topsis 模糊综合评价

基于红外图像低分辨率、低对比度、视觉特性差的特性，以及传统的利用直方图均衡化进行红外图像增强的方法会丢失图像的细节信息、增强红外图像的噪声的特性，将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合，提出一种更好的实现红外图像增强的算法。激光与红外No.22013尹士畅等基于小波变换和直方图均衡的红外图像增强227度下的原因,手臂的温度和环温比较接近,从而使得得到的图像的对比度比较差,视觉效果不明显。如图2中为经过小波变换后提取出来的图像的低频成分,从中可以看出,该图像和原始图像的对比度差别不大,但是从视觉上来看,图片的连续性较好,噪声较少。图3是经过直方图均衡化处理的图像,经过直方图均衡化之后图像的整体的视觉效果变好了,图片中手表和手臂的对比度非常明显,甚至包括表图4本文增强算法带和手臂的也可以清楚地辨认出来。然而,经过直7结论方图均衡化之后,手臂左下角方向和右下角方向以针对直方图均衡化和小波变换在红外图像增强及手表中央的噪声也变得非常的大,相比较原始图存在的问题,本文所提出的改进算法,通过将两者的像而言信噪比变差了。图4则是将直方图均衡化和优势相结合,弥补单独算法的劣势,从而达到适当提小波变换算法相结合后增强的红外图像,相比较图高原始红外图像的对比度,增强了目标和背景的差3而言,对比度的变化不大,但是图像的很多噪声特异性并且保证红外图像的信噪比的效果。性得到了改善,尤其是手表中央和手臂的左右下角部分的噪声得到了明显改善,从而很好的验证了该参考文献:算法的可行性。[1 Lin Zhenxian Song Guoxiang, Xue Wen Comparison andimprovements of several methods wavelet image denoising[ J]. Journal of Xidian University, 2004, 31(4)625-629.( in Chinese)林椹尠,宋国乡,薛文.图像的几种小波去噪方法的比较和改进[J].西安电子科技大学学报,2004,31(4):625-6292 Yu Tianhe, Hao Fuchun, Kang Weimin Summarization onthe infrared image enhancement technology [J]. Infrared图1原始红外图像and Laser Engineering, 2007, S2): 131-137.( in Chinese于天河,郝富春,康为民红外图像增强技术综述[J]红外与激光工程,2007,(S2):131-137[3 Xie Jiecheng, Zhang Dali, Xu Wenli. Wavelet Image De-noising vigorously [ J]. Journal of Image and Graphics2002,7(3):209-218.( in Chinese)谢杰成,张大力,徐文立小波图象去噪综述[J].中国图象图形学报,2002,7(3):209-218图2低频红外图像[4 Peng Zhou, Zhao Baojun. Nover scheme for infrared imageenhancement based on contourlet transform and fuzzy theory[J]. Laser& nfrared,2011,41(6):129-133.彭洲,赵保军.基于 Contourlet变换和模糊理论的红外图像增强算法[J].激光与红外,2011,41(6):129-133[5 Yong Yang, Wang Jingru, Zhang Qiheng. Enhancement oflow Contrast Image Contain Small Targ[ J]. Laser &Infrared,2005,35(5):373-377.( in Chinese)图3直方图均衡化雍杨,王敬儒,张启衡.弱小目标低对比度图像增强算228激光与红外第43卷法研究[J].激光与红外,205,35(5):373-377round[ J. Laser Infrared, 2003, 33(6): 109-114.[6 An Chengbin, Ren Hongliang, Nei Chuanhong, et al. Infraincsered Image Enhancement Technology for Staring Infrared温佩芝,史泽林,于海斌基于小波变换的复杂海面背Imager[ J]. Laser Infrared, 2003, 33(6): 32-33. (in景红外小目标检测[J]激光与红外,2003,33(6)nese109-114安成斌任宏亮,传虹,等凝视焦平面热像仪的红[11]孙延奎小波分析及其应用M].北京:机械工业出版外图像增强技术[J].激光与红外,203,33(6):社,2005[12] Turghunjan, et al. a technique of image enhancement[7]宋芳莉图像边缘检测中的方法研究[D].