数字信号处理课程设计毕业设计论文

一、课程设计题目课程设计选题一：1.已知Gaussian序列1）固定信号xa(n)中参数p=8，改变q的值，使q分别等于2，4，8，观察它们的时域和幅频特性，了解当q取不同值时，对信号序列的时域、幅频特性的影响；固定q=8，改变p，使p分别等于8，12，14，观察参数p变化对信号序列的时域及幅频特性的影响，观察p等于多少时，会发生明显的泄漏现象，混叠是否也随之出现？记录实验中观察到的现象，绘出相应的时域序列和幅频特性曲线。2）设有序列试实现xa(n)（p＝8，q＝2）和xb(n)的时域线性卷积3）用FFT分别实现xa(n)（p＝8，q＝2）和xb(n)的线性卷积和50点的圆周卷积。2.对周期方波信号进行滤波1）生成一个基频为10Hz的周期方波信号。2）选择适当的DFT参数，对其进行DFT，分析其频谱特性，并绘出相应曲线。3）设计多个滤波器，分别滤除该周期信号中30Hz、40Hz、50Hz以后的频率分量，观察滤波前后信号的时域和频域波形变化4）如果该信号淹没在噪声中，试滤除噪声信号3.1）获取一段音乐或语音信号，设计单回声滤波器，实现信号的单回声产生。给出单回声滤波器的单位脉冲响应及幅频特性，给出加入单回声前后的信号频谱。2）设计多重回声滤波器，实现多重回声效果。给出多回声滤波器的单位脉冲响应及幅频特性，给出加入多重回声后的信号频谱。3）设计多段均衡器，使得不同频率的混合音频信号，通过一个均衡器后，增强或削减某些频率分量二、题目设计要求1、使用MATLAB（或其它开发工具）编程实现上述内容，写出课程设计报告。滤波器设计题目应尽量避免使用现成的工具箱函数。为便于分析与观察，设计中所有频谱显示中模拟频率应以实际频率显示，数字频率应对归一化。2、课程设计报告的内容包括：课程设计题目和题目设计要求；设计思想和系统功能分析；设计中关键部分的理论分析与计算，参数设置，关键模块的设计思路；(4)测试数据、测试输出结果，及必要的理论分析和比较总结，包括设计过程中遇到的问题和解决方法，设计心得与体会等；参考文献；程序源代码清单。3、演示系统使用GUI界面或混合编程实现集成打包发布。三、设计思想及步骤3.1Gaussian序列频域变换●3.1.1设计内容●3.2.2设计思想信号的频谱分析就是利用傅里叶分析的方法，求出与时域描述相对应的频域描述，从中找出信号频谱的变化规律，其重点是阐述频谱分析过程中可能存在的误差。可能存在的误差有：混叠现象对连续信号进行频谱分析时，先要对信号进行采样，理论上要求采样频率fs必须大于两倍信号的最高频率。在满足采样定理条件下，采样序列的数字频谱能准确反映连续信号的模拟频谱，否则会发生频谱混叠现象。严格地讲，实际信号的持续时间有限、频谱无限，为了尽可能减少频谱混叠，信号在采样之前一般都要进行预滤波处理。截断效应（1）频谱泄漏原序列经截断后，频谱会向两边展宽，通常称这种展宽为泄漏。频谱泄漏使频谱变模糊，分辨率变差，泄漏程度和窗函数幅度谱主瓣宽度有关。窗型一定，窗口越长，主瓣越窄，频谱泄漏越小。窗口长度一定，矩形窗主瓣最窄，频谱泄漏最小，但其旁瓣的幅度最大。（2）谱间干扰对原序列截断，频谱不仅会向附近展宽，还会形成许多旁瓣，引起不同频率间的干扰，简称谱间干扰。特别是强信号谱的旁瓣可能湮没弱信号的主谱或误认为是另一假信号的主谱线。矩形窗的旁瓣幅度大，谱间干扰严重。相对而言，布莱克曼窗的旁瓣幅度比矩形窗小，谱间干扰小，但其主瓣过渡带宽，分辨率差。（3）栅栏效应我们应根据频谱图像分析误差，和减小误差的办法。●3.2.3设计步骤1.确定采样频率2.画出时域波形3.利用FFT画出频域波形4.进行卷积处理●3.3.4设计结果xa(n)中参数p=8，q分别等于2，4，8，它们的时域和幅频特性：q=8，改变p，使p分别等于8，12，14，信号序列的时域及幅频特性xa(n)（p＝8，q＝2）和xb(n)的时域线性卷积：xa(n)（p＝8，q＝2）和xb(n)的线性卷积：xa(n)（p＝8，q＝2）和xb(n)的50点圆周卷积：3.2对周期方波信号进行滤波●3.2.1设计内容1）生成一个基频为10Hz的周期方波信号。2）选择适当的DFT参数，对其进行DFT，分析其频谱特性，并绘出相应曲线。3）设计多个滤波器，滤除该周期信号中30Hz,40Hz,50Hz以后的频率分量，观察滤波前后信号的时域和频域波形变化4）如果该信号淹没在噪声中，试滤除噪声信号。