数字电子实验室手册:PCB实验指南

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0 下载量 12 浏览量 更新于2024-11-15 收藏 19KB RAR 举报
资源摘要信息: "PCB-Lab-Manual.rar_文件格式_TEXT_" 知识点一:PCB概念及其重要性 PCB代表印刷电路板(Printed Circuit Board),是电子设备中不可或缺的一部分。它支持和连接电子元件,使用导电路径、焊盘和其它特征刻印在绝缘基板上。PCB的重要性体现在其能够让电子元件相互连接,完成复杂的电路功能,是实现电子产品小型化、自动化装配的关键。 知识点二:数字电子实验室手册内容 数字电子实验室手册是为电子工程、电子技术或相关学科的学生提供实验指导的专业材料。在本手册中,可以预期包括了诸如数字逻辑门的实验、组合和顺序电路的设计、微处理器和微控制器的基础应用等内容。此外,手册也可能包含PCB设计与布局、焊接技术、电路故障诊断与排除等实践性操作指导。 知识点三:实验项目和实践操作 手册中的实验项目可能涵盖数字逻辑基础实验,如逻辑门功能验证、编码器与解码器的使用等。实验内容也可能包括利用数字存储设备,例如触发器和寄存器的设计。此外,一些更高级的实验可能涉及微控制器编程和外围设备控制,让学习者能够深入理解数字电路的工作原理和设计流程。 知识点四:PCB设计与制造过程 PCB设计和制造过程包括了从原理图绘制开始,经过PCB布局和布线,最终到PCB的制造和组装。在实验室手册中,可能有特定章节详细介绍这些步骤,包括设计规则检查(DRC)、电子设计自动化(EDA)工具的使用、元件选型及PCB制造技术等。通过这些实验,学生可以熟悉PCB设计软件的操作,了解不同制造工艺的要求,如双面板、多层板的制造特点。 知识点五:电子焊接技术和PCB组装 电子焊接技术是电子工程师必须掌握的一项基本技能。实验室手册可能会介绍焊接的基本技巧,包括手工焊接、SMT表面贴装技术等。学习如何正确焊接元器件到PCB板上,了解焊接过程中可能出现的问题,例如冷焊、虚焊等,并掌握相应的诊断和修正方法。 知识点六:数字电子的故障分析与排除 故障分析与排除是电子实验中不可或缺的一部分。通过各种故障模拟实验,手册引导学生掌握电路故障查找和排除的流程,包括使用万用表、逻辑分析仪、示波器等测试设备。这些技能对于确保电子设备可靠运行至关重要,也是电子工程师日常工作中的基本技能。 知识点七:数字电路仿真软件使用 在进行实际PCB设计与实验之前,使用数字电路仿真软件可以节省大量时间和资源。手册可能会介绍常见的仿真工具,如Multisim、Proteus等,这些软件允许在不焊接和组装实际电路的情况下进行电路设计的模拟和测试。这些仿真实验有助于学习者理解电路的理论知识,并且在没有实际物理元件限制的环境下进行创意实验。 知识点八:实验室安全操作规程 在进行电子实验时,安全是首先需要考虑的问题。实验室安全操作规程在手册中占有重要位置,教育学生如何正确处理危险化学品、电气安全、火灾预防等。此外,了解紧急情况下的正确应对措施和急救知识也是手册内容的一部分。通过这些知识的学习,可以确保实验室环境的安全,保护学生和教师的人身安全。

import open3d as o3d#导入open3d库,用于点云处理和可视化 import numpy as np#导入numpy库,用于数值计算 #读取点云数据 pcd=o3d.io.read_point_cloud(r"E:\Bishe_PCB_TuPian\zifuleibie\output4.pcd") #使用read_point_cloud函数,读取点云数据文件,返回一个PointCloud对象 # 统计离群点滤波 cl, ind = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=20, std_ratio=2.0) # 使用remove_statistical_outlier函数,输入邻居数和标准差倍数,返回滤波后的点云和索引 def display_inlier_outlier(cloud, ind): # 定义一个函数,用来绘制两个点云的对比图,输入参数是原始点云和索引 inlier_cloud=cloud.select_by_index(ind) # 使用select_by_index函数,根据索引选择滤波后的点云,返回一个PointCloud对象 outlier_cloud=cloud.select_by_index(ind, invert=True) # 使用select_by_index函数,根据索引选择离群点,返回一个PointCloud对象,注意要设置invert参数为True print("Showing outliers (red) and inliers (gray): ") # 打印提示信息 outlier_cloud.paint_uniform_color([1,0,0]) #使用paint_uniform_color函数,给离群点涂上红色 inlier_cloud.paint_uniform_color([0.8,0.8,0.8])# 使用paint_uniform_color函数,给滤波后的点云涂上灰色 o3d.visualization.draw_geometries([inlier_cloud,outlier_cloud])#使用draw_geometries函数,绘制两个点云的对比图,输入参数是一个包含两个PointCloud对象的列表 o3d.io.write_point_cloud(r"E:\Bishe_PCB_TuPian\zifuleibie\output5.pcd",inlier_cloud)请帮我整理一下这段代码

