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1.
2.
高速深存储数据采集系统研究与设计 总被引:7,自引:2,他引:5
存储深度表征了示波器在最高实时采样率下连续采集并存储采样点的能力.提高存储深度有助于提高系统分析波形细节的能力,但同时也会导致系统响应速度的下降.基于超高速并行采样和波形快速定位与缩放等技术,设计了实时采样率高达6 Gs/s,存储深度高达512 Mpts的高速深存储数据采集系统,重点提出了一种深度存储条件下的波形快速定位与缩放技术,以解决提高深度存储所带来的响应速度慢、波形捕获率低等问题.最后给出信号实时数据采集的实验结果.结果表明运用波形快速定位与缩放技术,系统响应速度大幅提高,可以快速定位并显示用户所关心的波形细节,提高示波器的性能. 相似文献
3.
针对多片显存驱动TFT-LCD液晶显示方法所带来的控制复杂、不易布线等情况,提出了一种基于FPGA的单片SRAM驱动LCD模块的新方法,并加以实现.采用FPGA完成LCD显示时序的产生、显示图像处理、单片SRAM读写切换控制等功能,有效节约了系统资源,大幅度减少了成本开支,已成功应用于某款数字存储示波器中.经验证,该方案控制简单、显示稳定,具有广阔的应用前景. 相似文献
4.
5.
故障树定量分析及其交互方式的实现 总被引:5,自引:1,他引:4
在分析制作故障树分析软件原因的基础上,分析了作为交互软件内核的故障树分析理论,详细研究了相应的算法及实现。与此同时,以MATLAB7.0作为软件设计的工具,分析了面向对象的图形用户界面(GUI)设计的功能和特点。进而将主程序和界面程序以控件形式结合,形成了功能较为完备的FTA软件。实际设计和运用表明,基于MATLAB7.0的FTA软件具有界面交互友好、读写格式清晰、显示结果规范的优点。 相似文献
6.
7.
提出了一种基于遗传算法(GA)的SVM最优决策树生成算法,并将其应用于解决SVM多分类问题.首先以最大分类间隔为准则,利用遗传算法对传统的SVM决策树进行优化,生成最优(或近优)决策二叉树;然后在各个决策节点,利用传统的SVM算法进行二值分类,最终实现SVM的多值分类.理论分析及实验结果表明,新方法比传统的DT-SVM、DAG-SVM方法有更高的分类精度,比经典的1-a-1、1-a-r有更高的训练和分类效率. 相似文献
8.
Fitts'law是一种被广泛用于点击设备绩效模型评估的重要准则,Twiddle是可穿戴计算机最常用的输入设备。为了对Twiddler的点击绩效进行评估,参考Paul Fitts所采用的反复敲击试验,建立了Twiddler点击绩效测试系统。根据D/W取值的不同,设计了11种测试条件,使得Twiddler点击难度系数ID在1~5的范围内。在大量试验数据的分析基础上,根据不同的Fitts'law表达式,建立了3种不同的Twiddler点击绩效模型。结合AIC模型判定准则,得到了最优的Twiddler点击绩效模型,模型反映出Twiddler的点击绩效较低,操控比较困难,这些与Twiddler的实际特性相符。在进行可穿戴计算机GUI设计时,应使Twiddler的点击难度系数ID小于4。 相似文献
9.
10.