●3.2.2设计思想此题前面二问仍然是很基础的题目，可以很容易地得出程序代码，并且画出其的图像与频谱特性。后二问则需要用到randn((1,N)函数生成随机噪声，并且需要用到filter函数滤去噪声。首先对待滤波的信号进行频谱分析，观察信号频率分布的规律，此题目为加性噪声的情况，信号的频谱与噪声的频谱基本不重叠，可以采用频率选择滤波器直接对信号进行滤波。再需要根据信号时域特性、频域特性、或时频特性确定滤波器的设计参数，设计出相应的数字滤波器。最后，利用该数字滤波器对信号进行滤波，在时域和频域观察信号滤波的主观及客观效果。若主观及客观效果满足要求，说明分析过程和滤波方法正确有效，若不满足要求，需要重新分析和设计。题目要求的是10HZ的周期方波频率，我们可以采用square函数产生方波信号，要滤除30Hz，40HZ，50Hz之后的以外的频率成分，因此我选择了低通滤波器进行滤波，并且优先选择了巴特沃斯低通滤波器，因为此滤波器相对而言参数容易设置，同时有相对平坦的通带与阻带，可以满足题目的要求。并且考虑到滤波器的过度，我选择了进行过度，即通带边界频率与阻带截至频率。并且设置好最大通带衰减与最小阻带衰减，确定buttord的参数，之后便可以得到滤波器的传递函数，由此可以画出波形。滤波之后采点进行傅里叶变化后得到频率图。●3.2.3设计步骤1.采用square函数产生方波信号2.利用DFT进行频谱分析3.设计巴特沃斯低通滤波器，滤除30Hz,40Hz,50Hz以外的所有信号4.利用random函数产生一个随机噪声加到原信号上去，利用滤波器滤除噪声●3.2.4设计结果方波信号的产生和频谱分析：滤除40Hz以外的所有频率信号后时域及频谱图滤除40Hz以外的所有频率信号后时域及频谱图：滤除40Hz以外的所有频率信号后时域及频谱图：滤除随机信号：3.3对语音信号实现回声处理●3.3.1设计内容获取一段音乐或语音信号，设计单回声滤波器，实现信号的单回声产生。给出单回声滤波器的单位脉冲响应及幅频特性，给出加入单回声前后的信号频谱。设计多重回声滤波器，实现多重回声效果。给出多回声滤波器的单位脉冲响应及幅频特性，给出加入多重回声后的信号频谱。设计多段均衡器，使得不同频率的混合音频信号，通过一个均衡器后，增强或削减某些频率分量●3.3.2设计思想利用系统函数来读取声音文件，得到采样频率和频谱特性，要实现声音信号的单重、多重回声效果，在原函数的基础上加入零序列可以使声音信号延后，再乘以一个衰减系数，可以得到回声信号，然后进行累加，得到回声信信号。最后设计均衡器，使得不同频率的混合音频信号，通过一个均衡器后，增强或削减某些频率区域。可以先设计出一个低通滤波器，将低通滤波器的滤波频率进行增大或减小，再延后滤波信号，并进行累加，过滤，便可以得到设计的均衡器。●3.3.3设计步骤1.读取语音2.画出时域波形3.利用FFT画出频域波形4.进行单回声处理5.进行多回声处理6.利用均衡器进行处理●3.3.4设计结果获取语音信号：单回声滤波：多重回声滤波：均衡器设计：四、结果分析4.1Gaussian序列频域变换分析1）根据采样定理可知，采样频率fs应大于二倍的最高频率，故在取2000Hz作为采样频率后，没有出现明显的频谱混叠现象。2）结果共显示了三幅图。其中图二是N很小，截断效应明显的频谱图；图三是N=200，明显减小了截断效应的频谱图。图二图三比较可以看出，图二中本没有的频率信号出现在频谱图中，这是由于截断效应引起的，而图三滤除了本没有的频率信号，明显减少了截断效应对频谱图的影响4.2对周期方波信号进行滤波1）方波信号的频谱幅度随着f的增大而逐渐减小。2）滤除该周期信号中30Hz,40Hz,50Hz以后的频率分量后，频域波形发生了明显的变化，30Hz,40Hz,50Hz以外的频谱幅度为零，即30Hz,40Hz,50Hz以后的频率分量已全部滤除。