Joint Video Team (JVT) of ISO/IEC MPEG & ITU-T VCEG (ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 and ITU-T SG16 Q.6)
7th Meeting: Pattaya II ,Thailand, 7-14 March, 2003Document: JVT-G012 Filename: JVT-G012.doc
Title: Adaptive Basic Unit Layer Rate Control for JVT Status: [Input Document to JVT]
Purpose: [ Proposal]
Author(s) or Contact(s): Zhengguo Li, Feng Pan, Keng Pang
Lim, Genan Feng, Xiao Lin and
Susanto Rahardja
Signal Processing Program, Institute
for InfoComm Research
21 Heng Mui Keng Terrace
Singapore 119613
Tel:
Email:
+65 6874 6874
{ezgli,efpan,kplim,gnfeng,linxi
ao,rsusanto}@i2r.a-
https://www.doczj.com/doc/8a1928192.html,.sg
Source: [Institute for InfoComm Research]
_____________________________
(Begin text of document here: 11-point font is suggested for short documents, 10 for long ones)
1. Introduction
An encoder employs rate control as a way to regulate varying bit rate characteristics of the coded bitstream in order to produce high quality decoded frame at a given target bit rate. Rate control is thus a necessary part of an encoder, and has been widely studied in standards, like MPEG 2, MPEG 4, H.263, and so on [1,2,3,4,5]. However, it has not been well studied for JVT. The rate control for JVT is more difficult than those for other standards. This is because the quantization parameters are used in both rate control algorithm and rate distortion optimization (RDO), which resulted in the following chicken and egg dilemma when the rate control is studied: to perform RDO for macroblocks (MBs) in the current frame, a quantization parameter should be first determined for each MB by using the mean absolute difference (MAD) of current frame or MB [1,2,7,8]. However, the MAD of current frame or MB is only available after the RDO. Moreover, the available channel bandwidth for the coding process can be either constant or time varying. We thus need to consider both the constant bit rate (CBR) case and the variable bit rate (VBR) case. However, the existing schemes focus on the CBR case [1,2,3,4].
In this proposal, we present an adaptive basic unit layer rate control scheme for JVT by introducing a concept of basic unit and a linear model. The basic unit can be a frame, a slice, or an MB. The linear model is used to predict the MAD of current basic unit in the current frame by that of the basic unit in the co-located position of the previous frame. The chicken and egg dilemma is solved as follows: the target bit rate for the current frame is computed by adopting a leaky bucket model （漏桶模型）and linear tracking theory according to the predefined frame
rate, the current buffer occupancy, the target buffer level and the available channel bandwidth [6]. The remaining bits are allocated to all non-coded basic units in the current frame equally because the MADs of non-coded basic units are not known. The MAD of current basic unit is predicted by the linear model using the actual MAD of basic unit in the co-located position of previous frame. A quadratic rate-distortion (R-D) model [1,2] is used to calculate the corresponding quantization parameter, which is then used for the rate distortion optimization for each MB in the current basic unit. We focus on the VBR case while our scheme performs equally well in the CBR case. A virtual buffer is used in our scheme to help adjust the coding process according to the dynamics of the channel bandwidth. The buffer is not underflowed
nor overflowed. Since the model is almost the same as the leaky bucket model, our rate control is thus conformed to hypothetical reference decoder (HRD).
To verify our scheme, we test our scheme in both the VBR case and CBR case. The bit rate curve for the VBR case is a predefined curve. It is shown that the number of actual generated bits is kept close to the bit rate curve and the buffer is neither underflowed nor overflowed. For the CBR case, we compare the coding efficiency of an encoder by using our rate control scheme with that of an encoder using a fixed quantization parameter. The target bit rate is generated by coding a test sequence with a fixed quantization parameter. The computed rate is then specified in the encoder using our rate control scheme. The coding efficiency is improved by up to 1.02dB by our scheme, and the average PSNR of all testing sequences is improved by 0.32dB. We also compare our scheme with F086 recommended by AHG by using the software AHM2.0 [9][10]. The PSNR is improved by up to 1.73dB, the maximum loss is 0.25dB, and the average PSNR of all testing sequences as recommended by the AHG is improved by 0.5dB. It should be mentioned that our scheme is one pass while F086 is partially two pass.
2. Preliminary Knowledge
In this section, we shall present the problem associated with the rate control for H.264.
2.1 The Chicken and Egg Dilemma
The coding process of a MB related to the rate control is given by
Rate→
Control
→
→
→
Parameter
Coding
Quantizati
MA D
on
RDO
Since quantization parameters are specified in both rate control and RDO, there exists a problem when the rate control is implemented: to perform RDO for a MB, a quantization parameter should be first determined for the MB by using the MAD of MB. However, the MAD of current MB is only
available after performing the RDO. This is a typical chicken and egg dilemma. Because of this, the rate control for H.264 is more difficult than those for MPEG 2, MPEG 4 and H.263. To study the rate control for H.264, we need to solve the problem to estimate the MAD of current MB. Besides this, we also need to compute a target bitrate for the current MB and to determine the number of contiguous MBs that share the same quantization parameter. To solve these problems, we need the following preliminary knowledge.
2.2 Definition of A Basic Unit
The concept of a basic unit is defined by
Definition 1 Suppose that a frame is composed of mbpic N MBs. A basic unit is defined to be a group of contiguous MBs which is composed of mbunit N MBs where mbunit N is a fraction of
mbpic N .
Denote the total number of basic units in a frame by unit N , which is computed by
mbunit
mbpic unit N
N N =
(1)
Examples of a basic unit can be an MB, a slice, a field, or a frame. For example, consider a video sequence with QCIF size, mbpic N is 99. According to Definition 1,t mbunit N can be 1, 3, 9, 11, 33, or 99. The corresponding unit N is 99, 33, 11, 9, 3, and 1, respectively.
It is noted that by employing a bigger basic unit, a higher PSNR can be achieved while the bit fluctuation is also bigger. On the other hand, by using a small basic unit, the bit fluctuation is less severe, but with slight loss in PSNR.
2.3 A Fluid Flow Traffic Model
We shall now present a fluid flow traffic model to compute the target bit for the current coding frame. Let gop N denote the total number of frames in a group of picture (GOP),
),,2,1,,2,1(,gop j i N j i n == denote the jth frame in the ith GOP, and )(,j i c n B denote the
occupancy of virtual buffer after coding the jth frame. We then have
)
()(8
)(}
},)()()(,0min{max{)(,0,11,1,,,1,gop N i c i c s c s r
j i j i j i c j i c n B n B B n B B F n u n A n B n B ==
-+=++
(2)
where A(j i n ,) is the number of bits generated by the jth frame in the ith GOP, u(j i n ,) is the available channel bandwidth which can be either a VBR or a CBR, r F is the predefined frame rate, and s B is the buffer size and its maximum value is determined based on different level and different profile [7].
Note that the initial buffer fullness is set at 8/s B . It can also be set at other value. Normally, the initial buffer fullness can be set at a low level if the bit fluctuation is very small.
The model is similar to the leaky bucket model in [7] in the sense that .8/7s B F = In our design, we guarantee that the bitstream is contained in the above virtual buffer. Therefore, when the bitstream is input to an HRD with parameters s B B u R ==, and 8/7s B F =, the HRD buffer does not overflow nor underflow. In other words, our rate control scheme is conformed to HRD.
2.4 A Linear Model for MA D Prediction
We now introduce a linear model to predict the MADs of current basic unit in the current frame by that of the basic unit in the co-located position of the previous frame. Suppose that the predicted MAD of current basic unit in the current frame and the actual MAD of basic unit in the co-located position of previous frame are denoted by cb
MAD and pb
MAD
, respectively. The linear
prediction model is then given by
21*a MAD
a MAD
pb
cb
+=
(3)
where 1a and 2a are two coefficients of prediction model. The initial value of 1a and 2a are set to 1 and 0, respectively. They are updated after coding each basic unit. The linear model (3) is proposed to solve the chicken and egg dilemma.
With the concept of basic unit, models (2) and (3), the steps in our scheme are given as follows: 1. Compute a target bit for the current frame by using the fluid traffic model (2) and linear tracking theory [5].
)
()(8
)(}
},)()()(,0min{max{)(,0,11,1,,,1,gop N i c i c s c s r
j i j i j i c j i c n B n B B n B B F n u n A n B n B ==
-+=++ （2）
)()()
()()()(1,1,,1,,------+
=j i gop r
j i j i j i r j i r n A j N F n u n u n T n T （5）
2. Allocate the remaining bits to all non-coded basic units in the current frame equally.
3. Predict the MAD of current basic unit in the current frame by the linear model (3) using the actual MAD of basic unit in the co-located position of previous frame.
