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微机原理及单片机课程改革浅谈 被引量:12
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作者 赵晚昭 周柳娜 +1 位作者 赵晚春 刘伟 《物联网技术》 2012年第7期74-76,共3页
微机原理及应用和单片机原理及应用是高校自动化、电气自动化等信息工程类专业的重要课程。本文阐述了在微机原理及应用和单片机原理及应用两门课程的实际教学当中所遇到的问题和同一批学生在这两门课程的学习中遇到的疑问,给出了对这... 微机原理及应用和单片机原理及应用是高校自动化、电气自动化等信息工程类专业的重要课程。本文阐述了在微机原理及应用和单片机原理及应用两门课程的实际教学当中所遇到的问题和同一批学生在这两门课程的学习中遇到的疑问,给出了对这两门课程的教学进行改革的一个初步方案,希望能对相关课程的改革提供一些参考。 展开更多
关键词 高等院校 微机原理 单片机 教学改革
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标准盐度下水的受激布里渊散射阈值研究
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作者 赵晚昭 刘伟 +1 位作者 周柳娜 赵晚春 《物联网技术》 2012年第8期41-43,47,共4页
从基本的耦合波方程出发,推导出受激布里渊散射公式,同时得出了可探测到的受激布里渊散射条件,以及间接可探测受激布里渊散射的阈值方法。采用测量激光射入不同长度样品产生SBS回波信号及透过介质激光能量强度的改变,并通过特定公式得... 从基本的耦合波方程出发,推导出受激布里渊散射公式,同时得出了可探测到的受激布里渊散射条件,以及间接可探测受激布里渊散射的阈值方法。采用测量激光射入不同长度样品产生SBS回波信号及透过介质激光能量强度的改变,并通过特定公式得出35‰的海水标准盐度下不同长度样品对激光的衰减情况。最后在项目所处条件下,验证了35‰海水标准盐度下受激布里渊散射阈值的存在。对受激布里渊散射阈值的产生进行了分析,并在与纯水中SBS阈值的对比中,得出了相同条件标准盐度下水的阈值较纯水中大的结果。 展开更多
关键词 受激布里渊散射 35‰盐度 阈值 激光
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基于STM32的智能跟随婴儿车设计 被引量:3
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作者 李森 田荟材 +2 位作者 谭铭 高芳辉 赵晚昭 《中国科技信息》 2018年第9期81-82,共2页
本文介绍基于STM32F103C8T6芯片设计的一款智能跟随婴儿车模型。该婴儿车模型采用模块化的设计,分为定位模块、电机模块、主控制板模块等。采用PWM脉冲宽度调制控制速度与转向,通过手持超声波发射端,与小车上的超声波接收模块进行联动,... 本文介绍基于STM32F103C8T6芯片设计的一款智能跟随婴儿车模型。该婴儿车模型采用模块化的设计,分为定位模块、电机模块、主控制板模块等。采用PWM脉冲宽度调制控制速度与转向,通过手持超声波发射端,与小车上的超声波接收模块进行联动,实现婴儿车的自动跟随、转弯等功能。 展开更多
关键词 STM32 婴儿 设计 智能 电子调速器 直流无刷电机 直流电机 新生儿
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三维技术在电力电子设备的研发中的应用
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作者 周史冉 梁志炎 赵晚昭 《科技创新导报》 2019年第12期122-123,共2页
本文主要介绍三维技术运用于电力电子设备研发过程的基本步骤及要求,利用其建立虚拟工作平台,缩短了研发周期,还可以在实际的加工生产前,对电力电子设备各方面信息有更全面的了解,从而使研发的质量得到有效提升.
关键词 三维技术 电力电子设备 研发应用
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基于arduino水产养殖自动控制系统设计
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作者 陈国维 杨成华 赵晚昭 《中国科技信息》 2019年第8期82-84,12,共4页
本文介绍一种基于arduino芯片设计的一款水产养殖自动控制系统。该系统是由一个溶解氧传感器、PH传感器、arduino mega2560主控板、显示模块和一个2.2kw增氧泵组成。采用开环控制的方式,对养殖水体实现溶解氧的自动控制,并实现实时PH和... 本文介绍一种基于arduino芯片设计的一款水产养殖自动控制系统。该系统是由一个溶解氧传感器、PH传感器、arduino mega2560主控板、显示模块和一个2.2kw增氧泵组成。采用开环控制的方式,对养殖水体实现溶解氧的自动控制,并实现实时PH和溶解氧的数据监测,从而减轻养殖户的工作量。 展开更多
关键词 ARDUINO 自动控制系统 水产养殖 设计 溶解氧传感器 PH传感器 显示模块 开环控制
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基于BTLBOGSA与CNN的基因微阵列数据分类模型
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作者 赵晚昭 谢聪 《广西科学》 CAS 北大核心 2022年第2期260-268,共9页
针对现有基因微阵列数据分类中存在的数据维度高、容易发生过拟合的问题,提出了基于BTLBOGSA(Binary TLBOGSA)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的基因微阵列数据分类模型(BTLBOGSA-CNN)。该模型首先针对基因微阵列数... 针对现有基因微阵列数据分类中存在的数据维度高、容易发生过拟合的问题,提出了基于BTLBOGSA(Binary TLBOGSA)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的基因微阵列数据分类模型(BTLBOGSA-CNN)。该模型首先针对基因微阵列数据分类时存在的数据维度高的问题,利用新的编码策略,将连续搜索空间转换为二元搜索空间,结合教与学优化(Teaching-Learning-Based Optimization,TLBO)算法的二元变体与引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm,GSA)的各自特点,基于BTLBOGSA方法从基因微阵列数据集中选择具有高鉴别性的基因;然后针对基因微阵列数据分类易发生过拟合问题的现象,利用卷积神经网络进行基因微阵列数据的分类。利用公开的基因微阵列数据集进行仿真实验,从TLBO算法与GSA结合的有效性、BTLBOGSA与CNN结合的有效性、BTLBOGSA-CNN与其他已有分类模型相比的有效性3个方面进行对比分析,结果表明,BTLBOGSA-CNN模型可以在较少的特征基因下取得较高的分类精度,具有较高的可行性和有效性。 展开更多
关键词 基因微阵列数据分类 教与学优化算法 引力搜索算法 特征选择 卷积神经网络
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