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參數(shù)分析

小波分析在信號去噪中的應(yīng)用研究.rar

目前，小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面，新觀點、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論，對原有的小波去噪方法作進一步的改進。經(jīng)典的信號處理方法，例如傅立葉變換、短時傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號處理方法，它將信號中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號去噪方面顯出了獨特的優(yōu)勢。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法，并對其適用范圍和效果進行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法，最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性，分析了它們對實際應(yīng)用的影響和作用。進而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強制置零去噪后重構(gòu)的信號會使信號丟失一些細節(jié)，且小波基的選擇亦有相當?shù)碾y度，只有靠經(jīng)驗來確定，不過比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個參數(shù)的選取問題，并給出了一些選取依據(jù)；對小波閾值去噪方法的幾個關(guān)鍵問題進行了詳細討論。對閾值去噪進行了改進，利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來實現(xiàn)信號的處理，并通過實驗仿真實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨應(yīng)用閾值去噪的方法。在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上，進行了改進，利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法，仿真試驗結(jié)果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好，準確率高，而且易于重構(gòu)信號。本文分別對這四種方法進行了算法分析比較，通過實驗仿真來實現(xiàn)，并對實驗結(jié)果進行了分析。實驗仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對信號去噪的可行性和有效性。關(guān)鍵詞：小波分析，信號去噪，閾值，均值逼近，空域相關(guān)

標簽： 小波分析信號去噪中的應(yīng)用

上傳時間： 2013-07-19

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基于自適應(yīng)時頻分析方法的心音信號分析研究.rar

心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識別技術(shù)難點展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現(xiàn)對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據(jù)實驗分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級閾值的方法作為心音信號預(yù)處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應(yīng)錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據(jù)對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標準心音信號的時頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數(shù)、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數(shù)據(jù)庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機的學(xué)習(xí)樣本，對余下的每類20組數(shù)據(jù)進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實現(xiàn)了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構(gòu)建，可完成對心音信號的讀取、預(yù)處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態(tài)鏈接，實現(xiàn)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲以及統(tǒng)計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現(xiàn)心音信號的自動識別功能。本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。關(guān)鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩(wěn)信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應(yīng)，支持向量機

標簽： 時頻分析方法分

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：weixiao99
光伏并網(wǎng)逆變器的研究及可靠性分析.rar

隨著環(huán)境污染和能源短缺問題的日趨嚴重，尋找一種儲備大、無污染的新能源已經(jīng)上升到世界各國的議事日程。太陽能作為當今最理想環(huán)保的能源之一，已經(jīng)得到了人類越來越廣泛的應(yīng)用。本文以光伏（Photovoltaic—PV）并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)為研究對象，以最大限度利用太陽能、無污染回饋電網(wǎng)為主要目標，開展了光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的理論研究和仿真，具有重要的現(xiàn)實意義。光伏并網(wǎng)逆變器是光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)中必不可少的設(shè)備之一，其效率的高低、可靠性的好壞將直接影響整個光伏發(fā)電系統(tǒng)的性能和投資。本文主要研究適用于并網(wǎng)型光伏發(fā)電系統(tǒng)的逆變器。本文以一個完整的光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)為研究對象，重點對單相光伏并網(wǎng)系統(tǒng)進行了全面的分析，并從并網(wǎng)系統(tǒng)的主電路拓撲、控制策略、孤島效應(yīng)以及系統(tǒng)的可靠性分析幾個方面做了詳細的分析和仿真實驗。首先，介紹了國內(nèi)外光伏并網(wǎng)發(fā)電產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀，并對光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)、優(yōu)缺點、發(fā)展趨勢及光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)對逆變器的要求做了簡單介紹，對光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)建立了總體認識。其次，討論研究了逆變器主電路的拓撲形式，并根據(jù)實際情況，選擇了無變壓器的兩級結(jié)構(gòu)，即前級DC/DC變換器和后級DC/AC逆變器，兩部分通過DClink連接。前級的DC/DC模塊采用Boost拓撲結(jié)構(gòu)，后級的DC/AC逆變器采用逆變?nèi)珮驅(qū)崿F(xiàn)逆變，向電網(wǎng)輸送功率。討論確定了逆變器輸出電流的控制方式，并最終確定了光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的總體方案。高性能的數(shù)字信號處理器芯片（Digital Signal Processor—DSP）的出現(xiàn)，使得一些先進的控制策略應(yīng)用于光伏并網(wǎng)的控制成為可能。本文以TI公司的數(shù)字信號處理器芯片TMS320F2812為核心，設(shè)計了控制電路并給出了驅(qū)動電路、保護電路的設(shè)計以及系統(tǒng)的電磁兼容設(shè)計思想。應(yīng)用MATLAB/Simulink中的工具箱搭建了整個電路模型，進行了仿真實驗研究。再次，我們已經(jīng)知道孤島效應(yīng)問題關(guān)系到光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的安全問題。本文分析了孤島效應(yīng)產(chǎn)生的原因、對電網(wǎng)的危害和目前各種常用的被動和主動及外部孤島效應(yīng)的檢測方法。根據(jù)本文涉及的光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的特點，采用了電壓前饋正反饋檢測孤島的方法，然后詳細介紹了該方法的原理和實現(xiàn)過程，并給出了逆變器的反孤島效應(yīng)模型和仿真實驗結(jié)果。仿真結(jié)果證明，該方法是可行的，并且達到了IEEE Std．2000—929標準的規(guī)定。光伏系統(tǒng)的可靠性研究對整個系統(tǒng)的經(jīng)濟運行乃至投資決策產(chǎn)生了重要影響。本論文以光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的基本組成為線索，對各部分進行可靠性分析，對滿足一定可靠性水平的光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)進行分析，從而對其的推廣使用起到了理論指導(dǎo)作用。關(guān)鍵詞：光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)；逆變器；孤島效應(yīng)；DSP；可靠性分析