4. Compute the corresponding parameter by using the quadratic R-D model [1,2].
5. Perform RDO for each MB in the current basic unit by the quantization parameter derived from step 4 [7,8].
Our proposed rate control scheme is composed of two layers: GOP layer rate control and frame layer rate control if the basic unit is selected as a frame. Otherwise, an additional basic unit layer rate control should be added. They will be presented in detail in the following sections.
3. GOP Layer Rate Control
In this layer, we need to compute the total number of remaining bits r T for all non-coded frames in each GOP and to determine the starting quantization parameter of each GOP. Same as [5], we assume that the GOP structure is IBBPBBP... P or IPPP…P, with I being an intra -coded picture, P being a forward predicted picture and B being a bi-directional predicted picture. The length of a GOP is usually 15-30 [4].
3.1 Total Number of Bits
In the beginning of the ith GOP, the total number of bits allocated for the ith GOP is computed as follows:
))(8
(
*)()(,11,0,gop N i c s gop r
i i r n B B N F n u n T ---=
(4)
It can be shown from equation (4) that the coding results of the latter GOPs depend on those of the former GOPs. To ensure that all GOPs have a uniform quality, each GOP should use its own budget. In other words, the buffer occupancy should be kept at 8/s B after coding each GOP. Since the channel bandwidth may vary at any time, r T is updated frame by frame as follows:
)()()
()()()(1,1,,1,,------+
=j i gop r
j i j i j i r j i r n A j N F n u n u n T n T
(5)
In the case of CBR, i.e. )()(1,,-=j i j i n u n u , Equation (5) is simplified as
)()()(1,1,,---=j i j i r j i r n A n T n T
(6)
In other words, Equation (5) is also applicable to the CBR case.
3.2 Starting Quantization Parameter of Each GOP
In our scheme, the starting quantization parameter of the first GOP is a predefined quantization parameter 0QP . The I frame and the first P frame of the GOP are coded by 0QP . 0QP is predefined based on the available channel bandwidth and the GOP length. Normally, a small 0QP should be chosen if the available channel bandwidth is high and a big 0QP should be used if it is low. Under the same bandwidth, 0QP reduces by 1 if the GOP length increases by 15.
The starting quantization parameter of other GOPs st QP is computed by
15
)
()(810,,1gop i r N i r p
PQP st N n T n T N
Sum QP gop -
-
-=
-
(7)
where p N is the total number of P frame in the previous GOP and PQP
Sum
is the sum of
quantization parameters for all P frames in the previous GOP. Same as 0QP , st QP is adaptive to the GOP length and the available channel bandwidth.
The I frame and the first P frame are coded using st QP .
4. Frame Layer Rate Control
The frame layer rate control scheme consists of two stages: pre-encoding and post-encoding.
4.1 Pre-Encoding Stage:
The objective of this stage is to compute quantization parameter for all frames. We shall first provide a simple method to compute the quantization parameters of B frames.
4.1.1 Quantization parameters of B frames
Since B frames are not used to predict any other frame, the quantization parameters can be greater than those of their adjacent P or I frames such that the bits could be saved for I and P frames. On the other hand, to maintain the smoothness of visual quality, the difference between the quantization parameters of two adjacent frames should not be greater than 2. Based on the observations, the quantization parameters of B frames are obtained through a linear interpolation method as follows:
Suppose that the number of successive B frames between two P frames is L and the quantization parameters are 1QP and 2QP , respectively. The quantization parameter of the ith B frame is calculated according to the following two cases:
Case 1. L=1. In other words, there is only one B frame between two P frames. The quantization parameter is computed by
??
???+≠++=Otherwise
2 if 2
2~121211QP QP QP QP QP B Q
(8)
Case 2 L>1. In other words, there are more than one B frame between two P frames. The quantization parameters are computed by
)}1(2)},1(2,1
)(max{min{~
121-----++=i i L QP QP QP B Q i α
(9)
where α is the difference between the quantization parameter of the first B frame and 1QP , and is given by
????????
?+-=--=---=---=---≤----=Otherwise
1
2QP 2
1212223201231212121212L QP L QP QP L QP QP L QP QP L QP QP α
(10)
The case that 1212+-<-L QP QP can only occur at time instant the video sequence switches from one GOP to another GOP.
The final quantization parameter i QB is further adjusted by
}51},1,~
min{max{i i B Q QB =
(11)
4.1.2 Quantization Parameters of P Frames
The quantization parameters of P frames are computed via the following two steps:
Step 1 Determine a target bit for each P frame. Step 1 is composed of the following two sub-steps.
Step 1.1 Macroscopic control (budget allocation among pictures).
The bit allocation is implemented by predefining a target buffer level for each P picture. The function of target buffer level is to compute a target bit for each P frame, which is then used to compute the quantization parameter. Since the quantization parameter of the first P frame is given at the GOP layer, we only need to predefine target buffer levels for other P frames in each GOP. After coding the first P frame in the ith GOP, we reset the initial value of target buffer level as
)()(2,2,i c i n B n Tbl =
(12)
where )(2,i c n B is the actual buffer occupancy after coding the first P frame in the ith GOP.
The target buffer level for the subsequent P frames is determined by
r j i j i b j i p r j i j i p p
s i j i j i F n u L n W n W F n u L n W N
B n T b l n T b l n T b l )
()
)(~
)(~()()1)((~
1
8
/)()()(,,,,,2,,1,-+++---
=+ (13)
where )(~,j i p n W is the average complexity weight of P pictures, )(~
,j i b n W is the average complexity weight of B pictures, and )(,j i n Tbl is the target buffer level. p W ~ and b W ~
are computed by
3636
.1)
()()()()()(8)(~
*78)()(~8
)(~
*78)()(~
,,,,,,1,,,1,,,j i b j i b j i b j i p j i p j i p j i b
j i b j i b j i p j i p j i p n Q n S n W n Q n S n W n W n W n W n W n W n W =
=+
=+
=-- (14)
p S and b S are the number of bits generated by encoding the corresponding frame, and p Q and
b Q are the corresponding quantization parameters.
In the case that there is no B frame between two P frames, Equation (13) can be simplified as
1
8
/)()()(2,,1,---
=+p
s i j i j i N
B n T b l n T b l n T b l
(15)
It can be easily shown that )(,gop
N
i n Tbl is about 8/s B . Thus, if the actual buffer fullness is exactly
the same as the predefined target buffer level, it can be ensured that each GOP uses its own budget. However, since the rate-distortion (R-D) model and the MAD prediction model are not accurate [1,2], there usually exists a difference between the actual buffer fullness and the target buffer level. We therefore need to compute a target bit for each frame to reduce the difference between the actual buffer fullness and the target buffer level. This is achieved by the following microscopic control.
Step 1.2 Microscopic control (target bit rate computation).
Using linear tracking theory [6], the target bits allocated for the jth frame in the ith GOP is determined based on the target buffer level, the frame rate, the available channel bandwidth and the actual buffer occupancy as follows:
))()(()()(~
,,,,j i c j i r
j i j i n B n Tbl F n u n f -+=γ
(16)
wherein γ is a constant and its typical value is 0.75 when there is no B frame and 0.25 otherwise. If the actual number of generated bits is around the target, it can be easily shown that
))()()(1()()(,,1,1,j i j i c j i j i c n Tbl n B n Tbl n B --≈-++γ
(17)
Therefore, a tight buffer regulation can be achieved by choosing a large γ.
Meanwhile, the number of remaining bits should also be considered when the target bit is computed.
)
1()()1()()
()()(?,1,,1,,1,,-+-=
---j N n W j N
n W n T n W n f r b j i b r
p j i p j i r j i p j i
(18)
The target bit is a weighted combination of )(~
,j i n f and )(?,j i n f :
)(~*)1()(?*)(,,,j i j
i j i n f n f n f ββ-+= (19)
wherein β is a constant and its typical value is 0.5 when there is no B frame and is 0.9 otherwise.
Step 2 Compute the quantization parameter and perform RDO.
The MAD of current P frame is predicted by model (2) using the actual MAD of previous P frame.
The quantization parameter pc
Q ? corresponding to the target bit is then computed by using the quadratic model provided in [1,2]. The details on this can be found in [1,2,5], it is thus not elaborated in this section. To maintain the smoothness of visual quality among successive frames, the quantization parameter pc Q ~
is adjusted by
}}?,2max{,2min{~pc
pp pp pc Q Q Q Q -+= (20)
where pp Q is the quantization parameter of the previous P frame.
The final quantization parameter pc Q is further bounded by
}}1,~
max{,51min{pc pc Q Q =
(21)
The quantization parameter is then used to perform RDO for each MB in the current frame by using the method provided in [7,8]. The coding mode is selected by minimizing the following performance index:
)|,,()|,,(mod QP MODE c s R QP MODE c s D e λ+
(22) with pictures.
