境控制、医疗设备等许多领域得到广泛的应用。CAN已成为国际标准化组织IS011898标准。
上传时间： 2013-10-30
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P C B 可测性设计布线规则之建议― ― 从源头改善可测率PCB 设计除需考虑功能性与安全性等要求外，亦需考虑可生产与可测试。这里提供可测性设计建议供设计布线工程师参考。1. 每一个铜箔电路支点，至少需要一个可测试点。如无对应的测试点，将可导致与之相关的开短路不可检出，并且与之相连的零件会因无测试点而不可测。2. 双面治具会增加制作成本，且上针板的测试针定位准确度差。所以Layout 时应通过Via Hole 尽可能将测试点放置于同一面。这样就只要做单面治具即可。3. 测试选点优先级：A.测垫(Test Pad) B.通孔(Through Hole) C.零件脚(Component Lead) D.贯穿孔(Via Hole)(未Mask)。而对于零件脚，应以AI 零件脚及其它较细较短脚为优先，较粗或较长的引脚接触性误判多。4. PCB 厚度至少要62mil(1.35mm)，厚度少于此值之PCB 容易板弯变形，影响测点精准度，制作治具需特殊处理。5. 避免将测点置于SMT 之PAD 上，因SMT 零件会偏移，故不可靠，且易伤及零件。6. 避免使用过长零件脚(>170mil(4.3mm))或过大的孔(直径>1.5mm)为测点。7. 对于电池(Battery)最好预留Jumper，在ICT 测试时能有效隔离电池的影响。8. 定位孔要求：(a) 定位孔(Tooling Hole)直径最好为125mil(3.175mm)及其以上。(b) 每一片PCB 须有2 个定位孔和一个防呆孔(也可说成定位孔,用以预防将PCB反放而导致机器压破板)，且孔内不能沾锡。(c) 选择以对角线，距离最远之2 孔为定位孔。(d) 各定位孔(含防呆孔)不应设计成中心对称,即PCB 旋转180 度角后仍能放入PCB,这样,作业员易于反放而致机器压破板)9. 测试点要求：(e) 两测点或测点与预钻孔之中心距不得小于50mil(1.27mm)，否则有一测点无法植针。以大于100mil(2.54mm)为佳，其次是75mil(1.905mm)。(f) 测点应离其附近零件(位于同一面者)至少100mil，如为高于3mm 零件，则应至少间距120mil，方便治具制作。(g) 测点应平均分布于PCB 表面，避免局部密度过高，影响治具测试时测试针压力平衡。(h) 测点直径最好能不小于35mil(0.9mm)，如在上针板，则最好不小于40mil(1.00mm)，圆形、正方形均可。小于0.030”(30mil)之测点需额外加工，以导正目标。(i) 测点的Pad 及Via 不应有防焊漆(Solder Mask)。(j) 测点应离板边或折边至少100mil。(k) 锡点被实践证实是最好的测试探针接触点。因为锡的氧化物较轻且容易刺穿。以锡点作测试点，因接触不良导致误判的机会极少且可延长探针使用寿命。锡点尤其以PCB 光板制作时的喷锡点最佳。PCB 裸铜测点，高温后已氧化，且其硬度高，所以探针接触电阻变化而致测试误判率很高。如果裸铜测点在SMT 时加上锡膏再经回流焊固化为锡点，虽可大幅改善，但因助焊剂或吃锡不完全的缘故，仍会出现较多的接触误判。
上传时间： 2014-01-14
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并行接口电路：微处理器与I/O设备进行数据传输时均需经过接口电路实现系统与设备互连的匹配。并行接口电路中每个信息位有自己的传输线，一个数据字节各位可并行传送，速度快，控制简单。由于电气特性的限制，传输距离不能太长。8255A是通用的可编程并行接口芯片，功能强，使用灵活。适合一些并行输入/输出设备的使用。8255A并行接口逻辑框图三个独立的8位I/O端口,口A、口B、口C。口A有输入、输出锁存器及输出缓冲器。口B与口C有输入、输出缓冲器及输出锁存器。在实现高级的传输协议时，口C的8条线分为两组，每组4条线，分别作为口A与口B在传输时的控制信号线。口C的8条线可独立进行置1/置0的操作。口A、口B、口C及控制字口共占4个设备号。8255A并行接口的控制字工作模式选择控制字：口A有三种工作模式，口B有二种工作模式。口C独立使用时只有一个工作模式，与口A、口B配合使用时，作为控制信号线。三种工作模式命名为：模式0、模式1及模式2。模式 0 为基本I/O端口，模式1为带选通的I/O端口，模式 2 为带选通的双向I/O端口。口A可工作在三种模式下，口B可工作在模式 0与模式 1下，口C可工作在模式0下或作为控制线配合口A、口B工作。
上传时间： 2013-11-07
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提出了一种改进的LSM-ALSM子空间模式识别方法，将LSM的旋转策略引入ALSM，使子空间之间互不关联的情况得到改善，提高了ALSM对相似样本的区分能力。讨论中以性能函数代替经验函数来确定拒识规则的参数，实现了识别率、误识率与拒识率之间的最佳平衡；通过对有限字符集的实验结果表明，LSM-ALSM算法有效地改善了分类器的识别率和可靠性。关 键 词 学习子空间; 性能函数; 散布矩阵; 最小描述长度在子空间模式识别方法中，一个线性子空间代表一个模式类别，该子空间由反映类别本质的一组特征矢量张成，分类器根据输入样本在各子空间上的投影长度将其归为相应的类别。典型的子空间算法有以下三种[1, 2]：CLAFIC(Class-feature Information Compression)算法以相关矩阵的部分特征向量来构造子空间，实现了特征信息的压缩，但对样本的利用为一次性，不能根据分类结果进行调整和学习，对样本信息的利用不充分；学习子空间方法(Leaning Subspace Method, LSM)通过旋转子空间来拉大样本所属类别与最近邻类别的距离，以此提高分类能力，但对样本的训练顺序敏感，同一样本训练的顺序不同对子空间构造的影响就不同；平均学习子空间算法(Averaged Learning Subspace Method, ALSM)是在迭代训练过程中，用错误分类的样本去调整散布矩阵，训练结果与样本输入顺序无关，所有样本平均参与训练，其不足之处是各模式的子空间之间相互独立。针对以上问题，本文提出一种改进的子空间模式识别方法。子空间模式识别的基本原理1.1 子空间的分类规则子空间模式识别方法的每一类别由一个子空间表示，子空间分类器的基本分类规则是按矢量在各子空间上的投影长度大小，将样本归类到最大长度所对应的类别，在类x()iω的子空间上投影长度的平方为()211,2,,()argmax()jMTkkjpg===Σx (1)式中 函数称为分类函数；为子空间基矢量。两类的分类情况如图1所示。
上传时间： 2013-12-25
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