4.3对语音信号实现回声处理1）读取音乐信号“noisy”记录其采样频率，需要使用函数“wavread”,画出其时域波形之后进行傅立叶变换，得到频域波形；对于声音信号的快放和慢放，只需要改变其频率就可以实现，在课程设计中考虑到需要满足不同要求，便设定语句a=input('请输入音乐变速倍数');只需输入变速倍数，快放系数大于1，慢放系数小于1，用语句sound(y,a*fs)就可以实现；对于声音信号的放大和衰减功能的实现，改变信号幅度即可，类似于上一个要求，由用户输入音乐放大倍数b=input('请输入音乐放大倍数')，声音信号放大则系数大于1，衰减则系数小于1，用语句sound(b*y,fs)实现该功能；2）要声音信号的多重回放功能，对原信号进行扩展，该序列依次后移，空位补零序列，产生三个相同长度，但是声音信号（即扩展序列中非零段）位于不同位置的序列，然后对这三个信号进行叠加，就可以实现题意要求的多重回放功能；3）设计均衡器，使得得不同频率的混合音频信号，通过一个均衡器后，增强或削减某些频率区域，基本原理依然是设计低通滤波器原型，对于该滤波器进行改进，扩展得到可以实现要求的均衡器，利用alpha=[1,3,0.5,2]可设计不同放大或者衰减倍数的滤波器。即先根据设计FIR滤波器的原理设计出一个低通滤波器，改变参数并叠加得到所需要的均衡器，实现不同频段声音信号的放大和衰减。五、总结在这次历时近一个月的数字信号处理课程设计中，我收获颇多。1、开始设计时，不要太过于追求完美，有思路就马上记录下来，在查阅资料也要注意记录重点。2、遇到问题，不要着急，保住沉着的心态，通过查阅资料、请教老师或同学找出解决途径。3、做设计，单凭自己的力量是不够的，要学会学习别人好的方面，多查阅资料，多与老师、同学交流，学会把别人的知识转变为自己的知识。4、了解了许多汇编程序的思想，扩展了自己的视野，不再仅仅局限于书本中几条简短的程序，而且更重要的是明白写程序的态度：仔细谨慎，精益求精。5、养成良好的工作态度，细心认真，这对以后工作具有重要意义。第一次选题目时，初步浏览了所有备选题目，可能是由于这门课程是在上学期学习的，一些知识已经不是很清楚，只是脑海中存在着一些简单的记忆，看到第一题目有实现声音信号的快放、慢放、放大、衰减等功能，比较感兴趣，于是选择了第一题。但是再后来完成课程设计的过程中，发现这并不简单，而且相关知识点已经模糊，所以又重新拿起MATLAB和数字信号处理，选择要完成本次课设所需要储备的基本知识重新研究。第一题和第二题基本都可以在书本上找到类似的题目，但是课程设计的题目会更系统、更庞大一点，于是我把基本原型理解清楚，然后做出简单的信号时域采样，频率特性，画出它们的时域与频域波形，分析它们的频谱特性，观察不同长度、不同窗函数下的截断效应和谱间干扰，借助于书和网络工具，研究不同窗函数的效果，以及不同采样点数对信号波形的影响，重新掌握学过的知识。最感兴趣的第三题也使花费时间和经历最多的题目，相对于前两道题目，第三题更加系统，要求也更高，最初甚至不清楚怎样读取声音信号，怎样得到它的频域波形，于是就上网查询，了解到函数可以实现此功能，便开始尝试，声音信号快放和慢放，以及放大衰减功能，根据自己的思路只需改变信号的频率和幅度便可以实现，再次借助函数完成此两项功能。而在实现声音信号回放功能的时候，只是有大体思路，要将信号移频，叠加，但是不知道功能怎样实现，请教同学后明白要补加零序列，使几个序列通常度便可以实现。最后均衡器的实现，在刚开始做的时候不清楚怎样实现不同频段的改变，在研究书本之后也没有思路，便上网查找类似均衡器的设计，找到方法，看懂、理解设计过程，自己设计出了符合要求的均衡器。在设计过程中，犯了些错误，发现自己还不够认真不够细心，有些错误本来可以避免，但是由于粗心，输入错误等检错改错很久。另外以前的知识学习的不是很牢固，但这次课程设计，不但巩固了以前的知识，还学习了新内容，增加了自己的思考能力，锻炼了学习能力，达到了目的。同时也明白了学习过程中不能在完全学会了才动手去做，我们应该边学边做，在摸索中学习，不断发现问题，不断解决问题，这样才能在更正错误、补充不足中不断进步。只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论，才能真正为社会服务，从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。最后感谢老师在这次课程设计的过程中答疑解惑，有了老师的帮助，才更快的找到方向，改正错误，减少一些不必要的时间损失，更快更好的完成课程设计任务。六、附录6.1参考书目1）数字信号处理（第三版）2）MATLAB程序设计与应用6.2源程序.1.1p=8;q1=2;q2=4;q3=8;n=0:15;xa1=exp(-(n-p).^2./q1);xa2=exp(-(n-p).^2./q2);xa3=exp(-(n-p).