B for ,2
85.04pictures;
P I,for ,2
85.03
/mod 3
/mod QP e QP e ??=?=λλ
(23)
If the picture is P or B and the SAD is adopted as the criterion, the lambda in motion estimation is give by
e motion mod λλ=
(24)
4.2 Post-encoding Stage:
There are three major tasks in this stage: update the parameters 1a and 2a of model (3), the parameters of quadratic R-D model, and determine the number of frames needed to be skipped. After encoding a picture, the parameters of model (3), as well as those of quadratic R-D model are updated. A method similar to that of R-D model in [1,2] is used where the window size is computed by using the method provided in [5] instead of that in [1,2].
After encoding a frame, the actual of bits generated, A(),j i n is added to the current buffer occupancy. To ensure that the updated buffer occupancy is not too high, the frame skipping parameter post
N
is set to zero and increased until the following buffer condition is satisfied [1]:
8.0*)(,s N j i c B n B post <+
(25)
wherein the buffer fullness is updated as follows:
post ,,1,N 1 ;/)()()(<≤-=++++l F n u n B n B r l j i l j i c l j i c
(26)
5. Basic Unit Layer Rate Control
If the basic unit is not selected as a frame, an additional basic unit layer rate control should be added to our scheme.
Same as the frame layer rate control, the I frame is coded by single quantization parameter. It is computed in the same way as that at frame layer. The B frame is also coded by single quantization parameter. It is computed almost the same as that at the frame layer provided that 1QP and 2QP are replaced by the average values of quantization parameters of all basic units in the corresponding frame.
In the remaining part of this section, we shall provide the basic unit layer rate control for each P frame.
Same as the frame layer, we shall first determine the target bit for each P frame. The process is the same as that at the frame layer. The bits are then allocated to each basic unit. Since the MADs of all non-coded basic units in the current frame are not known, we allocate the remaining bits to all non-coded basic units in the current frame equally.
The basic unit layer rate control selects the values of quantization parameters of all basic units in a frame, so that the sum of generated bits is close to the frame target )(,j i n f .
The following is a step-by-step description of this method.
Step 1 Compute the number of texture bits l t R , for the current basic unit. This step is composed of the following three substeps:
Step 1.1 Compute the target bit for the current basic unit.
Let )(,j i rb n f and ub N denote the number of remaining bits for the all non-coded basic unit in the current frame and the number of non-coded basic units, respectively. The initial values of )(,j i rb n f and ub N are )(,j i n f and unit N , respectively. The target bit for the current basic unit is given by ub rb N f /.
Step 1.2 Compute the average number of header bits generated by all coded basic units:
)
1(~?)11(~~1,,,1,,unit
hdr unit
l
hdr hdr l hdr l hdr l hdr N l m N l m m l m l m m -
+=+-=-
(27)
where l hdr m
,? is the actual number of header bits generated by the lth basic unit in the current frame, 1,hdr m is the estimate from all basic units in the previous frame.
Step 1.3 Compute the number of texture bits l t R ,.
hdr ub
rb l t m N f R -=
,
(28)
Step 2 Predict the MAD of current basic unit in the current frame by model (3) using the actual MAD of basic unit in the same position of previous frame.
Step 3 Compute the quantization parameter of current basic unit by using the quadratic R-D model. We need to consider the following three cases:
Case 1 The first basic unit in the current frame.
apf cb Q Q =
(29)
where apf Q is the average value of quantization parameters for all basic units in the previous frame.