標簽： 光伏并網(wǎng) 逆變器可靠性分析

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：daoxiang126
電力電子裝置電磁輻射問題的場分析.rar

隨著電力電子技術(shù)的迅速發(fā)展，電力電子裝置正在向著高頻化、大容量、小體積的方向發(fā)展，其電磁環(huán)境也變得更為復(fù)雜，隨之帶來的輻射電磁干擾也日益嚴重。在電力電子裝置設(shè)計初期開展電磁兼容數(shù)值仿真和預(yù)測對解決復(fù)雜的電磁干擾問題意義重大。本文介紹了國內(nèi)外電力電子裝置電磁兼容的研究現(xiàn)狀。針對電力電子裝置電磁兼容的復(fù)雜性，討論了使用仿真軟件進行電力電子裝置電磁兼容分析的策略，主要面向電源印制電路板(PCB)、控制箱和變流器機柜全波電磁仿真的具體應(yīng)用進行了研究。首先對PCB電源板進行電磁兼容預(yù)測。采用軟件Protel99SE和CST微波工作室(R)(CST MICROWAVE STUDIO(R)，簡稱CST MWS(R))相結(jié)合進行分析，得到．PCB板的表面電流和電場分布圖。根據(jù)分布圖，分析電源板的輻射特性，提出提高PCB電磁兼容性的優(yōu)化設(shè)計的設(shè)想，在PCB設(shè)計過程中加入對PCB電磁兼容性分析的場仿真，使PCB的電磁兼容分析有一個直觀的參照物，有助于指導(dǎo)PCB的布局布線，對PCB優(yōu)化設(shè)計，提高產(chǎn)品性能有重要作用。根據(jù)仿真結(jié)果將PCB電源板近似等效成電偶極子模型。其次應(yīng)用CST MICROSTRIPESTM軟件計算控制箱的屏蔽效能，并在控制箱插入PCB電源板后進行輻射特性分析。最后應(yīng)用全波電磁仿真軟件CST MWS(R)對變流器機柜進行電磁輻射干擾瞬態(tài)仿真，分析過程中考慮到了IGBT的開關(guān)尖峰、線纜和易產(chǎn)生干擾的電子元器件以及整個機箱機柜。運用線性網(wǎng)絡(luò)理論對仿真結(jié)果進行標定，由此提出改進措施—采用unit cell和微擾理論設(shè)計屏蔽網(wǎng)，有效地抑制了電磁輻射。

標簽： 電力電子裝置分電磁輻射

上傳時間： 2013-04-24

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太陽能光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的分析與研究.rar

