一 电阻式传感器的单臂电桥性能. 1 二 电阻式传感器的半桥性能. 3 三 电阻式传感器的全桥性能. 5 四 电阻式传感器的单臂、半桥和全桥的比较. 6 五 电阻式传感器的振动 * . 7 六 电阻式传感器的电子秤 * . 8 七 变面积式电容传感器特性. 9 八 差动式电容传感器特性. 11 九 电容传感器的振动 * . 13 十 电容传感器的电子秤 * . 14 十一 差动变压器的特性. 15 十二 自感式差动变压器的特性. 16 十三 差动变压器的振动 * . 18 十四 差动变压器的电子秤 * . 19 十五 光电式传感器的转速测量. 20 十六 光电式传感器的旋转方向测量. 22 十七 接近式霍尔传感器. 23 十八 霍尔传感器的转速测量. 25 十九 涡流传感器的位移特性. 25 二十 被测体材质对涡流传感器特性的影响. 27 二十一 涡流式传感器的振动 * . 28 二十二 涡流式传感器的转速测量. 29 二十三 温度传感器及温度控制(AD590) . 30 二十四 K型热电偶的温度控制. 33 二十五 E型热电偶的温度控制. 35 二十六 铂热电阻的温度控制. 36 二十七 铜热电阻的温度控制. 37 二十八 磁电式传感器的特性. 38 二十九 磁电式传感器的转速测量. 40 三十 磁电式传感器的应用 * . 40 三十一 压电加速度式传感器的特性. 41 三十二 光纤传感器的位移特性. 42 三十三 光纤传感器的振动. 44 三十四 光纤传感器的转速测量. 45 三十五 压阻式压力传感器的特性. 46 三十六 压阻式压力传感器的差压测量 * . 48 三十七 超声波传感器的位移特性. 49 三十八 超声波传感器的应用 * . 50 三十九 气敏传感器的原理. 51 四十 湿度式传感器的原理. 52 附录一 计算机数据采集系统的使用说明. 53 附录二 温度控制仪表操作说明. 55 附录三 JZY-Ⅲ型检测与转换技术箱（台）使用手册. 57

由于Windows 系统为基础操作系统和硬件之 间提供了图形用户接口（GUI），因此图形是 Windows程序的主要组成部分。在当今的GUI 操 作系统世界里图形学是十分重要的， Windows当 然也毫不例外。本章主要介绍在Windows应用程 序实现中如何理解MFC的封装、设备描述表、图 形对象以及如何使用图形学的基本概念，讨论用 来显示绘图称之为设备描述表的数据类型和结构， 并描述用来建立Windows图形的每个基础图形对 象

第1章 绪论 第2章 TMS320C54x数字信号处理器硬件结构 第3章 TMS320C54x的数据寻址方式 第4章 TMS320C54x汇编指令系统 第5章 TMS320C54x软件开发 第6章 CCS集成开发环境 第7章 汇编语言程序设计 第8章 TMS320C54x片内外设及应用实例

由于 Windows系统为基础操作系统和硬件之 间提供了图形用户接口(GUI),因此图形是 Windows程序的主要组成部分。在当今的GUI操 作系统世界里图形学是十分重要的, Windows当 然也毫不例外。本章主要介绍在 Windows应用程 序实现中如何理解MFC的封装、设备描述表、图 形对象以及如何使用图形学的基本概念,讨论用 来显示绘图称之为设备描述表的数据类型和结构 ,并描述用来建立 Windows图形的每个基础图形 对象

7.0概述 1.增量调制(△M):一种信源编码方式; 2.△M调制的特点:每次抽样只输出1bit反映输入信号波形变换的编码信号,简单可靠; 3.△M调制编码的基本思想:用一阶梯波逼近一个连续信号; 4.△M调制的主要应用:军用通信系统

7.1输入与输出概述 输入和输出是计算机系统的重要组成部分,程 序、原始数据和各种现场采集到的信息都要通过输 入设备输入到计算机,计算结果和控制信号需要输 出到各种输出设备

第1章 Visual Basic程序设计概述 1.1 Visual basic 简介 1.2 VB集成开发环境 1.3 建应用程序过程 1.4 VB帮助系统 第2章 VB可视化编程基础 2.1 VB对象概念 2.2 窗体和基本控件 2.3 综合应用 第三章 VB语言基础 3.1 数据类型 3.2 变量和常量 3.3 运算符和表达式 3.4 程序结构和编码规则 3.5 综合应用

基于物料平衡原理,建立了尾渣全钒含量与焙烧熟料全钒含量、焙烧转化率及浸出率之间的函数方程,并结合某公司实际生产数据对方程的有效性进行了验证.在此基础上,系统研究了方程自变量间相互作用及对尾渣全钒含量的影响,进一步简化了原方程.结果表明:原方程和简化方程能够正确反映尾渣全钒含量和上述因素之间的内在作用规律,可为尾渣全钒含量的实际生产技术控制提供判断依据;而简化方程函数关系简单,更利于实际应用

▪ 4.1 并行扩展总线概述 ▪ 4.2 最小系统和程序存储器扩展 ▪ 4.3 数据存储器扩展 ▪ 4.4 简单并行I/O接口扩展 ▪ 4.5 8255可编程并行接口扩展

提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法.该算法利用人工免疫系统的识别、记忆、学习等原理,将输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值.通过预报热轧带肋钢筋力学性能的仿真实验结果表明,与K-均值法选择中心点比较,该算法计算量较小,精度高