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11.
基于EZ—USB FX2的温度采集系统 总被引:1,自引:1,他引:0
采用Cypress公司推出的USB2.0控制器EZ—USBFX2及DALLS公司的单线温度传感器DS18820,将USB接口应用于温度检测系统。详细说明了FX2对DS18820内部寄存器的配置过程,最后给出了FX2实现配置过程的固件程序,把采集到的温度数据实时传送到计算机中。采用汇编语言与C51语言混合编程,提高系统的实时性。此种电路设计简洁,程序实现容易,具有一定的优越性。 相似文献
12.
张健平 《计算机与应用化学》2009,26(10)
为了提高氨的产率和质量,对合成氨塔内温度进行多点温度在线检测是非常必要的。本文以ARM7处理器LPC2292、实时嵌入式操作系统μC/OS-Ⅱ和数字温度传感器DS18B20为基础,介绍了塔内温度在线检测硬件和软件系统的结构设计。实验结果表明:本系统能够及时、准确地把检测到的温度在液晶显示屏显示出来,及时对塔内温度进行调节,成功地实现了合成氨塔内多点温度的检测,并且数据传输的速度在原来的基础上提高3倍。 相似文献
13.
基于数据库的多路温度检测系统 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了基于Access数据库和以VisuMBasic为前台开发工具的多路温度检测系统。阐述了以89ATC51单片机和DS18B20传感器,PC机为上位机的多路温度检测系统的电路组成及程序设计方法.以及单总线的数字温度传感器DS18B20的性能特点、工作原理及操作方法。 相似文献
14.
15.
16.
In this paper we prove that, under suitable conditions, Atanassov’s Kα operators, which act on intervals, provide the same numerical results as OWA operators of dimension two. On one hand, this allows us to recover OWA operators from Kα operators. On the other hand, by analyzing the properties of Atanassov’s operators, we can generalize them. In this way, we introduce a class of aggregation functions - the generalized Atanassov operators - that, in particular, include two-dimensional OWA operators. We investigate under which conditions these generalized Atanassov operators satisfy some properties usually required for aggregation functions, such as bisymmetry, strictness, monotonicity, etc. We also show that if we apply these aggregation functions to interval-valued fuzzy sets, we obtain an ordered family of fuzzy sets. 相似文献
17.
Djamel Bouchaffra Author Vitae 《Pattern recognition》2010,43(7):2590-2607
Current extensions of hidden Markov models such as structural, hierarchical, coupled, and others have the power to classify complex and highly organized patterns. However, one of their major limitations is the inability to cope with topology: When applied to a visible observation (VO) sequence, the traditional HMM-based techniques have difficulty predicting the n-dimensional shape formed by the symbols of the VO sequence. To fulfill this need, we propose a novel paradigm named “topological hidden Markov models” (THMMs) that classifies VO sequences by embedding the nodes of an HMM state transition graph in a Euclidean space. This is achieved by modeling the noise embedded in the shape generated by the VO sequence. We cover the first and second level topological HMMs. We describe five basic problems that are assigned to a second level topological hidden Markov model: (1) sequence probability evaluation, (2) statistical decoding, (3) structural decoding, (4) topological decoding, and (5) learning. To show the significance of this research, we have applied the concept of THMMs to: (i) predict the ASCII class assigned to a handwritten numeral, and (ii) map protein primary structures to their 3D folds. The results show that the second level THMMs outperform the SHMMs and the multi-class SVM classifiers significantly. 相似文献
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