^2./q3);Fa1=abs(fft(xa1));Fa2=abs(fft(xa2));Fa3=abs(fft(xa3));subplot(3,2,1);stem(n,xa1,'.','r');grid;xlabel('n');title('p=8,q=2的时域特性');subplot(3,2,2);stem(n,Fa1,'.');grid;xlabel('n');title('p=8,q=2的幅频特性');subplot(3,2,3);stem(n,xa2,'.','r');grid;xlabel('n');title('p=8,q=4的时域特性')subplot(3,2,4);stem(n,Fa2,'.');grid;xlabel('n');title('p=8,q=4的幅频特性');subplot(3,2,5);stem(n,xa3,'.','r');grid;xlabel('n');title('p=8,q=8的时域特性')subplot(3,2,6);stem(n,Fa3,'.');grid;xlabel('n');title('p=8,q=8的幅频特性');q=8;p1=8;p2=12;p3=14;n=0:15;xa1=exp(-(n-p1).^2./q);xa2=exp(-(n-p2).^2./q);xa3=exp(-(n-p3).^2./q);Fa1=abs(fft(xa1));Fa2=abs(fft(xa2));Fa3=abs(fft(xa3));subplot(3,2,1);stem(n,xa1,'.','r');grid;xlabel('n');ylabel('q=8,p=8的时域特性');subplot(3,2,2);stem(n,Fa1,'.');grid;xlabel('n');ylabel('q=8,p=8的幅频特性');subplot(3,2,3);stem(n,xa2,'.','r');grid;xlabel('n');ylabel('q=8,p=12的时域特性');subplot(3,2,4);stem(n,Fa2,'.');grid;xlabel('n');ylabel('q=8,p=12的幅频特性');subplot(3,2,5);stem(n,xa3,'.','r');grid;xlabel('n');ylabel('q=8,p=14的时域特性');subplot(3,2,6);stem(n,Fa3,'.');grid;xlabel('n');ylabel('q=8,p=14的幅频特性');N=50;n=0:15;m=0:49p=8;q=2;a=0.1;f=0.0625;x1=exp(-(n-p).^2/q);x2=cos((0.2*pi)*m)+cos((0.9*pi)*m);yn=conv(x1,x2);subplot(1,1,1);n=0:length(yn)-1;stem(n,yn,'.');title('xa(n)与xb(n)线性卷积的结果');xlabel('n');ylabel('y(n)');线性卷积N=50;n=0:15;m=0:49p=8;q=2;xa=exp(-((n-p).^2)./q);xb=cos((0.2*pi)*m)+cos((0.9*pi)*m);x=conv(xa,xb);F=fft(x);X=abs(F);subplot(2,1,1);stem(x,'.');title('x(n)线性卷积序列');xlabel('n');ylabel('x(n)');grid;subplot(2,1,2);stem(X,'.','r');title('线性卷积的幅频特性曲线');xlabel('k');ylabel('|X(k)|');grid;50点圆周卷积N=50;n=0:15;m=0:49p=8;q=2;xa=exp(-((n-p).^2)./q);xb=cos((0.2*pi)*m)+cos((0.9*pi)*m);Fa=fft(xa,N);Xa=abs(Fa);Fb=fft(xb,N);Xb=abs(Fb);F=Fa.*Fb;X=Xa.