西安:西北based on the dyadic wavelet transform[ J]. Joumal of Xin-大学,2002jiang Normal University Natural Science Edition, 2006[8 Luo Jiebo, Chen Changwen, Parker K J Image enhancement25(4):6-13for low bit rate wavelet-based compression[ J]. IEEE Inter吐尔洪江,等.基于二进小波变换的图像增强技术national Symposium on Circuits and Systems, 1997: 6-20[J].新疆师范大学学报:自然科学版,2006,25(4)[9 Ji Shupeng, Ding Xiaoqing. Study on image enhancing fusion algorithm of visible and infrared image[J]. Laser [13]S Mallat. a Wavelet Tour of Signal Processing[ M].PittsInfrared, 2002, 31(6): 518-521.( in Chinese): Academic Press, 1999.吉书鹏,丁晓青.可见光与红外图像增强融合算法矸4]张德丰 MATLAB小波分析[M].机械工业出版社究[J激光与红外,2002,31(6):518-5212009[10] Wen peizhi, Shi Zhelin, Yu haibin. Wavelet transform-[15]葛哲学,沙威.小波分析理论与 MATLAB R007实现based Detection for Small IR Target in Complex Sea Back-[M].北京:电子工业出版社,2007

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便于读者对永磁同步电机型式实验项目进行学习，有利于对永磁类电机的技术开发LEPGB/T22669-2008前言本标准参考采用了GB/T1029-2005《三相同步电机试验方法》、GB/T1032—2005《三相异步电动机试验方法》、GB/T13958-2008《无直流励磁绕组同步电动机试验方法》IEC60034-2-1:2007《旋转电机(牵引电机除外)确定损耗和效率的试验方法》和美国标准 IEEE Std112:204《多相感应电动机和发电机试验方法》的相关内容。本标准内容是广泛采用的公认的试验方法适应国际贸易技术交流和经济发展的需要。为满足特殊研究或应用的需要,可按本标准未作规定的附加方法进行试验本标准制定了适用于永磁同步电动机的“B法”测定效率的方法;基准温度采用了IEC6034-21200?的规定;给出了电机性能计算格式等本标准的附录A为规范性附录附录B和附录C为资料性附录。本标准由中国电器工业协会提出本标准由全国旋转电机标准化技术委员会(SAC/TC26)归口。本标准由上海电器科学研究所(集团)有限公可负资起草其他主耍起草单位有:江苏安捷机电技术有限公司、河南特高特电机科技发展有限公司、华北电力大学、广东江门江晟电机有限公司、安徽明腾永磁机电设备有限公司、卧龙电气集团股份有限公司。本标准主要起草人;陈伟华、倪立新、金惟伟、周志民、罗应立、刘华涛、袁福民、鲍周清、朱兴恒温旭、严伟灿、李秀英姚丙雷、张宝强陈亦新本标准为首次发布。EpicGB/T22669-—2008三相永磁同步电动机试验方法范围本标准规定了三相水磁同步电动机的试验方法本标准适用于自起动三相永磁同步电动机,静止变频电源供电的同步电动机试验可参照使用,不适用于有直流励磁绕组的同步电动机。2规范性引用文件下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件,共随后所有的修改单(不包括勘误的内容)或修订版均不适用于本标准,然而,戴励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件,其最新版本适用于本标准。GB755—2008旋转电机定额和性能(IEC60034-1:2004,IDT)GB/T1029—2005三相同步电机试验方法GB/T10322005三相异步电动机试验方法GB10068—2008轴中心高为56mm及以上电机的机槭振动振动的测量、评定及限值(IEC60034-14:2003,IDT)GB/T10069.1-2006旋转电机噪声测定方法及限值第1部分:旋转电机噪声测定方法ISO1680:1999,MOD)GB/T13958-2008无直流励磁绕组同步电动机试验方法1EC60034-2-1:2007旋转电机(牵引电机除外)确定损耗和效率的标准试验方法3主要符号cosq功率因数电源频率(Hz)I1—定子线电流(A)——空毂线电流(A)Ik—堵转线电流〔A额定电流(A)—直流电机电枢电流(A)K—导体材料在0℃时电阻温度系数的倒数铜K1=235铝K1=225除非另有规定正d——转矩读数修正值(N·m)J——转动惯盘(kg·m2)n—试验时测得的转速(r/min)p一电机的极对数P1-输入功率(W)P2--输出功率(W)Ps--额定(输出)功率(WP铁耗(W)Pt—风摩耗(W)CEPICCB/T22669-2008P—剩余损耗(W)Ps杂散损耗(WPs—空载杂损耗(W)P。