内容包括：校园二手交易平台的需求分析、校园二手交易平台时序图、校园二手交易平台状态图、校园二手交易平台组件图、校园二手交易平台部署图、校园二手交易平台包图、双向工程。

小梅哥FPGA时序约束笔记.pdf 小梅哥FPGA时序约束笔记.pdf

ADC0808的工作时序如图11.21所示。当通道选择地址有效时，ALE信号一出现，地址便马上被锁存，这时转换启动信号紧随ALE之后（或与ALE同时）出现。 START的上升沿将逐次逼近寄存器SAR复位，在该上升沿之后的2μs加8个时钟周期内（不定），EOC信号将变低电平，以指示转换操作正在进行中，直到转换完成后EOC再变高电平。微处理器收到变为高电平的EOC信号后，便立即送出OE信号，打开三态门，读取转换结果。 图11.21 ADC 0808工作时序 模拟输入通道的选择可以相对于转换开始操作独立地进行（当然，不能在转换过程中进行），然而通常是把通道选择和启动转换结合起来完成（因为ADC0808/0809的时间特性允许这样做）。这样可以用一条写指令既选择模拟通道又启动转换。在与微机接口时，输入通道的选择可有两种方法，一种是通过地址总线选择，一种是通过数据总线选择。 如用EOC信号去产生中断请求，要特别注意EOC的变低相对于启动信号有2μs+8个时钟周期的延迟，要设法使它不致产生虚假的中断请求。为此，最好利用EOC上升沿产生中断请求，而不是靠高电平产生中断请求。 ADC 08

BP神经网络时间序列预测MATLAB源代码（BP时序预测MATLAB） 1、直接替换数据即可使用，不需要理解代码 2、代码注释详细，可供学习 3、可设置延时步长 4、自动计算最佳隐含层神经元节点数量 5、作图精细，图像结果齐全 6、各误差结果指标齐全，自动计算误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率、相关系数R等指标，结果种类丰富齐全 7、Excel数据集导入，直接把数据替换到Excel即可 8、可自动随意设置测试集数量 9、注释了结果在工作区

图像传感器的正常工作需要为其提供一定时序要求的驱动信号。基于ARM7内部PWM定时器用软件编程的方法产生图像传感器的扫描起始信号S、扫描时钟信号准、扫描结束信号EOF等驱动时序信号。实验证明,产生的时序信号可用作图像传感器的驱动信号,实现图像传感器的正常工作。

为掌握采空区上方所建高速公路的变形趋势,解决老采空区上方地表变形监测数据较少,不易建立时序沉降预测模型的问题,利用D-InSAR(Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar)技术对某高速公路进行了变形监测和分析,同时将其结果同地面实测数据相融合,并以LS-SVM(Least Squares-Support Vector Machine)为基础,建立了采空区上方高速公路变形预计模型,通过实例,验证了模型的正确性。具体过程:处理融合数据为等时间间隔,并将其趋势项去除,对余项进行平稳性、正态性及零均值处理;利用Cao方法计算嵌入维数,建立训练样本集,并进行LS-SVM学习训练;最后,采用训练好的模型对未来地表沉降进行预计。以511号监测点为研究对象,建立滚动预计方法,结果显示其最大下沉绝对误差3 mm,最大相对误差2.2%,取得了较为可靠的预计成果。

说明时序控制模块和LCD系统中其它子模块之间的关系，对时序控制模块所要解决的时序问题进行分析。在分析问题的基础上提出一种适用于中、小尺寸液晶显示系统时序控制模块的实现结构。

广达维修时序图，维修笔记本电脑的重要时序 ，需要的下载

通过实际规模的火灾试验, 三维空间布点, 全自动数据采集, 详尽地揭示了火灾节流效应发生时烟气温度、浓度、燃烧分支的入口与出口流速和风机风压时序变化的非稳态特性以及典型参数; 试验发现, 节流时段与挥发分的快速析出和燃烧是一致的, 温度峰滞后于氧气浓度谷点、节流函数最小点和压力峰(阻力峰), 使用温度峰值计算最大阻力的传统方法是错误的. 提出了用节流系数描述节流度的方法, 由此导出了影响节流效应的因素为系统的特性参数、风机特性参数、火灾发生的位置、火风压和热阻的方向及增长速率.

为有效挖掘瓦斯涌出量监测数据隐含特征,预防瓦斯动力灾害,基于希尔伯特-黄变换(HHT)方法、布谷鸟搜索算法(CS)和极限学习机(ELM)基本理论,构建了瓦斯涌出量的HHT-CSELM动态预测模型。通过EMD将样本序列分解成多个不同频率的本征模态函数(IMF)分量;利用Hilbert变换获取各分量的瞬时频率,并据此将IMF分量划分成较高频和低频,采用不同的预测模型进行预测,经叠加各预测值得到最终预测结果。以汾西矿业集团某矿瓦斯涌出量监测数据为例进行仿真实验,结果表明:HHT方法能有效降低数据复杂度,其最小相对误差为0.144%,最大相对误差为0.388%,平均相对误差为0.281%,具有较高的预测精度和泛化能力;更好地适用于非平稳时间序列预测。