*Xb;x=ifft(F,N);subplot(2,1,1)stem(x,'.');title('圆周卷积原序列');xlabel('n');ylabel('x(n)');grid;subplot(2,1,2);stem(X,'.','r');grid;title('圆周卷积幅频特性');xlabel('k');ylabel('|X(k)|');6.2.2方波信号的时域、频域分析方波信号的产生及频域分析t=0:0.001:1;x=square(2*pi*10*t);%生成基频为10Hz的周期方波信号subplot(2,1,1);plot(t,x);title('基频为10Hz的周期方波信号');xlabel('时间(秒)');ylabel('函数值(福特)');axis([00.4-22]);Fs=1000;%采样频率T=1/10;%采样长度N=T*Fs;%采样点数t1=0:1/Fs:1/Fs*(N-1);x1=square(2*pi*10*t1);f=(-N/2)*Fs/N:Fs/N:((N/2-1))*Fs/N;fx=fftshift(fft(x,N))/N;subplot(2,1,2);plot(f,abs(fx));title('方波信号的频谱')xlabel('频率')ylabel('函数值fx')滤除3Fs=1000;t=0:1/Fs:2;x=square(2*pi*10*t);wp=2*28/Fs;ws=2*40/Fs;Rp=3;As=30;[N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As);[B,A]=butter(N,wc);[H,W]=freqz(B,A);%用该滤波器对方波进行滤波y1=filter(B,A,x);subplot(2,1,1);plot(t,y1);title('滤波后时域波形');%30Hz滤波后时域波形M=512t1=0:1/Fs:1/Fs*(M-1);x1=square(2*pi*10*t1);fs=(-M/2)*Fs/M:Fs/M:((M/2-1))*Fs/M;ys=fftshift(fft(y1,M))/M;subplot(2,1,2);plot(fs,abs(ys));title('滤波后频域波形')xlabel('频率')ylabel('函数值fx')axis([-606001]);Fs=1000;t=0:1/Fs:2;x=square(2*pi*10*t);wp=2*40/Fs;ws=2*50/Fs;Rp=3;As=30;[N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As);[B,A]=butter(N,wc);[H,W]=freqz(B,A);%用该滤波器对方波进行滤波y1=filter(B,A,x);subplot(2,1,1);plot(t,y1);title('滤波后时域波形');%30Hz滤波后时域波形M=512t1=0:1/Fs:1/Fs*(M-1);x1=square(2*pi*10*t1);fs=(-M/2)*Fs/M:Fs/M:((M/2-1))*Fs/M;ys=fftshift(fft(y1,M))/M;subplot(2,1,2);plot(fs,abs(ys));title('滤波后频域波形')xlabel('频率')ylabel('函数值fx')axis([-707001]);滤除5Fs=1000;t=0:1/Fs:2;x=square(2*pi*10*t);wp=2*50/Fs;ws=2*65/Fs;Rp=3;As=30;[N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As);[B,A]=butter(N,wc);[H,W]=freqz(B,A);%用该滤波器对方波进行滤波y1=filter(B,A,x);subplot(2,1,1);plot(t,y1);title('滤波后时域波形');%30Hz滤波后时域波形M=512t1=0:1/Fs:1/Fs*(M-1);x1=square(2*pi*10*t1);fs=(-M/2)*Fs/M:Fs/M:((M/2-1))*Fs/M;ys=fftshift(fft(y1,M))/M;subplot(2,1,2);plot(fs,abs(ys));title('滤波后频域波形')xlabel('频率')ylabel('函数值fx')axis([-808001]);方波滤波Fs=1000;t=0:1/Fs:2;T=2;x=square(2*pi*10*t);yz=x+randn(1,length(t));subplot(