Case 2 0 DQuant Q Q pb cb +=? (30) where pb Q is the quantization parameter of previous basic unit. To reduce the blocking artifacts, DQuant is 1 if unit N is greater than 8 and is 2 otherwise. To maintain the smoothness of visual quality, the quantization parameter is further bounded by }}?,,51min{,,1max{cb apf apf cb Q Q Q Q ?+?-= (31) where ? is 3 if mbunit N is less than the total number of MBs in a row, and 6 otherwise. Case 3 Otherwise. In this case, we shall first compute a quantization parameter cb Q ? by using the quadratic model. Similar to case 2, it is bounded by }},?min{,max{~DQuant Q Q DQuant Q Q pb cb pb cb +-= (32) The objective is to reduce the blocking artifacts. Meanwhile, to maintain the smoothness of visual quality, it is further bounded by }}~ ,,51min{,,1max{cb apf apf cb Q Q Q Q ?+?-= (33) Step 4 Perform RDO for all MBs in the current basic unit. Step 5 Update the number of remaining bits and the number of non-coded basic units for the current frame. Step 6 After coding a whole frame, apf Q is updated. To obtain a good trade-off between average PSNR and bit fluctuation, mbunit N is recommended to be the number of MBs in a row for real time video communication, and unit N is recommended to be 9 for other applications. Comment: To reduce the number of bits used for the difference among the quantization parameters of MBs, the syntax of H.264 could be modified by inserting a flag in the beginning of the bit stream to indicate the exact number of MBs in the basic unit. We then only need to code the difference among the quantization parameters of basic unit instead of those of MBs. 6. Experimental Results We test our rate control scheme in both the VBR case and the CBR case. RDO is ON when the frame type is IPBBP and it is off when the frame type is IPPP. Group 1 Variable bit rate (VBR) Test conditions are given in Table 1. The test platform is JM6.1; Test sequences: News, Foreman, Container, Coastguard, and Silent; Format: QCIF(4:2:0); Input frame rate is 30 f/s, encoded frame rate is 15f/s; QP for the first I picture is 21; Bandwidth: 128000 bits/s (60 ≤j), 192000 bits/s 1≤ () ≤j. 150 61≤ Table 1 Test Conditions The experimental results for the sequences are given in the following Figures 1-5 and Table 2. It is shown that the actual generated bits are closed to their target bit rate and the actual buffer is kept close to its target buffer level. Moreover, the buffer is neither underflow nor overflow. Figure 1 Experimental results for Foreman Under VBR Figure 2 Experimental results for News Under VBR Figure 3 Experimental results for Silent Under VBR Figure 4 Experimental results for Container Under VBR Figure 5 Experimental results for Coastguard Under VBR Table 2 Experimental Results for sequences with QCIF size under VBR Test sequences: Paris, Mobile, Tempete and Goldfish; Format: CIF(4:2:0); Input frame rate is 30 f/s, encoded frame rate is 15f/s; QP for the first I picture is 26; Bandwidth: 512000 bits/s (60 ≤j. 150 61≤ 1≤ ≤j), 768000 bits/s () The experimental results for the sequences are given in the following Figures 6-9 and Table 3. It is shown that the actual generated bits are closed to their target bit rate and the actual buffer is kept close to its target buffer level. Moreover, the buffer is neither underflow nor overflow. Figure 6 Experimental results for Paris Under VBR Figure 7 Experimental results for Tempete under VBR Figure 8 Experimental results for Mobile under VBR Figure 9 Experimental results for Goldfish under VBR Table 3 Experimental results for sequences with CIF size under VBR Group 2 Constant bit rate (CBR) The test conditions and test sequences are given in Tables 4 and 5, respectively. The bit rates are generated by coding the test sequences with fixed quantization parameters 28,32,36,40 and they are the target bit rates for an encoder with our rate control scheme. When the frame type is IPPP, the initial quantization parameters of our scheme are 24,28,32, and 36 respectively. When the frame type is IPBBP, the initial quantization parameters are 26,30,34, and 38 respectively. Table 4 Test Conditions The experimental results are given in Tables 6-9. It can be shown from Tables 6-9 that the PSNR is improved by up to 1.02dB by using our scheme. The average PSNR of all testing sequences is improved by 0.32dB. 如下为加密芯片加密流程以及相关的加密参数码，请确认。 ALPU具体指的是什么？（Algorithm License Permit Unit） 近来有很多关于IT技术被恶意复制的威胁。NEOWINE的ALPU系列加密芯片就是为了保护研发成果，防止研发的产品在市场上被简单恶意复制。 ALPU如何防止复制？ 1.先进的生产工艺：* 芯片是按照ASIC工艺设计，芯片的内部有25层的逻辑线路构成，在SOT23-6L 封装下，分析内部线路，进行硬件破解几乎不可能！ 一般情况下，即使PCB板和硬件电路被破解，ASIC工艺制造的芯片几乎是不可能被破解的。 * 芯片丝印只打印生产周记，不标注任何产品名称信息。 2.独特的客户管理机制：* 我们针对每个客户的应用领域和产品，提供不同的ID和加密算法。 * 对客户信息备案管理，绝对保密客户信息，保证客户的利益。 * 客户确认使用ALPU后，将签署保密协议，独家采购协议。合同中有客户信息保护条款，以及独家使用权和采购权条款。 3.独特的加密算法：ALPU系列加密芯片在标准AES-128加密引擎技术上，独立开发并获得了独有专利技术的加密逻辑算法。并获得多项韩国国家专利局认证（参考附件1-4） 4.简单的使用方式: 在客户端的编译环境，交叉编译后生成的加密库，已经嵌入客户的程序内部，客户可自主选择在何种环节上进行加密认证，例如：开机时，选择调用功能时，或时间段。 5.独特的运算方式：ALPU通过调用随机数，通过I2C进行加密数据的通信，加密的数据在CPU(MCU)和ALPU相互之间传送，并进行认证对比。 