2023-05-22 上传

#define MAX_PROCESS_NUM 10 typedef enum{ READY, RUNNING, BLOCKED } ProcessState; typedef struct{ int pid; ProcessState state; int priority; int remain_time_slice; } PCB; PCB processes[MAX_PROCESS_NUM]; int process_num = 0; #define TIME_SLICE 3 void time_slice_scheduling(){ int i; do{ for(i = 0; i < process_num; i++){ if(processes[i].state == RUNNING){ processes[i].remain_time_slice--; if(processes[i].remain_time_slice == 0){ processes[i].state = READY; } } if(processes[i].state == READY){ processes[i].state = RUNNING; processes[i].remain_time_slice = TIME_SLICE; } } }while(1); } void priority_scheduling(){ int i, j, max_priority, max_index; do{ max_priority = -1; max_index = -1; for(i = 0; i < process_num; i++){ if(processes[i].state == READY && processes[i].priority > max_priority){ max_priority = processes[i].priority; max_index = i; } } if(max_index != -1){ processes[max_index].state = RUNNING; for(j = 0; j < process_num; j++){ if(j != max_index && processes[j].state != BLOCKED){ processes[j].state = READY; } } } }while(1); } #include <stdio.h> int main(){ // 创建进程并初始化 processes[0].pid = 0; processes[0].state = RUNNING; processes[0].priority = 2; processes[0].remain_time_slice = TIME_SLICE; processes[1].pid = 1; processes[1].state = READY; processes[1].priority = 1; processes[1].remain_time_slice = 0; processes[2].pid = 2; processes[2].state = READY; processes[2].priority = 3; processes[2].remain_time_slice = 0; process_num = 3; // 调用时间片轮转调度算法 time_slice_scheduling(); // 调用静态优先级调度算法 priority_scheduling(); return 0; }代码运行错误,请修改

2023-06-06 上传

class PrototypicalCalibrationBlock: def __init__(self, cfg): super().__init__() self.cfg = cfg self.device = torch.device(cfg.MODEL.DEVICE) self.alpha = self.cfg.TEST.PCB_ALPHA self.imagenet_model = self.build_model() self.dataloader = build_detection_test_loader(self.cfg, self.cfg.DATASETS.TRAIN[0]) self.roi_pooler = ROIPooler(output_size=(1, 1), scales=(1 / 32,), sampling_ratio=(0), pooler_type="ROIAlignV2") self.prototypes = self.build_prototypes() self.exclude_cls = self.clsid_filter() def build_model(self): logger.info("Loading ImageNet Pre-train Model from {}".format(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH)) if self.cfg.TEST.PCB_MODELTYPE == 'resnet': imagenet_model = resnet101() else: raise NotImplementedError state_dict = torch.load(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH) imagenet_model.load_state_dict(state_dict) imagenet_model = imagenet_model.to(self.device) imagenet_model.eval() return imagenet_model def build_prototypes(self): all_features, all_labels = [], [] for index in range(len(self.dataloader.dataset)): inputs = [self.dataloader.dataset[index]] assert len(inputs) == 1 # load support images and gt-boxes img = cv2.imread(inputs[0]['file_name']) # BGR img_h, img_w = img.shape[0], img.shape[1] ratio = img_h / inputs[0]['instances'].image_size[0] inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor = inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor * ratio boxes = [x["instances"].gt_boxes.to(self.device) for x in inputs] # extract roi features features = self.extract_roi_features(img, boxes) all_features.append(features.cpu().data) gt_classes = [x['instances'].gt_classes for x in inputs] all_labels.append(gt_classes[0].cpu().data)

2023-06-09 上传