2,1,1);plot(t,yz);title('淹没在噪声中的方波信号');%设计一个滤除300HZ以后频率的巴特沃斯低通滤波器wp1=2*50/Fs;ws1=2*80/Fs;Rp1=1;As1=30;[N1,wc1]=buttord(wp1,ws1,Rp1,As1);[B1,A1]=butter(N1,wc1);[H1,W1]=freqz(B1,A1);%用该滤波器进行滤波y2=filter(B1,A1,yz);subplot(2,1,2);plot(t,y2);title('滤波后波形图');6.2.3语音回声滤波分析读取声音频谱[y,fs,bit]=wavread('noisy');size(y);fsy1=y(:,1);n1=length(y1);t1=(0:n1-1)/fs;subplot(211);plot(t1,y);ylabel('幅值');xlabel('时间');title('信号波形');subplot(212);Y1=fft(y1);w1=2/n1*(0:n1-1);plot(w1,abs(Y1));title('信号频率');xlabel('数字角频率');ylabel('幅度');gridon;单回声滤波[x,fs]=wavread('noisy');N=length(x);x11=x(1:N);x2=[zeros(1,5000),0.1*x11',zeros(1,1000)];y=x2;y1=fft(x);subplot(3,1,1);plot((0:N-1)/N*fs,abs(y1))title('原始信号频域波形');subplot(3,1,2);plot(y(1:3200.+N));title('含单回声信号波形');h=fft(y,N);subplot(3,1,3);plot((0:N-1)/N*fs,abs(h));title('含单回声信号幅值');多重回声滤波[x,fs,bit]=wavread('noisy');N=length(x);x11=x(1:N);x1=[x11',zeros(1,6400)];x2=[zeros(1,3200),0.4*x11',zeros(1,3200)];x3=[zeros(1,3200),0.7*x11',zeros(1,3200)];y=x1+x2+x3;y1=fft(x);subplot(3,1,1);plot((0:N-1)/N*fs,abs(y1))title('原始信号频域波形');subplot(3,1,2);plot(y(1:3200.+N));title('含回声信号波形');h=fft(y,N);subplot(313);plot((0:N-1)/N*fs,abs(h));title('含回声信号幅值');均衡器滤波%equalizer([5511])alpha=[1,3,0.5,2];l=50;f=[00.0750.161];m=[1100];w=[51];N=8;wn=exp(-2*pi*j/N);c(1:N/2)=alpha;c(N/2+1:N)=alpha(4:-1:1);[numpos]=max(alpha);h=zeros(N,l);n=0:l-1;h(1,:)=firpm(l-1,f,m,w);%FIR滤波器设计函数fork=1:N-1h(k+1,:)=h(1,:).*(wn.^(-k*n));endfork=1:N[Hw(k,:),w]=freqz(h(k,:),1,256);plot(w/pi,c(k)*abs(Hw(k,:)));holdon;endgridon;holdoff;Gw=zeros(1,256);fork=1:NGw=Gw+c(k)*abs(Hw(k,:));endsubplot(3,1,1);plot(w/pi,Gw);title('均衡器');axis([010num+1]);gridon;[y,fs]=wavread('noisy');sound(y)y1=zeros(1,length(y));fork=1:Nsignal(k,:)=filter((c(k)*h(k,:)),1,y);%计算滤波器的输出y1=y1+signal(k,:);end[Y1ww]=freqz(y1,1,256);%计算离散时间系统频率特性[Yww]=freqz(y,1,256);subplot(3,1,2);plot(w/pi,abs(Yw));