轉(zhuǎn)速傳感器信號(hào)隔離變送器,正弦波整形 主要特性: >> 轉(zhuǎn)速傳感器信號(hào)直接輸入，整形調(diào)理方波信號(hào) >> 200mV峰值微弱信號(hào)的放大與整形 >> 正弦波、鋸齒波信號(hào)輸入，方波信號(hào)輸出 >> 不改變?cè)ㄐ晤l率，響應(yīng)速度快 >> 電源、信號(hào)：輸入/輸出 3000VDC三隔離 >> 供電電源：5V、12V、15V或24V直流單電源供電 >> 低成本、小體積，使用方便，可靠性高 >> 標(biāo)準(zhǔn)DIN35 導(dǎo)軌式安裝 >> 尺寸：106.7x79.0x25.0mm >> 工業(yè)級(jí)溫度范圍: - 45 ~ + 85 ℃ 應(yīng)用： >> 轉(zhuǎn)速傳感器信號(hào)隔離、采集及變換 >> 汽車(chē)速度測(cè)量 >> 汽車(chē)ABS防抱死制動(dòng)系統(tǒng) >> 轉(zhuǎn)速信號(hào)放大與整形 >> 地線干擾抑制 >> 電機(jī)轉(zhuǎn)速監(jiān)測(cè)系統(tǒng) >> 速度測(cè)量與報(bào)警 >> 信號(hào)無(wú)失真變送和傳輸 產(chǎn)品選型表： DIN11 IAP – S□ - P□ – O□ 輸入信號(hào) 供電電源 輸出信號(hào) 特點(diǎn) 代碼 Power 代碼 特點(diǎn) 代碼 正負(fù)信號(hào)輸入，正弦波輸入 幅度峰峰值（VP-P）：200mV~50V S1 24VDC P1 輸出電平0-5V O1 單端信號(hào)輸入， 幅度峰峰值（VP-P）：5V S2 12VDC P2 輸出電平0-12V O2 單端信號(hào)輸入， 幅度峰峰值（VP-P）：12V S3 5VDC P3 輸出電平0-24V O3 單端信號(hào)輸入， 幅度峰峰值（VP-P）：24V S4 15VDC P4 集電極開(kāi)路輸出 O4 用戶(hù)自定義 Su 用戶(hù)自定義 Ou 產(chǎn)品選型舉例： 例 1：輸入：轉(zhuǎn)速傳感器，正弦波VP-P：200mV~10V；電源：24V ；輸出：0-5V電平 型號(hào)：DIN11 IAP S1-P1-O1 例 2：輸入：轉(zhuǎn)速傳感器，正弦波VP-P：200mV~10V；電源：12V ；輸出：0-24V電平 型號(hào)：DIN11 IAP S1-P2-O3 例 3：輸入：0-5V電平；電源：24V ；輸出：0-24V電平 型號(hào)：DIN11 IAP S2-P1-O3 例 4：輸入：0-5V電平；電源：12V ；輸出：集電極開(kāi)路輸出 型號(hào)：DIN11 IAP S2-P2-O4 例 5：輸入：用戶(hù)自定義；電源：24V ；輸出：用戶(hù)自定義 型號(hào)：DIN11 IAP Su-P1-Ou
上傳時(shí)間： 2013-10-22
上傳用戶(hù)：hebanlian
對(duì)脈搏波的完全分析是建立在含有少量噪聲且較為清晰的脈搏波信號(hào)中，然而在采集脈搏波信號(hào)時(shí)容易受到多種干擾的影響，使其提取出來(lái)的脈搏波含有大量的噪聲，因此降噪處理顯得尤為必要。同時(shí)，脈搏波中含有人體生理病理信息，不同的人將表現(xiàn)為不同的特征，可以看出確定脈搏波特征點(diǎn)對(duì)于分析人體生理健康很有意義。針對(duì)信號(hào)去噪問(wèn)題采用小波變換和多分辨率分析的方法，該方法在時(shí)域和頻域都能表征信號(hào)局部信息的能力，且具有對(duì)信號(hào)具有自適應(yīng)性。運(yùn)用極值法確定出脈搏波的峰值點(diǎn)，然后再根據(jù)峰值點(diǎn)確定出其他特征點(diǎn)的位置，實(shí)驗(yàn)證明該方法能夠增加特征點(diǎn)的檢出率。
標(biāo)簽： 脈搏波 信號(hào)降噪 特征點(diǎn)識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-10-12
上傳用戶(hù)：shirleyYim
提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長(zhǎng)自適應(yīng)濾波語(yǔ)音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對(duì)包含噪聲的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行小波分解，以分離出來(lái)的噪聲信號(hào)作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長(zhǎng)自適應(yīng)算法對(duì)帶噪聲語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行降噪處理，最終實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的信噪分離，去除語(yǔ)音信號(hào)中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)有較為明顯的降噪效果。
