为了满足某测控平台的设计要求，设计并实现了基于FPGA的六通道HDLC并行通信系统。该系统以FPGA为核心，包括FPGA、DSP、485转换接口等部分。给出了系统的电路设计、关键模块及软件流程图。测试结果表明，系统通讯速度为1 Mb/s，并且工作稳定，目前该设计已经成功应用于某样机中。
上传时间： 2013-10-12
上传用户：as275944189
PCM－8506BS是一款基于PC/104总线的高性能同步采样多功能数据采集卡，它完全遵循PC/104总线规范。该采集卡采用了每通道专用的模数转换器(ADC)和信号处理电路的硬件架构，每个通道都有强大的处理能力和出色的精准度，可同步采样多路模拟信号，可以实现直流和动态信号测量的高度准确性。PCM－8506BS具有每通道600kSPS的同步采样速率，16位分辨率，2路模拟量输出、8路数字I/O和2个定时/计数器。其每个模拟量输入通道均有抗混叠滤波器以改善频域分析性能，有丰富的触发采集模式和触发源供选择，适用于多种高要求的数据采集场合，包括：电网监测、多相电机控制、高瞬变信号采集等。
上传时间： 2013-10-17
上传用户：bnfm
本文介绍一种基于PCI Express 总线的高速数据采集卡的设计方案及功能实现。给出系统的基本结构及单元组成，重点阐述系统硬件设计的关键技术和本地总线的控制逻辑，详细探讨了基于DriverWorks 的设备驱动程序的开发以及上层应用软件的设计。该系统通过实践验证，可用于卫星下行高速数据的接收并可适用于其他高速数据采集与处理系统。关键词：PCI Express 总线 PCIE PEX8311 DMA 板卡驱动 随着空间科学和空间电子学技术的飞速发展，空间科学实验的种类和数量以及科学实验所产生的数据量不断增加。为了使地面接收处理系统能够实时处理和显示科学图像数据，必须要设计出新的地面数据接收处理系统，实现大量高速数据的正确接收采集、处理以及存储。为了满足地面系统的要求，并为以后的计算机系统升级提供更广阔的空间，本系统拟采用第三代I/O 互连技术PCI Express（简称PCI-E）作为本数据采集卡的进机总线形式。本文通过对PCI-E 总线专用接口芯片PLX 公司的PEX8311 性能分析，特别是对突发读、写和DMA读操作的时序研究，设计出本地总线的可编程控制逻辑，并详细讨论了整个PCI-E 高速数据采集卡的硬件设计方案，以及WDM 驱动程序和上层应用程序的设计方法。
上传时间： 2013-10-28
上传用户：tianyi996
本程序通过对研祥EVOC_PCL813高速A/D数据采集卡的驱动，采集40路模拟通道的数据，并以数据文件的形式存储在硬盘上，生成文本文件
上传时间： 2014-01-03
上传用户：guanliya
提出了基于嵌入式技术CCD 采集系统的新方法,并以ARM微处理器和FPGA 芯片为核心设计了嵌入式CCD 采集系统,解决了传统采集方法中系统过于庞大和复杂的问题,具有结构简单、小型化和智能化的特点。试验结果表明,该系统实现了CCD 输出图像的高速采集和实时显示,数据采集速率达到5 MHz。
上传时间： 2016-11-04
上传用户：lizhizheng88
该程序是一个0~3V电压采集系统的通讯显示系统，共有128个通道。
上传时间： 2016-11-11
上传用户：leehom61
基于无味卡尔曼滤波的多传感器数据融合，采用UK方法进行采样，获得系统中未知参数的辨识。
上传时间： 2016-12-30
上传用户：1109003457
用于两块NI PCI5105数据采集卡的同步控制，具有用户交互界面，可设置采集参数，观察采集信号随时间变化图。程序采用TClk技术实现多卡同步，程序运行还需配备NI公司提供的采集卡驱动包,此驱动包可从网上免费下载
上传时间： 2017-07-16
上传用户：四只眼
、实验目的 1、通过编程熟悉VC++的Win32 Console Application的编程环境； 2、通过编程熟悉PCI-1711数据采集卡的数据输入输出； 3、掌握PID控制器的编程方法； 4、了解闭环控制系统的概念与控制方法； 5、熟悉定时器及显示界面的使用方法； 二、实验设备 1．THBDC-1型 控制理论• 计算机控制技术实验平台 2．PCI-1711数据采集卡一块 3．PC机1台(安装软件“VC++”及“THJK_Server”)
标签： Application Console 1711 编程
上传时间： 2014-01-15
上传用户：qweqweqwe
在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量，然而由于每个传感器位于过程的不同位置，它们将不问程度的受到嗓声的干扰，为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果，霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息，得到对被测参数的最优估计，本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法，即研究如何对每个传感器进行加权，从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上，首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法，通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解，利用每个传感器测量值所对应的奇异值，可以估计出对每个传感器权值的最优估计，从而在不要任何先验知识的条件下，可仅由多传感器的测量值，利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计，此外，在许多工业过程中，人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布，此时人们希望利用多传感器融合的测量结果，对每一个传感器的测量数据进行重建，以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此，本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法，仿真和实验结果都说明提出算法是有效的，最后，研究了非线性动态系统的状态融合问题，研究了加权无气味卡尔曼滤波（UKF）方法，研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波（EKF）在状态融合估计中的不足，可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统，数据融合，奇异值分解，UKF
上传时间： 2022-03-16
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