title('原信号');gridon;subplot(3,1,3);plot(w/pi,abs(Y1w));title('均衡后的信号');gridon;基于C8051F单片机直流电动机反馈控制系统的设计与研究基于单片机的嵌入式Web服务器的研究MOTOROLA单片机MC68HC（8）05PV8/A内嵌EEPROM的工艺和制程方法及对良率的影响研究基于模糊控制的电阻钎焊单片机温度控制系统的研制基于MCS-51系列单片机的通用控制模块的研究基于单片机实现的供暖系统最佳启停自校正（STR）调节器单片机控制的二级倒立摆系统的研究基于增强型51系列单片机的TCP/IP协议栈的实现基于单片机的蓄电池自动监测系统基于32位嵌入式单片机系统的图像采集与处理技术的研究基于单片机的作物营养诊断专家系统的研究基于单片机的交流伺服电机运动控制系统研究与开发基于单片机的泵管内壁硬度测试仪的研制基于单片机的自动找平控制系统研究基于C8051F040单片机的嵌入式系统开发基于单片机的液压动力系统状态监测仪开发模糊Smith智能控制方法的研究及其单片机实现一种基于单片机的轴快流CO〈,2〉激光器的手持控制面板的研制基于双单片机冲床数控系统的研究基于CYGNAL单片机的在线间歇式浊度仪的研制基于单片机的喷油泵试验台控制器的研制基于单片机的软起动器的研究和设计基于单片机控制的高速快走丝电火花线切割机床短循环走丝方式研究基于单片机的机电产品控制系统开发基于PIC单片机的智能手机充电器基于单片机的实时内核设计及其应用研究基于单片机的远程抄表系统的设计与研究基于单片机的烟气二氧化硫浓度检测仪的研制基于微型光谱仪的单片机系统单片机系统软件构件开发的技术研究基于单片机的液体点滴速度自动检测仪的研制基于单片机系统的多功能温度测量仪的研制基于PIC单片机的电能采集终端的设计和应用基于单片机的光纤光栅解调仪的研制气压式线性摩擦焊机单片机控制系统的研制基于单片机的数字磁通门传感器基于单片机的旋转变压器-数字转换器的研究基于单片机的光纤Bragg光栅解调系统的研究单片机控制的便携式多功能乳腺治疗仪的研制基于C8051F020单片机的多生理信号检测仪基于单片机的电机运动控制系统设计Pico专用单片机核的可测性设计研究基于MCS-51单片机的热量计基于双单片机的智能遥测微型气象站MCS-51单片机构建机器人的实践研究基于单片机的轮轨力检测基于单片机的GPS定位仪的研究与实现基于单片机的电液伺服控制系统用于单片机系统的MMC卡文件系统研制基于单片机的时控和计数系统性能优化的研究基于单片机和CPLD的粗光栅位移测量系统研究单片机控制的后备式方波UPS提升高职学生单片机应用能力的探究基于单片机控制的自动低频减载装置研究基于单片机控制的水下焊接电源的研究基于单片机的多通道数据采集系统基于uPSD3234单片机的氚表面污染测量仪的研制基于单片机的红外测油仪的研究96系列单片机仿真器研究与设计基于单片机的单晶金刚石刀具刃磨设备的数控改造基于单片机的温度智能控制系统的设计与实现基于MSP430单片机的电梯门机控制器的研制基于单片机的气体测漏仪的研究基于三菱M16C/6N系列单片机的CAN/USB协议转换器基于单片机和DSP的变压器油色谱在线监测技术研究基于单片机的膛壁温度报警系统设计基于AVR单片机的低压无功补偿控制器的设计基于单片机船舶电力推进电机监测系统基于单片机网络的振动信号的采集系统基于单片机的大容量数据存储技术的应用研究基于单片机的叠图机研究与教学方法实践基于单片机嵌入式Web服务器技术的研究及实现基于AT89S52单片机的通用数据采集系统基于单片机的多道脉冲幅度分析仪研究机器人旋转电弧传感角焊缝跟踪单片机控制系统基于单片机的控制系统在PLC虚拟教学实验中的应用研究基于单片机系统的网络通信研究与应用基于PIC16F877单片机的莫尔斯码自动译码系统设计与研究基于单片机的模糊控制器在工业电阻炉上的应用研究基于双单片机冲床数控系统的研究与开发基于Cygnal单片机的μC/OS-Ⅱ的研究基于单片机的一体化智能差示扫描量热仪系统研究基于TCP/IP协议的单片机与Internet互联的研究与实现变频调速液压电梯单片机控制器的研究基于单片机γ-免疫计数器自动换样功能的研究与实现基于单片机的倒立摆控制系统设计与实现单片机嵌入式以太网防盗报警系统基于51单片机的嵌入式Internet系统的设计与实现单片机监测系统在挤压机上的应用HY