在相同的环境下，即使偶尔发送了相同的随机数，返回的数据也是不同的，这是基于我司独有的专利加密技术，ALPU内部的算法根据自己的逻辑运算，可以使返回的数据没有任何规律可循。 相互之间传送和接收的加密数据，如果不符合ALPU的加密逻辑，ALPU认证无法通过，系统便无法正常运行。因此没有ALPU，系统将无法正常运行。 6.安全的防抄板机制：根据客户的需求，我们会为大客户提供更为安全有效的加密体系，加密库的核心是AES128加密引擎和192层可编程参数，可根据系统的安全需求，设置高、中、低三种安全级别的加密库形式， 通过对加密芯片内部寄存器的开关机制，每个级别的加密库又分为若干子级别的加密库形式，加密库提升一级，之前的加密库便不可使用，系统将无法识别旧加密库。 谈谈情绪管理心得体会 随着情绪智力概念的提出,研究者日益认识到情绪管理的重要性,情绪管理已成为学术界广泛关注的的热门话题。接下来就跟着的脚步一起去看一下关于谈情绪管理心得体会吧。 谈情绪管理心得体会篇1 最近观看了一段情绪管理与控制的视频演讲，很受启发，学到很多东西，演讲很精辟很有道理。在生活工作中难免有各种各样的不如意，很难避免做事十全十美不犯错误，关键是心情不好和犯错之后怎样想和怎样做?人人都会有心情不好的时候，在心情烦躁时，该怎么做?失控的情绪是生活和事情的大敌，极端的情绪可以让你的朋友远离你，让你的家人疏远你，让你的事业蒙上一层阴影。做错事的时候，如果你不改变和找出错误的源头，那么你将会陷入重犯的恶性循返中去。所以，学会控制自己的情绪，找出源头，改变自己!!!那么我们怎样才能做到这些呢? 1、情绪管理只有一条规则 你一定有过这样的经历：头脑一热，一切条条框框都扔在了脑后，只剩下了冲动，冲动之余，做出了许多出格的事情。等冷静下来，才感到后悔莫及，但是事情都已经发生了，后悔也晚了。其实，如果当时再冷静一点。就可以很好地解决问题，为什么就不能控制自己呢?所以，与其到事后再后悔，还不如在冲动的情绪上来的时候就努力让自己平静下来。一旦感到自己的呼吸加快，心跳加速，大脑在迅速的 失去清晰感时，就一定要提醒自己：冷静，冷静，再冷静!让自己把思绪沉下来，只有脑袋清醒，观念清醒，理智才会发挥作用，你就会发现事情远没有你想象得那么糟糕，只要从容应对，一切都可以解决。我们都是独一无二的人，都有着自己的喜好与厌恶，有着不同于别人的经历和观念。我们的个性存在并依赖在全社会里。不要依赖自己的经验来判断别人的对与错。只不过是我们面对同一件事情，我们经验不一样，我们立场不一样，我们喜好不一样。个人想法不一样，是由个人长期累积的经验不同所造成的。个别差异我们必须要加以尊重。我们彼此尊重，彼此包容，彼此谅解，这样才能求同存异，保证每个人表达自己真实的意愿。 2、我们做错事的时候 生活中难免会做错事情，重要的不是唉声叹气的后悔做错了，而是重整旗鼓的再接再厉的再来一次，找出错误，争取下次不再犯同样的错误;如果是一些不伤大雅的失误，自己要学会释放压力和责备，更加要注意同周围环境相结合的客观处理，像视频中说的，有时候人事承担不起所有人的指责的。同时我们在学会这种圆滑的同时，我们自己也要从内心内部改变自己，并且不要去人云亦云，不要去过多的指责别人，夺取鼓励和关心那些犯错和事物的人，争取在将来的人生里少犯或不犯错误。 3、怨天尤人并无实际作用 在当今社会中，有些人生活在窘迫环境中的人，他们在少年时代就有一种改变命运的冲动，特别是来自艰苦山区，贫穷农村的人，他 HEFEI UNIVERSITY 自动控制原理课程总结 系别电子信息与电气工程系 专业自动化 班级 09自动化（1）班 姓名 完成时间 2011.12.29 自动控制原理课程总结 前言 自动控制技术已广泛应用于制造、农业、交通、航空及航天等众多产业部门，极大地提高了社会劳动生产率，改善了人们的劳动环境，丰富了人民的生活水平。在今天的社会中，自动化装置无所不在，为人类文明进步做出了重要贡献。本学期我们开了自动控制原理这门专业课，下面主要介绍下我对这门课前五章的认识和总结。 一、控制系统的数学模型 1.传递函数的定义： 在线性定常系统中，当初是条件为零时，系统输出的拉氏变换与输入的拉氏变换之比。 （1）零极点表达式： （2）时间常数表达式： 2.信号流图 （1）信号流图的组成 节点：用来表示变量或信号的点，用符号“○”表示。 支路：连接两节点的定向线段，用符号“→”表示。（2）信号流图与结构图的关系 3.梅逊公式 其中：Δ=1-La+LbLc-LdLeLf+...成为特征试。 Pi：从输入端到输出端第k条前向通路的总传递函数 Δi：在Δ中，将与第i条前向通路相接触的回路所在项除去后所余下的部分，称为余子式。 La：所有单回路的“回路传递函数”之和 LbLc：两两不接触回路，其“回路传递函数”乘积之和 LdLeL：所有三个互不接触回路，其“回路传递函数”乘积之和“回路传递函数”指反馈回路的前向通路和反馈通路的传递函数只积并且包含表示反馈极性的正负号。 二、线性系统的时域分 1.ζ、ωn坐标轴上表示如下： （1）闭环主导 极点： 当一个极点距离虚轴较近，且周围没有其他闭环极点和零点，并且该极点的实部的绝对值应比其他极点的实部绝对值小5倍以上。（2）对于任何线性定常连续控制系统由如下的关系： ①系统的输入信号导数的响应等于系统对该输入信号响应的导数； ②系统对输入信号积分的响应等于系统对该输入信号响应的积分，积分常数由初始条件确定。 2.劳斯判据： 设系统特征方程为 : 劳斯判据指出：系统稳定的充要条件是劳斯表中第一列系数都大于零，否则系统不稳定，而且第一列系数符号改变的次数就是系统特征方程中正实部根的个数。 劳斯判据特殊情况的处理 ⑴某行第一列元素为零而该行元素不全为零时——用一个很小的正数ε代替第一列的零元素参与计算，表格计算完成后再令ε→0。 ⑵某行元素全部为零时—利用上一行元素构成辅助方程，对辅助方程求导得到新的方程，用新方程的系数代替该行的零元素继续计算。 3.稳态误差 (1)定义： (2)各种误差系数的定义公式 情绪管理心得体会 篇一：控制情绪情绪，大家都有，天生就有。大家都有控制权。但是，在过度激动（生气，悲伤，快乐……）时想控制好，却非常地不容易，我们常常因此出洋相。这是两个故事，一个真实，一个虚构。有人曾因某个不佥行为，把世界首富告上法院，他的律师本身可以打赢官司的，却因为在法庭上过度兴奋，出乎意料地打输了。有只小鸟在冬天冻僵了，摔倒在地上，有头牛粪便把它盖住了，使它醒了。小鸟高兴地唱起歌来，不料却因此被猫发现，给吃了。这都是一些活生生的例子告诉我们，一定要控制好情绪。比如，我们在受气时候打人，先问问自己，打人可以解决什么？在伤心时想哭，先问问自己，哭能解决什么？在气愤时想骂人，想想骂得再凶，问题解决不了，自己在别人心目中的印象会变得怎样？……只有学会控制好我们自己的情绪，我们才会成为有修养，受人敬重的人，才能更快地走向成功！篇二：情绪与情感管理表面上看，微软是一家技术领先的公司，它以不断进步的技术和解决方案，在不断地创造和满足着客户的需求，制定并左右着市场竞争的未来规则。事实上，推动微软持续进步和发展的，则是蕴藏在微软公司内部的一种追求成功和创新的人气、情感和情绪。微软公司的价值观主要包括：诚实和守信；公开交流，尊重他人，与他人共同进步；勇于面对重大挑战；对客户、合作伙伴和技术充满激情；信守对客户、投资人、合作伙伴和雇员的承诺，对结果负责；善于自我批评和自我改进、永不自满等。但是最能体现微软公司文化精髓的，还是比尔·盖茨的一句话：“每天清晨当你醒来时，都会为技术进步及其为人类生活带来的发展和改进而激动不已。”微软公司里的官僚作风比较少。公司放权给每一个人主导自己的工作。公司没有“打卡”的制度，每个人上下班的时间基本上由自己决定。公司支持人人平等，资深人员基本上没有“特权”，依然要自己回电子邮件，自己倒咖啡，自己找停车位，每个人的办公室基本上都一样大。微软实行“开门政策”，也就是说，任何人可以找任何人谈任何话题，当然任何人也都可以发电子邮件给任何人。一次，有一个新的员工开车上班时撞了比尔·盖茨停着的新车，她吓得问老板怎么办，老板说“你发一封电子邮件道歉就是了。”她发出电子邮件后，在一小时之内，比尔不但回信告诉她，别担心，只要没伤到人就好，还对她加入公司表示欢迎。如果说，盖茨是微软的“大脑”，那么鲍尔默就是微软公司赖以起搏的“心脏”。身材魁伟、习惯咬指甲、大嗓门、工作狂的鲍尔默是天生激情派。他的管理秘诀，就是激情管理。激情管理，给人信任、激励和压力。无论是在公共场合发言，还是平时的会谈，或者给员工讲话，他总要时不时把一只攥紧的拳头在另一只手上不停地击打，并总以一种高昂的语调爆破出来，以致于他1991年在一次公司会议上，连续高喊：“微软视窗视窗”，叫得太猛太响亮，喊坏了嗓子，不得不进医院动了一次手术。鲍尔默的出现无疑为微软增添了更多的活力与激情。而且他在管理方面的得心应手让盖茨终于得以从捉襟见肘的管理状态中逃脱了出来，成为一名专职的程序员。这位更擅长团队情绪管理和公关的微软新掌门一上台，就向媒体公开了“重组微软”的核心价值观：用激情主义在合作伙伴、客户和业界同仁中塑造微软诚信的商业新形象。（宋振杰）篇三：禅与情绪管理佛学与管理学，本来是风马牛不相及的两门学问，不少独具慧眼的学者，却研究如何把这两门学问的共同之处，在互补长短之下发扬光大。佛学中的「禅」，是有关修行的学问；「情绪管理」，则是近年西方管理学的崭新见解。最新的学术研究趋势，是把两者融合，令各自的理论更见完善。情绪管理(emotionmanagement)，最先由因《情绪智商》(emotionalintelligence)一书而成名的丹尼高曼(danielgoleman)提出。他认为透过控制情绪，管理人可以成为卓越的领导人。原来丹尼高曼在大学读书时，就开始对佛学有兴趣，他认为佛学对情绪管理的理论，将会有很大的贡献。最近丹尼高曼又写了一本新书，叫做《破坏性情绪管理》(thedestructiveemotions)，内容是有关佛学与西方科学的智慧交流。 自动控制理论（一）复习指南和要求【】 第二章 控制系统的数学模型复习指南与要点解析 要求： 根据系统结构图应用结构图的等效变换和简化或者应用信号流图与梅森公式求传递函数（方法不同，但同一系统两者结果必须相同） 一、控制系统3种模型，即时域模型----微分方程；※ 复域模型 ——传递函数；频域模型——频率特性。其中重点为传递函数。 