搜索资源列表
交通灯毕业设计
- 摘要 近年来随着科技的飞速发展，单片机的应用正在不断地走向深入，同时带动传统控制检测日新月异更新。 十字路口车辆穿梭，行人熙攘，车行车道，人行人道，有条不紊。那么靠什么来实现这井然秩序呢？靠的是交通信号灯的自动指挥系统。交通信号灯控制方式很多。本系统采用MSC-51系列单片机Intel8031和可编程并行I/O接口芯片8255A为中心器件来设计交通灯控制器，实现了能根据实际车流量通过8031芯片的P1口设置红、绿灯燃亮时间的功能；为了系统稳定可靠采用了MAX629“看门狗”芯片，避免了
基于XML的多媒体信息检索的研究
- 因特网的飞速发展与多媒体信息的广泛应用极大地改变了人们获取多媒体信息的方式和手段。各种多媒体信息检索系统已逐渐成为各类用户获取多媒体的主要工具，但是目前的两种多媒体检索方法—基于文本的多媒体信息检索和基于内容的多媒体信息检索，二者有固有的缺点，表现为:基于文本的多媒体检索，利用文本对多媒体进行描述，容易引起信息失真等缺陷。而基于内容的多媒体检索，在多媒体信息内容的描述、特征的自动提取、多媒体的同步技术、匹配和结构化的选择等方面具有问题。这些问题的出现导致多媒体检索系统的检索效果往往不能尽如人意，
RFID Electric Studet’s ID
- 将RFID技术应用于「教育机构的自动点名系统」上，这将取代传统费时的点名制度，并透过网络、手机简讯通知学生家长该学生目前的出席状况。为确保教师的隐私权以及个人数据安全性，系统透过数据库来管理个人数据文件。在读取器与标签之间进行相互认证同时，卡号与数据库数据相符者，系统会将持卡人照片显示于屏幕之上，做进一步的资料比对。
基于单片机的风扇自动控制系统
- 基于单片机的风扇自动控制系统
单片机控制电梯系统的设计
- 电梯控制系统是控制电梯按乘客的要求自动上下的装置，控制运行规则为:当电梯处于上升模式时，只响应比电梯所在位置高的上楼请求信号，由下而上逐个执行，直到最后一个上楼请求执行完毕；如果高层有下楼请求，则直接升到有下楼请求的最高楼层，然后进入下降模式,当电梯处于下降模式时则与上升模式相反。电梯控制系统要做到: (1)每层电梯入口处设有上下请求按钮，电梯内设有顾客要到达层次的停站请求按钮； (2)设有电梯所处层位数码指示、电梯上行或下行发光管指示；(3)电梯上行时，电梯只停靠大于当前层的上行招呼和目的层，
基于51单片机智能车
- 基于51单片机的智能车，可以自动循迹，自动测速，自动测距，等等，包括电路图和文档
基于EKF的多MEMS传感器姿态测量系统.caj
- 摘 要:姿态信息是飞行控制中最关键的参数之一,因此姿 态测量成为飞行控制系统首要解决的问题。利用多MEMS 传感器研制了一种微型姿态测量系统。利用三轴MEMS加 速度计和三轴MEMS陀螺数据,由方向余弦矩阵的姿态表 示形式推导了扩展Kalman滤波方程,解算出飞行器的俯仰 角和横滚角;设计专家系统判断飞行器的运动状态,并根据 该状态调整滤波算法中的测量噪声矩阵,使系统可同时满足 静态情况和动态情况的使用;利用空速和高度数据对俯仰 角进行修正,利用GPS解算航向角。将实验结果与国外最新 的商用自动
设计并制作了一个智能电动车
- 智能作为现代的新发明，是以后的发展方向，他可以按照预先设定的模式在一个环境里自动的运作，不需要人为的管理，可应用于科学勘探等等的用途。智能电动车就是其中的一个体现。本次设计的简易智能电动车，采用AT89S52单片机作为小车的检测和控制核心；采用金属感应器TL-Q5MC来检测路上感应到的铁片，从而把反馈到的信号送单片机，使单片机按照预定的工作模式控制小车在各区域按预定的速度行驶，并且单片机选择的工作模式不同也可控制小车顺着S形铁片行驶；采用霍尔元件A44E检测小车行驶速度；采用1602LCD实时显
神经网络极速学习方法研究
- 单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用，但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要，成为制约其发展的主要瓶颈。产生这种情况的两个主要原因是：（1）传统的误差反向传播方法(back propagation，BP)主要基于梯度下降的思想，需要多次迭代；（2）网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定。因此算法的计算量和搜索空间很大。针对以上问题，借鉴ELM的
基于51单片机的智能窗帘系统设计
- 基于51单片机的智能窗帘系统设计，使其可以实现光照控制，温度控制，手动控制和自动控制。
基于深度学习的机器人抓取仿真训练技术研究
- 机器人智能抓取是实现机器人智能化的重要一环。由于待抓取物品形状、尺度的多样性以及环境因素的影响，抓取任务很难用准确的数学公式求解。以往的研究多是借助计算机视觉、机器学习等相关技术，虽有一定的效果，但智能化程度还是较低。2012 年后深度学习技术逐渐崛起，因为其良好的特征提取表现被应用在了各个领域，如医学图像、自动驾驶、数据分析等，近年来国外学者开始将这项技术应用到机器人抓取，并取得了一定的成果。
武汉科技大学827真题
- 武汉科技大学2019年考研真题带答案，827自动控制原理题目。
驾驶仪设计
- 介绍了导弹自动驾驶仪设计研究现状及发展趋势
ADams+Solidworks联合仿真
- PCB自动喷码设备PCB automatic coding equipment