—一空载输入功率(W)PK—堵转时的输入功率(WPm—定子绕组在试验温度下P2R损耗(W)Poau空载时在试验温度下定子绕组PR损耗(WPaus—定子绕组在规定温度(0)下IR损耗(WR1——温度为阴1时定子绕组初始端电阻(g)RN-额定负载热试验结束时定子绕组端电阻〔)R:—试验温度下测得(或求得)的定子绕组端电阻()Rs—换算到规定温度()时的定子绕组端电阻(Q)R—-空载试验(锵个电压点)定子绕组端电阻(a)Ta—转矩读数(N·m)T如-—空载(与测力机连接)转矩读数(N·m)T—修正过的转矩(N·m)TK堵转时转矩(N·mT-—在试验电压L,下测得的失步转矩(N·m)TN一一额定电压时的失步转矩(N·m)T—最小转矩(N·mT—在试捡电压U下测得的牵入转矩(N·mTN-一额定电压下的标称牵人转矩N·m)T—异步转矩(N·m)Tx-永磁制动转矩(N·m)U—端电压(v)U。—空载试验端电压(V)Ux堵转试验端电压()Ux—额定电压(v)01—测量初始(玲)电阻R1时的绕组温度℃)a-一额定负载热试验期间测取的定子绕组最高温度℃4-试验时测得的定子绕组最高温度〔℃O.一热试验结束时冷却介质温度(℃日--负载试验时冷却介质温度(℃)标准规定的基准温度(℃0-计算效率时规定的定子绕组温度(℃—空载试验时定子绕组温度(℃)△61--定子绕组温升(K—效率(%)4试验要求4.1试验电游4.1.1电压4.1.1.1电压波形试验电源的谐波电压因数(HVF)应不超过0,02;在进行热试验时应不超过0.015CEpiCCB/T22669-20084.1.1.2电压系统的对称性三相电压系统的负序分量和零序分量均应不超过正序分量的1.0%在进行热试验时,电压系统的负序分量应不超过正序分量的0.5%零序分量的影响应予以排除。4.1.2频率4.1.2.1频率偏差试验期间,电源频率与规定频率之差应在规定频率的士0.3%范围内。1.22频率的稳定性试验期间不允许频率发生快速变化,因为频率快速变化不仅影响被试电机,也会影响到输出测量装置。测量期间频率变化量应小于0.1%42测量仪器4.2.1概述因为大多数仪器的准确度等级通常以满量程的百分数表示。因此,应尽量按实际读数的需要,选择低量程仪表。影响仪器测量结果准确度的因素a)信号源负载;b)引接线校正c)仪器的量程、使用条件和校准。4.2.2电量测量仪器通常,电量测量仪器的准确度应不低于0.5级(满量程,兆欧表除外)。用B法(见10,2,2)测定电机效率时,为保持试验结果的准确性和重复性,要求仪器的准确度等级不低于0.2级(满量程)般来说,电子仪器是多用途的,与无源仪器(非电子式)相比,有非當大的翰入阻抗,无需因仪器自身损耗而修正读数。但高输入阻抗仪器对干扰更为敏感。应依实践经验,采取减少于扰的措施。测盘用仪用互感器的准确度等级应不低于0.2级(满量程)4.2.3转矩测量仪一般试验用转矩测量仪(含测功机和传感器)的准确度等级应不低于0.5级。采用B法(见10.2.2测定效率时,转矩测量仪的准确度等级应不低于0.2级(满量程)4.2.4转速与频率测量仪转速表读数误差在土lr/min以内。频率表的准确度等级应不低于0.1级(满量程)4.2.5电阻测量仪绕组的直流电阻用双臂电桥或单臂电桥,或数字式微欧计测量准确度应不低于0.2级。4.2.6温度测量仪温度测量仪的最大允许误差为士1℃4.3测量要求4.3,1电压测量测量端电压的信号线应接到电机端子,如现场不允许这样连接,应计算由此引起的误差并对读数作校正。取三相电压的算术平均值计算电机性能三相电压的对称性应符合4.1.1.2的要求4.3.2电流测量应同时测量电动机的每相线电流,用三相线电流的算术平均值计算电动机的性能。使用电流互感器时接入二次回路仪器的总阻抗(包括连接导线)应不超过其额定阻抗值对I

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maple教程，让你更好的学习maple，教程完整而且全面1.3 Maple的基本功能maillist: mathgroupowolfram comMaple的网络资源:http://www.maplesoft.comhttp://daisy.uwaterloo.caftp//ftp.maplesoft.commaillist: maple-listodaisy uwaterloo caMatlab的网络资源http://www.mathworks.comftp//ftp.mathworks.comnews: //comp. soft-sys matlabREDUCE的网络资源http://www.rrz.uni-koeln.de/reducehttp://www.zib.de/symbolik/reduceftp: //ftp. rand. org/software_and_data/reduce符号计算研究机构及信息中心http://t mcs. kelh七七p://ww.cain.nl/http://www.risc.uni-linz.ac.atnews: //sci. math. symbolic其它符号计算软件的网络地址Derivehttp://www.derive.comMacaulay2http://www.math.uiuc.edu/macaulay2/Macsymahttp://www.macsyma.comMagmahttp://www.maths.usydeduau:8000/u/magma,Mathcadhttp://www.mathsoft.com№uPadhttp://www.mupad.deScilabhttp://www-rocq.inria.fr/scilab/13 Maple的基本功能计算札代数系统与其它计算札语言的木质区别是:计算机代数系统具有符号计算的能力,为用户提供交互式的计算环境,可以进行常规的数学计算,可以根据给定的数学函数画出函数的二维或三维图形.