系统输出量的拉氏变换式与输入量的拉氏变换式之比）和性质。 零初始条件下：如要求传递函数需拉氏变换，这句话必须的。 二、※※※结构图的等效变换和简化--- 实际上，也就是消去中间变量求取系统总传递函数的过程。 1．等效原则：变换前后变量关系保持等效，简化的前后要保持一致（P45） 2．结构图基本连接方式只有串联、并联和反馈连接三种。如果结构图彼此交叉，看不出3种基本连接方式，就应用移出引出点或比较点先解套，再画简。其中： ※引出点前移在移动支路中乘以()G s 。（注意：只须记住此，其他根据倒数关系导出即可） 引出点后移在移动支路中乘以1/()G s 。 相加点前移在移动支路中乘以1/()G s 。 相加点后移在移动支路中乘以()G s 。 [注]：乘以或者除以()G s ，()G s 到底在系统中指什么，关键看引出点或者相加点在谁的前后移动。在谁的前后移动，()G s 就是谁。 例1: ) 解法 1: 1) 3()G s 前面的引出点后移到3()G s 的后面（注：这句话可不写，但是必须绘制出下面的结构图，) 2) 消除反馈连接 ) 3) 消除反馈连接 4) 得出传递函数 123121232123()()()() ()1()()()()()()()()() G s G s G s C s R s G s G s H s G s G s H s G s G s G s =+++ [注]：可以不写你是怎么做的，但是相应的解套的那步结构图必须绘制出来。一般，考虑到考试时间限制，化简结构图只须在纸上绘制出2-3个简化的结构图步骤即可，最后给出传递函数 () () C s R s =。。。。） 解法 2: 1()G s 后面的相加点前移到1()G s 前面，并与原来左数第二个相加点交换位置，即可解套，自己试一下。 [注]：条条大路通罗马，但是其最终传递函数 () () C s R s =一定相同） [注]：※※※比较点和引出点相邻，一般不交换位置※※※，切忌，否则要引线） 三. ※※※应用信号流图与梅森公式求传递函数 梅森公式： ∑=??=n k k k P P 1 1 式中，P —总增益；n —前向通道总数；P k —第k 条前向通道增益； △—系统特征式，即Λ+-+-=?∑∑∑f e d c b a L L L L L L 1 Li —回路增益； ∑La —所有回路增益之和； ∑LbLc —所有两个不接触回路增益乘积之和； ∑LdLeLf —所有三个不接触回路增益乘积之和； △k —第k 条前向通道的余因子式，在△计算式中删除与第k 条前向通道接触的回路。 [注] ：一般给出的是结构图，若用梅森公式求传递函数，则必须先画出信号流图。 注意2：在应用梅森公式时，一定要注意不要漏项。前向通道总数不要少，各个回路不要漏。 例2: 已知系统的方框图如图所示 。试求闭环传递函数C (s )/R (s ) (提示：应用信号流图及梅森公式) 解1） [注] D Externally Adjustable Pulse Duration description/ordering information ORDERING INFORMATION { T A PACKAGE }ORDERABLE PART NUMBER TOP-SIDE MARKING PDIP (P) Tube of 50TL7702ACP TL7702ACP SOIC (D)Tube of 75TL7702ACD SOIC (D) Reel of 2500TL7702ACDR 7702AC PDIP (P) Tube of 50TL7705ACP TL7705ACP SOIC (D)Tube of 75TL7705ACD SOIC (D) Reel of 2500TL7705ACDR 7705AC SOP (PS) Reel of 2000TL7705ACPSR T7705A °°PDIP (P) Tube of 50TL7709ACP TL7709ACP 0C to 70C SOIC (D)Tube of 75TL7709ACD SOIC (D) Reel of 2500TL7709ACDR 7709AC PDIP (P) Tube of 50TL7712ACP TL7709ACP SOIC (D)Tube of 75TL7712ACD SOIC (D) Reel of 2500TL7712ACDR 7712AC PDIP (P) Tube of 50TL7715ACP TL7715ACP SOIC (D) Tube of 75TL7715ACD 7715AC PDIP (P) Tube of 50TL7702AIP TL7702AIP SOIC (D)Tube of 75TL7702AID SOIC (D) Reel of 2500TL7702AIDR 7702AI ?40°C to 85°PDIP (P) Tube of 50TL7705AIP TL7705AIP 40C SOIC (D)Tube of 75TL7705AID SOIC (D) Reel of 2500TL7705AIDR 7705AI SOIC (D) Reel of 2500TL7712AIDR 7712AI ?For the most current package and ordering information, see the Package Option Addendum at the end of this document, or see the TI web site at https://www.doczj.com/doc/8a1928192.html,. ?Package drawings, thermal data, and symbolization are available at https://www.doczj.com/doc/8a1928192.html,/packaging. PRODUCTION DATA in ormation is current as o publication date.Please be aware that an important notice concerning availability, standard warranty, and use in critical applications of Texas Instruments semiconductor products and disclaimers thereto appears at the end of this data sheet. 关于情绪管理心得体会范文 情绪，是对一系列主观认知经验的通称，是多种感觉、思想和行为综合产生的心理和生理状态。接下来就跟橙子一起去了解一下关于关于情绪管理心得体会范文吧! 关于情绪管理心得体会范文篇1 生活中难免有各种各样的不如意，人人都会有心情不好的时候，在心情烦躁时，该怎么做?失控的情绪是生活和事情的大敌，极端的情绪可以让你的朋友远离你，让你的家人疏远你，让你的事业蒙上一层阴影。所以，学会控制自己的情绪，是每一个成年人都应该具备的一种心理素质。那么，怎样才能做到这一点呢? 1、情绪管理只有一条规则 你一定有过这样的经历：头脑一热，一切条条框框都扔在了脑后，只剩下了冲动，冲动之余，做出了许多出格的事情。等冷静下来，才感到后悔莫及，但是事情都已经发生了，后悔也晚了。其实，如果当时再冷静一点。就可以很好地解决问题，为什么就不能控制自己呢?所以，与其到事后再后悔，还不如在冲动的情绪上来的时候就努力让自己平静下来。一旦感到自己的呼吸加快，心跳加速，大脑在迅速的失去清晰感时，就一定要提醒自己：“冷静，冷静，再冷静!”让自己把思绪沉下来，只有脑袋清醒，观念清醒，理智才会发挥作用，你就会发现事情远没有你想象得那么糟糕，只要从容应对，一切都可以 1 / 8 解决。 2、我们都是独一无二的人 我们都是独一无二的人，都有着自己的喜好与厌恶，有着不同于别人的经历和观念。我们的个性存在并依赖在全社会里。不要依赖自己的经验来判断别人的对与错。只不过是我们面对同一件事情，我们经验不一样，我们立场不一样，我们喜好不一样。个人想法不一样，是由个人长期累积的经验不同所造成的。个别差异我们必须要加以尊重。我们彼此尊重，彼此包容，彼此谅解，这样才能求同存异，保证每个人表达自己真实的意愿。 3、怨天尤人并无实际作用 在当今社会中，有些人生活在窘迫环境中的人，他们在少年时代就有一种改变命运的冲动，特别是来自艰苦山区，贫穷农村的人，他们虽然不是名门、富人之后，但他们不怨天尤人。他们通过考学或打工，凭借着要在大城市出人头地的愿望，从基层开始艰难地一步一步走出来，渐渐有一席之地。这些人没有怨天尤人成就了一番事业。在社会上也能经常见到有人怨天尤人，而不从自我出发改变现状，一味的抱怨使自己的状况越来越被动。到不如常常去检讨自己，常常去调整自己，当然检讨调整是有限度的，要有所变有所不变，可以变的是权宜措施，不能变的是基本原则。盲目学别人就会埋没自己。切忌怨天尤人只能苦自己，天底下最可靠的就是自己。 4、改变别人不如改变自己为什么当我们与他人的关系不能如我2 / 8 《自动控制原理》课程学习心得体会 《自动控制原理》课程学习心得体会 ***（***） 2010级电子科学与技术 我是一名电子科学类的学生，专业的培养目标就是要求我们能在电子信息处理、电子系统与通信方面从事产品设计、制造、调试和新技术、新工艺的研究、开发，加之自己对这些的兴趣，因此有必要学习自动控制原理这门课程。大学的需要我们做的更多的是自学、会学，比如一门课程要把握这门课的整体框架，即这门课多的灵魂所在，毕竟我们学的东西很多，如果不每天使用这些，一段很长的时间以后我们又能够记得多少呢，把握一门课的整体框架很重要；还有就是要培养自己快速学习的能力，这个世界有很多东西要学，我们所处的IT 行业新知识的更新速度更是飞快，以后在工作岗位上的许多知识技能都要从头开始，一个人最大的竞争优势就是能在最短的时间内掌握应有的技能…… 没有上课以前我所认为的自动控制原理就是讲一些自动控制的某些方法，等接触到这门课程才发现这门课程用到了还多的方面的基本知识，深入了解之后才知道这门课程讲的是一些控制原理的一些原理，自动控制原理的思路，一些数学模型，以及线性系统的分析…… 本书的第一章对自动控制原理做了一个概述，正如老师所讲，学一门课程要先了解这门课程的整体结构，反馈控制的基本思想、基本原理、基本方法就是本书的重点，其基本原理是取被控量的反馈信息，用以不断地修正被控量与输入量之间的误差，从而实现对被控对象进行控制的任务。