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同时,它将卷积神经网络与传统方法相结合,以基于短时傅立叶变换和连续小波变形的特征提取方法提出特征提取方法。卷积神经网络分类算法使用特征提取算法来提取时间频率特征来制作时间频率图,并使用卷积网络来快速学习分类的功能。测试结果表明,该算法在运动图像脑电图公共数据集中的精度为96%,而自制数据集的精度率约为92%,这证明了算法在运动成像EEG分类中的可行性。
零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1,Wang Shibo 1,Cai Guowei 1,Liu Chuang 1,Guo Xiaoqiang 2
WSDY06A1Y2N 产品是单节锂离子 / 锂聚合物可充 电电池组保护的高集成度解决方案。 WSDY06A1Y2N 包括了先进的功率 MOSFET ,高精 度的电压检测电路和延时电路。 WSDY06A1Y2N 具有非常小的 SOT-23-5L 封装, 这使得该器件非常适合应用于空间限制得非常小的 可充电电池组应用。 WSDY06A1Y2N 具有过充、过放、过流、短路等所 有电池需要的保护功能,并且工作时功耗非常低。 WSDY06A1Y2N 不仅仅为穿戴设备而设计,也适用 于一切需要锂离子或锂聚合物可充电电池长时间供 电的各种信息产品的应用场合。
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正常状态下,通过负载对电池放电, DW02R 电路的 VM 端电压将随放电电流的增加而升高。如果放电电 流增加使 VM 端电压超过过电流放电保护阈值 V EDI ,且持续时间超过过电流放电保护延迟时间 tEDI ,则 DW02R 进入过电流放电保护状态;如果放电电流进一步增加使 VM 端电压超过电池短路保护阈值 V SHORT ,且 持续时间超过短路延迟时间 t short ,则 DW02R 进入电池短路保护状态。
恒压状态下,芯片内部恒流环 CC_COMP 电压大 于 3.5V ,当输出负载电流 I O1 突然增大到 I O2 (超 过恒流输出电流 I OCP ), CC_COMP 会从高电压下 降到 3.5V 以下。当 CC_COMP 下降到 3.5V 时, 芯片会短暂关闭恒流控制,继续以恒压方式工作, 进入 P EAKLOAD 模式,系统升频, I O2 越大频率越大, 并且允许的最大频率增加至 F PKMAX ;与此同时会 启动内部的 P EAKLOAD 模式计时功能,保证此模式 的最大工作时间不会超过预设的 T HOLD 。计时时间 达到 T HOLD 后,芯片会强行退出 P EAKLOAD 模式, 并且会激活一个屏蔽时间 T BLANK 的计时,以确保 允许下一次进入 P EAKLOAD 模式至少超过此 T BLANK 时间;与此同时,会激活内部恒流模块的工作, 在这种情况下,由于负载还是 I O2 ,所以系统的输 出电压会持续下降,直至触发 H ICCUP 保护、系统 重启。