下面我们简要描述 Maple的基本功能数值计算对于普通的数, Maple总是进行精确的计算,这种规则对于有理数和无理数是相冋的.因此对于无珥数 Maple按照有关的数学规则进行计算,只有当用户需要计算浮点数近似值时, Maple才按照用户要求的精度计算>1/5+1/49第一章 Maple系统简介5!/21evalf o%)5.7142857141f(Pi,40)3.14159265589793238462643:383279502884197>2.496745643/2;1.248372822>abs(3+5*I);>(3+4*I)/(1+工);从上面的例子可以看到,对于复薮Mape按照复数的规则进行计算.多项式符号计算系统的最基本功能是处理符号表达式,多项式则是最基本的符号表达式.从下面的例子中可以看到 Maple可以用各种方式处理多项式、三角表达式、指数与对数等许多数学表达式> factor(x^4+2*x^3-12米x^2+40*x-64(x-2)(x3+4x2-4x:+32)expand((x+1)"5)+5x4+10x3+10:2+5x+1lify (exp (x*log(y)))simplify(sin(x)2+cos(x)2)> xpand((x2-a)^3*(x+b-1));x7+x6b-26-3:5a-3x4ab+34a+3x3a2+3x2a2b-3x2a2-a3-a3b+a3expand(cos (4*x)+4*cos(2*x)+3, trig)1.3Mapl的基本功能bine(4*cos(x)"3, trig)cos (3 c)+3 cos(a)解方程用 Maple来解简单的方程是毫无问题的,即使是很复杂的方程 Maple也可以用数值计算的方法来处理.>Slve(x^2-3*x=2,x);31>g1sys:={2*x+31,x-y-z=4,3*x+7*z=3solve(glsys)24974311> fsolve({x2+y2=10,x^y=2},{x,y});{=3.102449071,y=.6122170880}矩阵计算Mapl还有许多命令可以处理矩阵和向量,不过需要调用线性代数软件包1inag.还有一点特别的是,作矩阵的乘法需要一个特殊的算子&*>with (linalg)Warning, new definition for normWarning, new definition for traceatrix([[2,3],[1,4]);2314inverse(a), det(a)([L,x],[y,z]])b:=第一章 Maple系统简介eval(a+b)2+03++y4+eval(a &* b)2w+3y2x+3+4yx+4极限,求和与乘积对于普通的求极限问题,可以接用 Maple来计算,它还可以符号的计算级数的和与积.当符号计算不成功时,还可以作数值计算>1imit((sqrt(1+x)-1)/x,x=0);limit(x!/xx, infinity);y);evalf(product(1+1/x"2, x=1.. infinity ));3.676077910微分与积分用 Maple来求微分是相当容易的,使用diff命令即可以求出数学表达式的微分,不过求出的结果可能是相当复杂,因此運常还要用 simplify命令进行化简.求数学表达式的定积分和不定积分就相对复杂一些,需要某些特定的算法.对于复杂的函数,求出的结果可能是某些特殊函数.对于定积分,还可以用eva1f求出积分的数值.simplify(diff((x-1)/(x"2+1), x));1-2diff(sin(x*y),x);g ) yint(1/(1+x+x^2),x);2cH1.3 Maple的基本功能int(sin(x 2),x=a.b)FresnelS(bint(sin (x)/x, x=o.5)eva1.549931245微分方程对于不太复杂的常微分方程, Maple可以求出它的符号解.如果你没有给初始条件,或者给的初始条什或边界条件不全,在解的公式中会带有积分常量> deq: =diff(y(x), x)*y(x)(1+x 2)=x;n:=(ny(x)y()(1+x2)dsolve(deq},{y(x)});y(a)=vIn(1+ c2), y(a)ln(1+x:2)> dsolve((y(x)2-x)*D(y)(x)+x^2-y(x)=0,{y(x)});1- y().r+oy()C1级数展开当数学问题比较复杂时,求出准确解通常是不可能的,用 serles作级数展开是有帮助的series(sin(x), x=0, 10)9+O(x5040362880例如在下列微分方程中,就是用级数方式求出的微分方程级数解>口rder:=10deq: =diff(y(x), x$2)+diff(y(x), x)+(x)=x+sin(x02v(a))+y(a)> sln1:=dsolve((deg, y(0)=0, D(y)(0)=0,y(x)1, series)3nt:y(m)=a2-1412405040x23+O(x21)20160181440第一章 Maple系统筒介Laplace和 Fourier变换Laplace变换和 Fourier变换是常用的数学变换.