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故障分

  • D觸發(fā)器組成的_2N_1_2分頻電路

    D觸發(fā)器組成的_2N_1_2分頻電路

    標(biāo)簽： D觸發(fā)器 分頻電路

    上傳時(shí)間： 2013-10-12

    上傳用戶：lyy1234

  • 晶閘管調(diào)速驅(qū)動(dòng)裝置故障診斷與檢修

    介紹了晶閘管調(diào)速粗動(dòng)裝原理, 分析了典型故障的原因

    標(biāo)簽： 晶閘管 故障診斷 調(diào)速 檢修

    上傳時(shí)間： 2013-11-16

    上傳用戶：cmc_68289287

  • 差分信號(hào)的設(shè)置與布線

    差分對信號(hào)的設(shè)置與布線

    標(biāo)簽： 差分信號(hào) 布線

    上傳時(shí)間： 2013-11-13

    上傳用戶：wuchunzhong

  • 分頻電路學(xué)習(xí)文檔

    分頻

    標(biāo)簽： 分頻電路 文檔

    上傳時(shí)間： 2014-12-23

    上傳用戶：redherr

  • 基于EEMD的故障微弱信號(hào)特征提取研究

    總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓‥EMD）方法是一種先進(jìn)的時(shí)頻分析方法，非常適合于對非平穩(wěn)故障微弱信號(hào)的分析處理。文中介紹了EEMD方法的原理與算法實(shí)現(xiàn)步驟，重點(diǎn)分析了EEMD方法避免模式混淆的機(jī)理。利用EEMD方法對齒輪箱振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，成功提取了小齒輪磨損故障特征，驗(yàn)證了EEMD方法在故障微弱信號(hào)特征提取的有效性。

    標(biāo)簽： EEMD 微弱信號(hào) 特征提取

    上傳時(shí)間： 2014-11-30

    上傳用戶：wbwyl

  • 數(shù)字電路講座:寄存器計(jì)數(shù)器分頻器

    數(shù)字電路講座:寄存器計(jì)數(shù)器分頻器

    標(biāo)簽： 數(shù)字電路 寄存器 分頻器 講座

    上傳時(shí)間： 2013-10-27

    上傳用戶：DXM35

  • 基于HVS的空域分塊數(shù)字水印技術(shù)

     數(shù)字水印作為一種防護(hù)技術(shù)，在數(shù)字產(chǎn)品的保護(hù)認(rèn)證方面越發(fā)顯得重要，成為當(dāng)前計(jì)算機(jī)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題之一。提出了一種在空域采用分塊重復(fù)嵌入水印信息和HVS相結(jié)合的水印技術(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明，分塊技術(shù)在空域的使用提高了水印的嵌入強(qiáng)度和降低計(jì)算復(fù)雜度，該算法在抵抗旋轉(zhuǎn)、裁剪、縮放方面等有較強(qiáng)能力；水印算法與HVS技術(shù)的有效性相結(jié)合，數(shù)字水印具有很好的掩蔽性。

    標(biāo)簽： HVS 分塊 數(shù)字水印技術(shù)

    上傳時(shí)間： 2013-10-23

    上傳用戶：qwerasdf

  • 模糊綜合評判在故障樹分析法中的應(yīng)用

    模糊綜合評判法是一種基于模糊數(shù)學(xué)的綜合評判方法，該綜合評判法根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論把定性評判轉(zhuǎn)化為定量評判，即用模糊數(shù)學(xué)對受到多種因素制約的事物或?qū)ο笞龀鲆粋€(gè)總體的評判。它具有結(jié)果清晰，系統(tǒng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，能較好地解決模糊的、難以量化的問題，適合各種非確定性問題的解決。本文以新一代天氣雷達(dá)發(fā)射機(jī)故障為例，論述了該方法如何獲取故障診斷數(shù)據(jù)，如何進(jìn)行故障定位等過程。

    標(biāo)簽： 模糊綜合 故障樹分析法 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間： 2013-10-17

    上傳用戶：yxgi5

  • 基于幀間差分與模板匹配相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測

    基于圖形處理器單元（GPU）提出了一種幀間差分與模板匹配相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法。在CUDA-SIFT（基于統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)的尺度不變特征變換）算法提取圖像匹配特征點(diǎn)的基礎(chǔ)上，優(yōu)化隨機(jī)采樣一致性算法（RANSAC）剔除圖像中由于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)部分產(chǎn)生的誤匹配點(diǎn)，運(yùn)用背景補(bǔ)償?shù)姆椒▽㈧o態(tài)背景下的幀間差分目標(biāo)檢測算法應(yīng)用于動(dòng)態(tài)情況，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，通過提取目標(biāo)特征與后續(xù)多幀圖像進(jìn)行特征匹配的方法最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)目標(biāo)檢測。實(shí)驗(yàn)表明該方法對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)較小、有噪聲、有部分遮擋的圖像序列具有良好的目標(biāo)檢測效果。

    標(biāo)簽： 幀間差分 模板匹配 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測

    上傳時(shí)間： 2013-10-09

    上傳用戶：ifree2016

  • 一種模擬電路故障診斷方法

    為了解決模擬電路故障診斷復(fù)雜多樣難于辨識(shí)的問題, 有效提高分類的準(zhǔn)確度, 提出了一種模擬電路故障診斷的新方法。

    標(biāo)簽： 模擬電路 故障診斷

    上傳時(shí)間： 2013-11-03

    上傳用戶：guanhuihong

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