標(biāo)簽： 仿生 小波變換 模糊推理 語(yǔ)音降噪
上傳時(shí)間： 2013-10-14
上傳用戶(hù)：戀天使569
為去除腦電信號(hào)采集過(guò)程中存在的噪聲信號(hào)，提出了基于小波閾值去噪的腦電信號(hào)去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ)，首先利用db4小波對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構(gòu)的算法進(jìn)行去噪。通過(guò)對(duì)MIT腦電數(shù)據(jù)庫(kù)中的腦電信號(hào)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明，采用軟閾值方法有效去除了噪聲，提高了腦電信號(hào)的信噪比。
上傳時(shí)間： 2014-12-23
上傳用戶(hù)：如果你也聽(tīng)說(shuō)
雷達(dá)和通信系統(tǒng)中，采用鏡頻抑制混頻器能夠有效抑制鏡像頻率，提高系統(tǒng)的抗干擾能力，同時(shí)能夠有效的回收鏡頻能量，提高工作效率。在介紹鏡像干擾原理的基礎(chǔ)上，文中給出了一種鏡頻抑制混頻器的框圖，該結(jié)構(gòu)既能在接收機(jī)中作為鏡頻抑制混頻器，還能在發(fā)射機(jī)中作為單邊帶調(diào)制器。本文對(duì)某型下變頻器進(jìn)行了干擾分析，與鏡像抑制混頻器進(jìn)行了對(duì)比研究，提出了用鏡像抑制混頻器替代該型下變頻器的可行性。
標(biāo)簽： 寬帶 鏡頻抑制 混頻器 應(yīng)用研究
上傳時(shí)間： 2013-10-30
上傳用戶(hù)：四只眼
微弱信號(hào)檢測(cè)裝置 四川理工學(xué)院 劉鵬飛、梁天德、曾學(xué)明 摘要： 本設(shè)計(jì)以TI的Launch Pad為核心板，采用鎖相放大技術(shù)設(shè)計(jì)并制作了一套微弱信號(hào)檢測(cè)裝置，用以檢測(cè)在強(qiáng)噪聲背景下已知頻率微弱正弦波信號(hào)的幅度值，并在液晶屏上數(shù)字顯示出所測(cè)信號(hào)相應(yīng)的幅度值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示其抗干擾能力強(qiáng)，測(cè)量精度高。 關(guān)鍵詞：強(qiáng)噪聲；微弱信號(hào)；鎖相放大；Launch Pad Abstract: This design is based on the Launch Pad of TI core board, using a lock-in amplifier technique designed and produced a weak signal detection device, to measure the known frequency sine wave signal amplitude values of the weak in the high noise background, and shows the measured signal amplitude of the corresponding value in the liquid crystal screen. Test results showed that it has high accuracy and strong anti-jamming capability. Keywords: weak signal detection; lock-in-amplifier; Launch Pad 1、引言 隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，在科研與生產(chǎn)過(guò)程中人們?cè)絹?lái)越需要從復(fù)雜高強(qiáng)度的噪聲中檢測(cè)出有用的微弱信號(hào)，因此對(duì)微弱信號(hào)的檢測(cè)成為當(dāng)前科研的熱點(diǎn)。微弱信號(hào)并不意味著信號(hào)幅度小，而是指被噪聲淹沒(méi)的信號(hào)，“微弱”也僅是相對(duì)于噪聲而言的。只有在有效抑制噪聲的條件下有選擇的放大微弱信號(hào)的幅度，才能提取出有用信號(hào)。微弱信號(hào)檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用相當(dāng)廣泛，在生物醫(yī)學(xué)、光學(xué)、電學(xué)、材料科學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域顯得愈發(fā)重要。 2、方案論證 針對(duì)微弱信號(hào)的檢測(cè)的方法有很多，比如濾波法、取樣積分器、鎖相放大器等。下面就針對(duì)這幾種方法做一簡(jiǎn)要說(shuō)明。 方案一：濾波法。 在大部分的檢測(cè)儀器中都要用到濾波方法對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行一定的處理，例如隔離直流分量，改善信號(hào)波形，防止離散化時(shí)的波形混疊，克服噪聲的不利影響，提高信噪比等。常用的噪聲濾波器有：帶通、帶阻、高通、低通等。但是濾波方法檢測(cè)信號(hào)不能用于信號(hào)頻譜與噪聲頻譜重疊的情況，有其局限性。雖然可以對(duì)濾波器的通頻帶進(jìn)行調(diào)節(jié)，但其噪聲抑制能力有限，同時(shí)其準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性將大打折扣。