在 Maple中有一个积分变换的程序包inttrans提供了各种积分变换和它们的逆变换with (inttrans)s);s cos(a)+sin(a+1invlaplace(%,s, t)(a)cos(t)+sin(a)sin(tcombine(%, trig);(t-a)alias(sigma=Heaviside)f: =sigma(t+1)g: =simplify(fourier(f, t, w))I(T Dirac(an)w-Dsin(an)插值与函数拟合的像々命令可以由m个点出发计算m-1阶的插值多项式.在下例中的取值是1到10y的值是1到10之间的10个随机数f是相应的插值多项式datax:=[seq (i, i=1.10)]> data:=[seq(rand(10)(),i=1..10)]dataxy: =zip((x, y)->Lx,y], datax, datay)dater:=[1,1],②2,0],[3.7,[4,3],⑤,6],6,8,[7,5,8,8],[⑨,1,[10,9f:=interp(datax, data, x)1751711699371927323176741652577518404U3206048028801728057603240l8116483166915333602520x-2使用数值逼近程序包 numapprox中的pade命令可以计算一个给定函数的有理逼近函数以及其它类型的逼近函数with(numapprox)>x0:= solve(x^2=Pi/2)[1]T1.3 Maple的基本功能>f:=pade(tan(x^2),x=x0,[3,3])f:=(-17280m19/2√2+10800%17+43200%138-76809%13x103072%12m25/2√2-324007152V2+3840x232√2+2880%179+30729%13712+2010%2x2￥2-14100%1x2y2-1520%1m2)/(-11520丌1+1024x13-1400x9-10800)%1+(7680x23/22-115209/2v2+21600m15/2v2%12+(-7680m12+3156010+648007)%1)1:=evalf(normal(f))45329581221092-.1125313130109+10541843601093+.5353835473109x)/(2(.109716870010x2+.S958248690103-,135628886010)图形最常用的画图命令是plot和plot3d.下面的例子说明了使用在两个命令的方法>plot(sin(x)*exp(1)^(-x/7),x=0,,4*Pi);plot 3d(sin(x)exp(1)"y, x=0.. 2*Pi, y=0.. Pi, axes=boxedMaple编程Maple不仅可以对数学表达式进行计算,还可以编程.他的编程语言和其它的结构化编程语言很相似第一章 Maple系统简介f(x:: nonnegint)2 option rememberif x=0 then olif x=1 then 1else f(x-1)+f(x-2) end ifend>f(40)10233415514 Maple系统的交互使用Maple的窗口环境提供了先进的工作区界面.其护充的数学功能简明易用,用户可以在其中展现数学思想,创建复杂的技术报告,充分发挥 Maple的功能图1.1: Maple的窗凵环境B6型团囚K9 United [u]. 5e e11C wOrksheet ElementsABTAEZHIKAMint((PI/2)3in(x)+22,:NEOIPLYXΩI cor]+-plo({-1/2too8(x),x=10.,10际回四a Maple的上具条B内容工具条,它还包含一个输入和编辑文本的区域C节的头部及标题D Maple的输入,提小符为“>”,显小为红色

本资源给出了bch码的编译码的c语言代码，可以通用

详细分析各类原件的可靠性计算和分析，包括发电机、变压器、线路。整个系统的可靠性计算SystemsCatalogtng-in-Pub1icat ion DataB111intonReliability evaluat ton af power systems81111ntonA11n.b!bl1cgraph1ca 1Electric power systens--Relfab1llty飞r【a孔TitiKK1010.B55621.31--dc20CIP0-306-45259-6C.1984 Billinion Ronaldl996l00l3987654321983manyIEEinvolved.andBallintoyeconPrefaceand, particularly,engmanPlenumeveowing1)reflev PlacesecondIntroduction1..59capacity-basic probability methods2.2.121removal312.3.l2.10.12.132.14capacity-frequencyPractical svstem