课程的主要内容包 括：经典控制理论，现代控制理论，两套理论的建模、分析与综合等。这就是本书的整体框架。 接着开始讲的就是控制系统的数学模型的主要内容，主要讲述了控制系统的实域数学模型、复数域数学模型、结构图与信号流图，此外，还列举了一些具体的建模实例，第三章讲的就是线性系统的时域分析法，首先应掌握典型的输入输出信号，以及什么是动态和稳态过程以及它们的性能。重点是线性连续系统的动态过程分析。一阶系统的分析是指一阶微分方程作为运动方程的控制系统，需要掌握的内容是一届系统对典型输入信号的输出响应。二阶系统是指以二阶微分方程作为运动方程的控制系统，以二阶系统的单位阶跃响应为例，分别研究了欠阻尼的单位阶跃响应，临界阻尼，过阻尼二阶系统的单位阶跃响应。劳斯稳定判据是根据所列劳斯表第一列系数符号的变化，去判别特征方程式根在S 平面上的具体分布，过程如下： 1 如果劳斯表中第一列的系数均为正值，则其特征方程式的根都在S 的左半平面，相应的系统是稳定的。 2 如果劳斯表中第一列系数的符号有变化，其变化的次数等于该特征方程式的根在S 的右半平面上的个数，相应的系统为不稳定。之后讲的是线性系统的稳定误差分析计算，主要讨论了线性控制系统由于系统结构，输入作用形式和类型所产生的稳态误差，其中包含有系统类型域稳态误差的关系，同时介绍定量描述系统误差的静态误差系数法。 然后我们讨论了线性系统分析方法的根轨迹法，由于是图解方法，所以使用起来更加简便，所谓根轨迹就是指开环系统某一参数从零到无穷时，闭环系统特征方程的根在S 平面上变化的轨迹。首先我们应先根据闭环传递函数方程 常用芯片及其功能介绍 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】 74LS系列 74LS00 TTL 2输入端四与非门 74LS01 TTL 集电极开路2输入端四与非门 74LS02 TTL 2输入端四或非门 74LS03 TTL 集电极开路2输入端四与非门 74LS122 TTL 可再触发单稳态多谐振荡器 74LS123 TTL 双可再触发单稳态多谐振荡器 74LS125 TTL 三态输出高有效四总线缓冲门 74LS126 TTL 三态输出低有效四总线缓冲门 74LS13 TTL 4输入端双与非施密特触发器 74LS132 TTL 2输入端四与非施密特触发器74LS133 TTL 13输入端与非门 74LS136 TTL 四异或门 74LS138 TTL 3-8线译码器/复工器 74LS139 TTL 双2-4线译码器/复工器 74LS14 TTL 六反相施密特触发器 74LS145 TTL BCD—十进制译码/驱动器 74LS15 TTL 开路输出3输入端三与门 74LS150 TTL 16选1数据选择/多路开关 74LS151 TTL 8选1数据选择器 74LS153 TTL 双4选1数据选择器 74LS154 TTL 4线—16线译码器74LS155 TTL 图腾柱输出译码器/分配器 74LS156 TTL 开路输出译码器/分配器 74LS157 TTL 同相输出四2选1数据选择器 74LS158 TTL 反相输出四2选1数据选择器 74LS16 TTL 开路输出六反相缓冲/驱动器 74LS160 TTL 可预置BCD异步清除计数器 74LS161 TTL 可予制四位二进制异步清除计数器 74LS162 TTL 可预置BCD同步清除计数器74LS163 TTL 可予制四位二进制同步清除计数器74LS164 TTL 八位串行入/并行输出移位寄存器 74LS165 TTL 八位并行入/串行输出移位寄存器 74LS166 TTL 八位并入/串出移位寄存器74LS169 TTL 二进制四位加/减同步计数器 74LS17 TTL 开路输出六同相缓冲/驱动器 74LS170 TTL 开路输出4×4寄存器堆 74LS173 TTL 三态输出四位D型寄存器 74LS174 TTL 带公共时钟和复位六D 触发器 74LS175 TTL 带公共时钟和复位四D 触发器 一个人要想成功，需要有稳定的情绪和成熟的心态。你知道情绪管理学习心得体会是什么吗?接下来就是关于情绪管理学习心得体会，供大家阅读! 缺乏对自己情绪的控制，是做事的大忌。在学习完《情绪管理》这门课后我受益颇多。控制好自己的情绪就是走向成功的第一步。学习应用好课程中的勇于说不法、全脑开发法、放松脑皮法、双赢策略法、情绪调整法、自律训练法，能够让我们从压力中释放出来，做一个心平气和的人、一个海阔天空的人、一个自得其乐、与君同乐的人，使周围的人感受到您愉悦健康的生命能量。 情绪没有好坏之分，它只是我们对环境变化的一种反应，任何环境都是会变动的，那些看得见的、看不见的、外在的以及内在的任何变动都会使人产生一种反应。情绪无论是对我们的生活、学习或是工作等都有很大的影响。一个拥有好的情绪的人总能走向成功，反之，即使你很优秀，但不能拥有好的情绪，那也无法走向成功。 所谓情绪管理是指通过研究个体和群体对自身情绪和他人情绪的认识、协调、引导、互动和控制，充分挖掘和培植个体和群体的情绪智商、培养驾驭情绪的能力，从而确保个体和群体保持良好的情绪状态，并由此产生良好的管理效果。就是用对的方法，用正确的方式，探索自己的情绪，然后调整自己的情绪，理解自己的情绪，放松自己的情绪。这个名词最先由因《情绪智商》一书而成名的丹尼尔·戈尔曼提出，认为这是一种善于掌握自我，善于调制合体调节情绪，对生活中矛盾和事件引起的反应能适可而止的排解，能以乐观的态度、幽默的情趣及时地缓解紧张的心理状态。 简单地说，情绪管理是对个体和群体的情绪感知、控制、调节的过程，其核心必须将人本原理作为最重要的管理原理，使人性、人的情绪得到充分发展，人的价值得到充分体现;是从尊重人、依靠人、发展人、完善人出发，提高对情绪的自觉意识，控制情绪低潮，保持乐观心态，不断进行自我激励、自我完善。 情绪的管理不是要去除或压制情绪，而是在觉察情绪后，调整情绪的表达方式。有心理学家认为情绪调节是个体管理和改变自己或他人情绪的过程。在这个过程中，通过一定的策略和机制，使情绪在生理活动、主观体验、表情行为等方面发生一定的变化。这样说，情绪固然有正面有负面，但真正的关键不在于情绪本身，而是情绪的表达方式。以适当的方式在适当的情境表达适当的情绪，就是健康的情绪管理之道。 要想管理好自己的情绪，就要从以下几点入手： 1、情绪管理只有一条规则 你一定有过这样的经历：头脑一热，一切条条框框都扔在了脑后，只剩下了冲动，冲动之余，做出了许多出格的事情。等冷静下来，才感到后悔莫及，但是事情都已经发生了，后悔也晚了。其实，如果当时再冷静一点。就可以很好地解决问题，为什么就不能控制自己呢?所以，与其到事后再后悔，还不如在冲动的情绪上来的时候就努力让自己平静下来。一旦感到自己的呼吸加快，心跳加速，大脑在迅速的失去清晰感时，就一定要提醒自己：“冷静，冷静，再冷静!”让自己把思绪沉下来，只有脑袋清醒，观念清醒，理智才会发挥作用，你就会发现事情远没有你想象得那么糟糕，只要从容应对，一切都可以解决。 自动化工作心得体会 篇一：自动化系统建设心得体会 难忘的南京 8月，我怀着期待的心情坐上了开往南京的火车。这是我第一次来到南京，在我的记忆里南京是一个富庶发达的地方。果不其然，这里高楼林立，人头攒动。我已经做好准备，蓄势待发。 经过简单休整，第二天我们就进入正题。领导的基本思路就是先培训，对系统有一个总体的了解，然后开始系统建设。 培训非常有针对性，讲师都非常专业，既有D5000系统的数据分析和数据共享的实现方式，又有凝思磐石操作系统安装演示，还有达梦数据库原理。对于我来说，整个系统都是陌生的。经过一个星期的学习，我对D5000系统有了一个初步的认识。从后边的实际操作中我发现系统的理论学习是非常有必要的。 第二周之后就开始具体的画图、填库、做公式、做报表等工作。画图和填库工作量最为庞大，花费的时间也最多，但这工作是以后所有工作的基础，所以要细之又细、慎之又慎。D5000系统在公式方面给我的印象最为深刻，它可以非 常简单的实现许多其他厂家系统实现不了或者很难实现的功能，D5000系统很多方面的设计在我看来还是非常人性化的。每天的工作都很充实，即使是加班也没有人喊累。这是一个友爱的团队。大家一起游玩，一起吃饭，一起看电影，估计以后很难再有这样的时光了。 美好的时光总是那么短暂。我会将我学到的知识运用到我的日常工作中。我会记住这次系统建设。记住大家的友谊。 再见，南京。 篇二：自动化课程设计心得 自动化课程设计心得 课程设计是培养学生综合运用所学知识,发现,提出,分析和解决实际问题,锻炼实践能力的重要环节,是对实际工作能力的具体训练和考察过程.随着暖通科学技术发展的日新日异，暖通自动化控制已经成为当今较为前活跃的领域，在生活中可以说得是无处不在。因此在我们学习暖通书面知识的同时，我们更应该加强实际中的知识的应用。 在刘老师的指导下，我顺利的完成了本次建筑设备自动化课程设计中规定的内容，收获颇多，感触很深。通过课程设计，掌握了什么是系统原理，系统设计工作的基本过程 上海国芯TS04 TS04 4通道自校准电容式触摸传感器 1、规格1.1特性 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 4 通道的电容式传感器与自动灵敏度校准并行输出接口 独立可调的灵敏度与外部电容 通过外部电阻可调节内部频率 嵌入式高频率的噪音消除电路 低电流消耗 16QFN, 14SOP 封装 1.2应用 1. 移动应用（移动电话/ PDA / PMP / MP3 播放等） 2. 3. 4. 薄膜开关替代 密封式的控制面板，键盘门禁锁矩阵应用 1.3封装 13 14 上海国芯 2. 引脚定义 2.1 16QFN 封装 TS04 3 极限参数 操作温度0~70 闩锁特性 参数值单位电池电压 5.0 每个引脚的最大电压VDD+0.3 每个PAD 的最大电流100 mA 5 电特性 注1: 低Cs 可提高灵敏度， The recommended value oF Cs is 10pF When using 3T PC（Poly Carbonate）cover and 10mm*7mm touch pattern 注2：在噪声大的环境下推荐使用低Rs。 