隨著全球能源危機和環(huán)境污染問題的日益嚴重，開發(fā)利用清潔的可再生能源勢在必行。太陽能是當前世界上最清潔、最現(xiàn)實、大規(guī)模開發(fā)利用最有前景的可再生能源之一。其中太陽能光伏利用受到世界各國的普遍關(guān)注，而太陽能光伏并網(wǎng)發(fā)電是太陽能光伏利用的主要發(fā)展趨勢，必將得到快速的發(fā)展。此外，高性能的數(shù)字信號處理芯片(DSP)的出現(xiàn)，使得一些先進的控制策略應(yīng)用于光伏并網(wǎng)逆變器成為可能。本論文就是在此背景下，對太陽能并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)中的核心器件并網(wǎng)逆變器進行了較為深入的研究，具有重要的現(xiàn)實意義。太陽能光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的兩個核心部分是太陽能電池板的最大功率點跟蹤(MPPT)控制和光伏并網(wǎng)逆變控制。首先，本文對太陽能電池的工作原理及工作特性進行介紹，詳細分析太陽能電池工作的等效電路和數(shù)學(xué)模型。其次，本文對幾種傳統(tǒng)的最大功率點跟蹤(MPPT)控制算法進行了研究、分析和比較，提出各自優(yōu)缺點。基于最大功率跟蹤過程的快速性和穩(wěn)定性，設(shè)計采用改進的間歇掃描法來實現(xiàn)光伏發(fā)電系統(tǒng)中太陽能電池的最大功率輸出，以提高系統(tǒng)的性能和最大功率點跟蹤速度。再次，針對既可獨立運行又可并網(wǎng)運行的單相光伏逆變器，本文采用有效值外環(huán)、瞬時值內(nèi)環(huán)的控制方法，既保證了逆變器輸出的靜態(tài)誤差為零，又保證了逆變器良好的輸出波形。給出了同時滿足獨立和并網(wǎng)兩種運行模式的輸出濾波器結(jié)構(gòu)和元件參數(shù)的計算過程，并通過仿真和實驗驗證了設(shè)計的合理性。隨后，詳細討論了并網(wǎng)過程中的軟件鎖相環(huán)技術(shù)，對鎖相環(huán)電路的組成、工作原理進行了研究，實驗結(jié)果表明此方法可靠有效，能使逆變器輸出電流與電網(wǎng)電壓完全同相，達到功率因數(shù)為1的目的。最后，采用TI公司的TMS320LF2407A作為主控芯片，研制完成1.5kW實驗樣機，分別得出了獨立運行和并網(wǎng)運行時的實驗結(jié)果，結(jié)果表明，所采用的控制策略和設(shè)計的硬件電路能夠滿足設(shè)計要求，系統(tǒng)可安全、穩(wěn)定運行。

標簽： 太陽能光伏分并網(wǎng)發(fā)電

上傳時間： 2013-05-18

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485總線通訊方式分析.rar

485總線通訊方式分析,主要是讓大家了解485總線通訊原理

標簽： 485 總線通訊分

上傳時間： 2013-06-27

上傳用戶：trepb001
本質(zhì)安全型單端反激變換器的分析與設(shè)計.rar

應(yīng)用于煤礦、石化等易燃易爆環(huán)境的電子設(shè)備必須滿足防爆的要求，本質(zhì)安全型是最佳的防爆形式。本質(zhì)安全型開關(guān)電源具有重量輕、體積小、制造工藝簡單、成本低、安全性能高等優(yōu)點，因而具有廣闊的發(fā)展前景。單端反激變換器是開關(guān)變換器的一種基本的拓撲結(jié)構(gòu)，在實際中應(yīng)用比較廣泛，因此對單端反激變換器進行本質(zhì)安全特性分析是本質(zhì)安全開關(guān)電源設(shè)計的重要基礎(chǔ)。本質(zhì)安全型開關(guān)變換器的設(shè)計，主要是對變換器中的儲能元件進行設(shè)計，即變換器中的電感和輸出濾波電容進行設(shè)計。本文對變換器的靜態(tài)特性進行了深入分析，指出反激變換器存在三種工作模式：CISM-CCM、IISM-CCM和DCM：得出了變換器工作在整個動態(tài)范圍內(nèi)的最大輸出紋波電壓、最大電感電流和最大輸出短路釋放能量。對單端反激變換器的本質(zhì)安全特性進行了分析，得出輸出本質(zhì)安全型單端反激變換器的非爆炸判斷方法，并通過安全火花試驗裝置對變換器進行爆炸性試驗，驗證了輸出本安判據(jù)的正確性。得出輸出本質(zhì)安全型單端反激變換器的設(shè)計方法，以同時滿足輸出紋波電壓和輸出本安要求作為約束條件，得到了本質(zhì)安全型單端反激變換器電感、電容參數(shù)的設(shè)計范圍。給出了具體實例，并進行仿真和試驗研究，仿真和實驗結(jié)果驗證了理論分析的正確性和設(shè)計方法的可行性。

標簽： 本質(zhì)安全單端反激分

上傳時間： 2013-06-25

上傳用戶：水中浮云
現(xiàn)代電力系統(tǒng)分析—王錫凡.rar

電力系統(tǒng)分析教材，作者王錫凡科學(xué)出版社 2003年出版

標簽： 電力系統(tǒng)分析錫

上傳時間： 2013-06-15

上傳用戶：giser
MCS-51單片機監(jiān)控程序源代碼分析.rar

MCS-51 單片機監(jiān)控程序源代碼分析

標簽： MCS 51 單片機

上傳時間： 2013-06-15

上傳用戶：ligong
圖書－電子技術(shù)學(xué)習(xí)方法和分析思路輕松入門.rar

圖書－電子技術(shù)學(xué)習(xí)方法和分析思路輕松入門，很不錯的一本書，對電路分析很有用的。

標簽： 圖書分電子技術(shù)

上傳時間： 2013-05-16

上傳用戶：lixinxiang