①定义输出或输入为直流电能的旋转电机，称为直流电机，它是能实现直流电能和机械能互相转换的电机。 ②用PWM（Pulse Width Modulation）方式来控制转速；通过脉冲波输入的引脚来控制方向。 ③本实验中采用RF-310T-11400型号直流电机，同时配有光耦测速模块。通过检测输出脉冲来检测电机转速。 基于FPGA的直流电机/基于FPGA的直流电机 ├── dc1 │   ├── db │   │   ├── cmpr_kkg.tdf │   │   ├── dc1.(0).cnf.cdb │   │   ├── dc1.(0).cnf.hdb │   │   ├── dc1.(1).cnf.cdb │   │   ├── dc1.(1).cnf.hdb │   │   ├── dc1.(10).cnf.cdb │   │   ├── dc1.(10).cnf.hdb │   │   ├── dc1.(11).cnf.cdb │   │   ├── dc1.(11).cnf.hdb │   │   ├── dc1.(12).cnf.cdb │   │   ├── dc1.(12).cnf.hdb │   │   ├── dc1.(2).cnf.cdb │   │   ├── dc1.(2).cnf.hdb │   │   ├── dc1.(3).cnf.cdb │   │   ├── dc1.(3).cnf.hdb │   │   ├── dc1.(4).cnf.cdb │   │   ├── dc1.(4).cnf.hdb │   │   ├── dc1.(5).cnf.cdb │   │   ├── dc1.(5).cnf.hdb │   │   ├── dc1.(6).cnf.cdb │   │   ├── dc1.(6).cnf.hdb │   │   ├── dc1.(7).cnf.cdb │   │   ├── dc1.(7).cnf.hdb │   │   ├── dc1.(8).cnf.cdb │   │   ├── dc1.(8).cnf.hdb │   │   ├── dc1.(9).cnf.cdb │   │   ├── dc1.(9).cnf.hdb │   │   ├── dc1.asm.qmsg │   │   ├── dc1.asm_labs.ddb │   │   ├── dc1.cbx.xml │   │   ├── dc1.cmp.bpm │   │   ├── dc1.cmp.cdb │   │   ├── dc1.cmp.ecobp │   │   ├── dc1.cmp.hdb │   │   ├── dc1.cmp.logdb │   │   ├── dc1.cmp.rdb │   │   ├── dc1.cuda_io_sim_cache.45um_ff_1200mv_0c_fast.hsd │   │   ├── dc1.cuda_io_sim_cache.45um_ss_1200mv_85c_slow.hsd │   │   ├── dc1.db_info │   │   ├── dc1.eco.cdb │   │   ├── dc1.eds_overflow │   │   ├── dc1.fit.qmsg │   │   ├── dc1.fnsim.cdb │   │   ├── dc1.fnsim.hdb │   │   ├── dc1.fnsim.qmsg │   │   ├── dc1.hier_info │   │   ├── dc1.hif │   │   ├── dc1.map.bpm │   │   ├── dc1.map.cdb │   │   ├── dc1.map.ecobp │   │   ├── dc1.map.hdb │   │   ├── dc1.map.logdb │   │   ├── dc1.map.qmsg │   │   ├── dc1.map_bb.cdb │   │   ├── dc1.map_bb.hdb │   │   ├── dc1.map_bb.hdbx │   │   ├── dc1.map_bb.logdb │   │   ├── dc1.pre_map.cdb │   │   ├── dc1.pre_map.hdb │   │   ├── dc1.psp │   │   ├── dc1.root_partition.cmp.atm │   │   ├── dc1.root_partition.cmp.dfp │   │   ├── dc1.root_partition.cmp.hdbx │   │   ├── dc1.root_partition.cmp.logdb │   │   ├── dc1.root_partition.cmp.rcf │   │   ├── dc1.root_partition.map.atm │   │   ├── dc1.root_partition.map.hdbx │   │   ├── dc1.root_partition.map.info │   │   ├── dc1.rtlv.hdb │   │   ├── dc1.rtlv_sg.cdb │   │   ├── dc1.rtlv_sg_swap.cdb │   │   ├── dc1.sgdiff.cdb │   │   ├── dc1.sgdiff.hdb │   │   ├── dc1.signalprobe.cdb │   │   ├── dc1.sim.cvwf │   │   ├── dc1.sim.hdb │   │   ├── dc1.sim.qmsg │   │   ├── dc1.sim.rdb │   │   ├── dc1.simfam │   │   ├── dc1.sld_design_entry.sci │   │   ├── dc1.sld_design_entry_dsc.sci │   │   ├── dc1.sta.qmsg │   │   ├── dc1.sta.rdb │   │   ├── dc1.sta_cmp.8_slow_1200mv_85c.tdb │   │   ├── dc1.syn_hier_info │   │   ├── dc1.tis_db_list.ddb │   │   ├── dc1.tiscmp.fast_1200mv_0c.ddb │   │   ├── dc1.tiscmp.fastest_slow_1200mv_0c.ddb │   │   ├── dc1.tiscmp.fastest_slow_1200mv_85c.ddb │   │   ├── dc1.tiscmp.slow_1200mv_0c.ddb │   │   ├── dc1.tiscmp.slow_1200mv_85c.ddb │   │   ├── dc1.tmw_info │   │   ├── logic_util_heursitic.dat │   │   ├── mux_96e.tdf │   │   ├── mux_cqc.tdf │   │   ├── mux_m6d.tdf │   │   ├── mux_src.tdf │   │   ├── prev_cmp_dc1.asm.qmsg │   │   ├── prev_cmp_dc1.fit.qmsg │   │   ├── prev_cmp_dc1.map.qmsg │   │   ├── prev_cmp_dc1.qmsg │   │   ├── prev_cmp_dc1.sim.qmsg │   │   ├── prev_cmp_dc1.sta.qmsg │   │   └── wed.wsf │   ├── dc1.asm.rpt │   ├── dc1.bdf │   ├── dc1.done │   ├── dc1.fit.rpt │   ├── dc1.fit.smsg │   ├── dc1.fit.summary │   ├── dc1.flow.rpt │   ├── dc1.map.rpt │   ├── dc1.map.summary │   ├── dc1.pin │   ├── dc1.qpf │   ├── dc1.qsf │   ├── dc1.qws │   ├── dc1.sim.rpt │   ├── dc1.sof │   ├── dc1.sta.rpt │   ├── dc1.sta.summary │   ├── dc1.vwf │   ├── dcmotor1.bsf │   ├── dcmotor1.vhd │   ├── dcmotor2.vhd │   ├── dcmotor3.vhd │   ├── dcmotor4.vhd │   ├── dcmotor4.vhd.bak │   ├── incremental_db │   │   ├── README │   │   └── compiled_partitions │   │       ├── dc1.root_partition.cmp.cdb │   │       ├── dc1.root_partition.cmp.dfp │   │       ├── dc1.root_partition.cmp.hdb │   │       ├── dc1.root_partition.cmp.kpt │   │       ├── dc1.root_partition.cmp.logdb │   │       ├── dc1.root_partition.cmp.rcfdb │   │       ├── dc1.root_partition.cmp.re.rcfdb │   │       ├── dc1.root_partition.map.cdb │   │       ├── dc1.root_partition.map.dpi │   │       ├── dc1.root_partition.map.hdb │   │       └── dc1.root_partition.map.kpt │   ├── key_check.vhd │   ├── key_check.vhd.bak │   ├── mux1.vhd │   ├── rate.vhd │   └── xianshi.vhd └── 新建 Microsoft Word 文档.docx 4 directories, 146 files

PID算法的FPGA实现的quartus工程