6 TS04实现 6．1 Rbias & Srbias实现 Rbias 连接到决定振荡器及内部偏置电流的电阻，感应频率、内部时钟频率和电流损耗能够通过RB 进行调节。一个纹波电压能造成内部严重错误。故CB 推荐连接到VDD（而非GND），（CB 的典型值是820pF，最大值为1nF） Normal Operation Current Consumption Curve TS04 电流消费曲线是按照RB 的值如上表示。虽然低Rb 需要更多的电流消耗，但推荐在噪声大的环境下使用，例如：冰箱、空调等 6.2 CS实现 . '. 关于情绪管理的一些心得体会 今天听完谌彪老师的心理讲座以后，对第三个部分感触颇深。记得有本书里 说过：“无法改变天气，却可以改变心情；无法控制别人，但可以掌握自己。”情绪是个很复杂的东西，像是“细节决定成败”，我觉得，积极的情绪可以成就我们的人生，而消极的情绪则可能让我们败走麦城，说情绪可以决定命运一点也不为过。因此学会如何管理好自己的情绪，学会疏导和激发情绪，学会利用情绪的自我调节来改善与他人的关系，则是我人生必须学习的一课。 拿我自己做个例子。我高中毕业于大庆四中文科重点班，在班里任班长一职，在学习上也一直排在年级的前五名，对于高考我从未恐惧或担心，仿佛结果都是注定的。在填报志愿时我很自信的选择了哈尔滨师范大学英语专业。顺利的毕业后，想着回到家乡成为一名光荣的人民教师。然而，事情总是变幻莫测的，在就业上我由于面试的一名之差落榜了。于我自己来说，这件事对我算不上什么打击，但绝对是我生命中浓墨重彩的一笔。之前看过很多因为微弱之差无缘圆梦的事情，曾为他们扼腕叹息，但当相似的历史真真实实的演绎在自己身上时却发现，一切原来也不过如此而已。不悔恨、不可惜，因为我已经尽了自己的努力，有的可能只是小小的无奈，运气总不是那么好。两年的就业考试，教师招考、公务员招考相继落榜后，我选择了继续学习———读研，毕业后也通过自己的努力成为油田的一名基层技术人员。我把这些经历当作了一笔财富，上天恩赐的宝贝。不是谁都能有这样的经历、这样的磨砺。与其自怨自艾，倒不如正视现实，莫将陈事萦怀抱，好好地开始新生活，有了一个积极的态度，不管到了哪里过上什么样的生活都会充满力量。现在我有了自己的家庭，有个可爱的儿子，于我而言我的情绪影响着我的孩子、我的家庭，工作和身边人。有时候我开玩笑说：当你因为什么人或什么事儿而抑郁或愤怒，你就想，自己一生气在某个黑暗的角落就有一个缺心眼儿呲着牙傻乐还摇旗呐喊，这时候，我们应该大笑三声然后说：我不上你当！这样，坏情绪就会转换成积极的情绪。那力量非同小可啊！人的情绪是复杂多样的。在愤怒时如何懂得制怒和宽容；悲伤时如何懂得转移和发泄；忧愁时如何懂得释放和解脱；焦虑时如何懂得排遣和分散。如果我们学会了如何了解自己的情绪、如何控制自己的情绪、如何改变自己的情绪，那么人生也会变得轻松许多。 我觉得，对于情绪，我们最基本的态度应该是：承认和接受它。对任何问题，如果你不面对它，不肯承认它，那么你只能被动地受它影响，而无法很好地处理它。不同性格的人对情感的要求程度不同，但有个共识就是：不断地压制情感会导致各种各样的心理问题，矛盾、压抑等等。 总而言之，情绪反映人的内心世界，是感情的外化。只有学会管理好自己的情绪才能更好的实现自我发展，并在与人交往过程中游刃有余。 @~@ 自动控制原理知识点总结 第一章 1.什么是自动控制？（填空） 自动控制：是指在无人直接参与的情况下，利用控制装置操纵受控对象，是被控量等于给定值或按给定信号的变化规律去变化的过程。 2.自动控制系统的两种常用控制方式是什么？（填空） 开环控制和闭环控制 3.开环控制和闭环控制的概念？ 开环控制：控制装置与受控对象之间只有顺向作用而无反向联系 特点：开环控制实施起来简单，但抗扰动能力较差，控制精度也不高。 闭环控制：控制装置与受控对象之间，不但有顺向作用，而且还有反向联系，既有被控量对被控过程的影响。 主要特点：抗扰动能力强，控制精度高，但存在能否正常工作，即稳定与否的问题。 掌握典型闭环控制系统的结构。开环控制和闭环控制各自的优缺点？ （分析题：对一个实际的控制系统，能够参照下图画出其闭环控制方框图。） 4.控制系统的性能指标主要表现在哪三个方面？各自的定义？（填空或判断） （1）、稳定性：系统受到外作用后，其动态过程的振荡倾向和系统恢复平衡的能力 （2）、快速性：通过动态过程时间长短来表征的 （3）、准确性：有输入给定值与输入响应的终值之间的差值 e来表征的 ss 第二章 1.控制系统的数学模型有什么？（填空） 微分方程、传递函数、动态结构图、频率特性 2.了解微分方程的建立？ （1）、确定系统的输入变量和输入变量 （2）、建立初始微分方程组。即根据各环节所遵循的基本物理规律，分别列写出相应的微分方程，并建立微分方程组 （3）、消除中间变量，将式子标准化。将与输入量有关的项写在方程式等号的右边，与输出量有关的项写在等号的左边 3.传递函数定义和性质？认真理解。（填空或选择） 传递函数：在零初始条件下，线性定常系统输出量的拉普拉斯变换域系统输入量的拉普拉斯变换之比 5.动态结构图的等效变换与化简。三种基本形式，尤其是式2-61。主要掌握结构图的化简用法，参考P38习题2-9（a）、（e）、（f）。（化简） 等效变换，是指被变换部分的输入量和输出量之间的数学关系，在变换前后保持不变。串联，并联，反馈连接，综合点和引出点的移动（P27） 6.系统的开环传递函数、闭环传递函数（重点是给定作用下）、误差传递函数（重点是给定作用下）：式2-63、2-64、2-66 系统的反馈量B（s）与误差信号E（s）的比值，称为闭环系统的开环传递函数 系统的闭环传递函数分为给定信号R（s）作用下的闭环传递函数和扰动信号D（s）作用下的 问:如何实现单片以太网微控制器? 答:诀窍是将微控制器、以太网媒体接入控制器(MAC)和物理接口收发器(PHY)整合进同一芯片,这样能去掉许多外接元器件.这种方案可使MAC和PHY实现很好的匹配,同时还可减小引脚数、缩小芯片面积.单片以太网微控制器还降低了功耗,特别是在采用掉电模式的情况下. 问:以太网MAC是什么? 答:MAC即Media Access Control,即媒体访问控制子层协议.该协议位于OSI七层协议中数据链路层的下半部分,主要负责控制与连接物理层的物理介质.在发送数据的时候,MAC协议可以事先判断是否可以发送数据,如果可以发送将给数据加上一些控制信息,最终将数据以及控制信息以规定的格式发送到物理层;在接收数据的时候,MAC协议首先判断输入的信息并是否发生传输错误,如果没有错误,则去掉控制信息发送至LLC层.该层协议是以太网MAC由IEEE-802.3以太网标准定义.最新的MAC同时支持10Mbps和100Mbps两种速率. 以太网数据链路层其实包含MAC(介质访问控制)子层和LLC(逻辑链路控制)子层.一块以太网卡MAC芯片的作用不但要实现MAC子层和LLC子层的功能,还要提供符合规范的PCI界面以实现和主机的数据交换. MAC从PCI总线收到IP数据包(或者其他网络层协议的数据包)后,将之拆分并重新打包成最大1518Byte,最小64Byte的帧.这个帧里面包括了目标MAC地址、自己的源MAC地址和数据包里面的协议类型(比如IP数据包的类型用80表示).最后还有一个DWORD(4Byte)的CRC码. 可是目标的MAC地址是哪里来的呢?这牵扯到一个ARP协议(介乎于网络层和数据链路层的一个协议).第一次传送某个目的IP地址的数据的时候,先会发出一个ARP包,其MAC的目标地址是广播地址,里面说到：”谁是xxx.xxx.xxx.xxx这个IP地址的主人？”因为是广播包,所有这个局域网的主机都收到了这个ARP请求.收到请求的主机将这个IP地址和自己的相比较,如果不相同就不予理会,如果相同就发出ARP响应包.这个IP地址的主机收到这个ARP请求包后回复的ARP响应里说到:”我是这个IP地址的主人”.这个包里面就包括了他的MAC地址.以后的给这个IP地址的帧的目标MAC地址就被确定了.(其它的协议如IPX/SPX也有相应的协议完成这些操作.) IP地址和MAC地址之间的关联关系保存在主机系统里面,叫做ARP表,由驱动程序和操作系统完成.在Microsoft的系统里面可以用 arp-a的命令查看ARP表.收到数据帧的时候也是一样,做完CRC以后,如果没有CRC效验错误,就把帧头去掉,把数据包拿出来通过标准的借口传递给驱动和上层的协议客栈,最终正确的达到我们的应用程序. 还有一些控制帧,例如流控帧也需要MAC直接识别并执行相应的行为. 以太网MAC芯片的一端接计算机PCI总线,另外一端就接到PHY芯片上,它们之间是通过MII接口链接的. 问:什么是MII? 答:MII即媒体独立接口,它是IEEE-802.3定义的以太网行业标准."媒体独立"表明在不对MAC硬件重新设计或替换的情况下,任何类型的PHY设备都可以正常工作.它包括一个数据接口,以及一个MAC和PHY之间的管理接口. ?数据接口包括分别用于发送器和接收器的两条独立信道.每条信道都有自己的数据,时钟和控制信号.MII数据接口总共需要16个信号,包括TX_ER,TXD<3:0>,TX_EN,TX_CLK, COL,RXD<3:0>,RX_EX,RX_CLK,CRS,RX_DV等.MII以4位半字节方式传送数据双向传输,时钟速率25MHz.其工作速率可达100Mb/s; ?MII管理接口是个双信号接口,一个是时钟信号,另一个是数据信号.通过管理接口,上层能监视和控制PHY.其管理是使用SMI(Serial Management Interface)总线通过读写PHY的寄存器来完成的.PHY里面的部分寄存器是IEEE定义的,这样PHY把自己的目前的状态反映到寄存器里面,MAC通过SMI总线不断的读取PHY的状态寄存器以得知目前PHY的状态,例如连接速度,双工的能力等.当然也可以通过SMI设置PHY的寄存器达到控制的目的,例如流控的打开关闭,自协商模式还是强制模式等.不论是物理连接的MII总线和SMI总线还是PHY的状态寄存器和控制寄存器都是有IEEE的规范的,因此不同公司的MAC和PHY一样可以协调工作.当然为了配合不同公司的PHY的自己特有的一些功能,驱动需要做相应的修改.加密芯片的产品说明
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