標(biāo)簽： 2012 TI 電子設(shè)計(jì)大賽 微弱信號(hào)
上傳時(shí)間： 2013-11-04
上傳用戶(hù)：lty6899826
針對(duì)齒輪故障特征信號(hào)具有強(qiáng)噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點(diǎn)，提出采用形態(tài)梯度小波對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動(dòng)信號(hào)分解到多個(gè)尺度上，然后對(duì)各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理，對(duì)經(jīng)過(guò)處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。對(duì)降噪后的齒輪振動(dòng)信號(hào)采用S變換多分辨率時(shí)頻分析，能夠從具有良好的時(shí)頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過(guò)仿真試驗(yàn)和故障軸承的信號(hào)分析證明，該方法具有短時(shí)傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點(diǎn)，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負(fù)頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線監(jiān)測(cè)和診斷。
上傳時(shí)間： 2013-11-01
上傳用戶(hù)：AISINI005
介紹了一種橫向Ka波段寬帶波導(dǎo)-微帶探針過(guò)渡的設(shè)計(jì)，基于有限元場(chǎng)分析軟件Ansoft HFSS對(duì)該類(lèi)過(guò)渡的設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了研究。最后給出了Ka波段內(nèi)的優(yōu)化數(shù)據(jù)。仿真結(jié)果表明，該寬帶波導(dǎo)-微帶探針過(guò)渡在26.5G~40 GHz內(nèi)插入損耗小于0.065 dB，達(dá)到了設(shè)計(jì)目標(biāo)。
上傳時(shí)間： 2014-05-27
上傳用戶(hù)：gxy670166755
心電（Electrocardiograph）作為人體重要的生理及病理指標(biāo)之一，具有重要的醫(yī)學(xué)研究?jī)r(jià)值。針對(duì)其信號(hào)微弱、頻率低、阻抗高、隨機(jī)性強(qiáng)及易受干擾的特點(diǎn)，首先提出了信號(hào)調(diào)理電路設(shè)計(jì)的要求；然后針對(duì)性地選擇元器件并設(shè)計(jì)硬件電路，其中包括：一級(jí)放大電路、調(diào)零電路、50 Hz限波電路、帶通濾波電路及二級(jí)放大電路；最后對(duì)所設(shè)計(jì)的硬件電路進(jìn)行實(shí)際測(cè)試。結(jié)果表明該調(diào)理電路具有輸出波形穩(wěn)定、噪聲小和共模抑制比高的特點(diǎn)，提高了心電信號(hào)采集的精度。
標(biāo)簽： 心電信號(hào) 調(diào)理電路
上傳時(shí)間： 2014-01-19
上傳用戶(hù)：ommshaggar
目前，被廣泛使用的經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點(diǎn)是相對(duì)應(yīng)于圖像灰度值梯度的局部極大值點(diǎn)。然而，當(dāng)圖像中含有噪聲時(shí)這些算子對(duì)噪聲都比較敏感，使得將噪聲作為邊緣點(diǎn)。由于噪聲的干擾，不能檢測(cè)出真正的邊緣。一個(gè)擁有良好屬性的的邊緣檢測(cè)算法是每個(gè)研究者的追求。利用小波交換的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了三次B樣條平滑濾波算子。通過(guò)利用這個(gè)算子，對(duì)利用小波變換來(lái)檢測(cè)圖像的邊緣進(jìn)行了一定的研究和理解。
標(biāo)簽： 小波變換 圖像邊緣檢測(cè) 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-10-13
上傳用戶(hù)：kqc13037348641
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