本文基于多端口網絡模型、腔模理論和分片法, 首次給出串行角饋微帶天線輸入阻抗的一種有效的理論分析方法, 導出其閉合表達式。實驗結果驗證了理論的正確性。采用本方法計算方便, 適于工程應用。
標簽: 串行 微帶天線 分 實驗
上傳時間: 2013-11-05
上傳用戶:YKLMC
運用三維全波電磁仿真軟件對甚低頻T形面型天線進行電磁建模和仿真分析計算,分析了天線的輸入阻抗、有效高度、電容等電氣參數。在建模時考慮了鐵塔及不同頂容線模型的影響,并對有無鐵塔及不同鐵塔類型、以及天線不同形式時天線的輸入阻抗進行對比分析。
標簽: 低頻 天線 電氣 性能分析
上傳時間: 2013-10-13
上傳用戶:LouieWu
雷達的抗干擾(ECCM)性能成為現代雷達的重要參數,如何客觀、全面地評估雷達性能,是裝備研制和使用均關注的問題,分析了雷達干擾環境,構建了雷達評估指標體系,建立了抗干擾評估模型,得到了評估結果,最后對結果進行了簡要分析。
標簽: 雷達 抗干擾性能 評估模型
上傳時間: 2013-12-06
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文中利用散射迭加方法,推導了多層土壤視在電阻率的計算公式。在此基礎上結合場地測試數據,利用復鏡像法和電位函數計算法對天線場區的土壤模型進行反演,獲得土壤分層結構。然后從電磁理論出發,根據所得到的土壤分層模型參數,推導出甚低頻大地等效電阻率的3種等效法則,并對每一種等效法則下的等效電阻率進行了推導分析。
標簽: 低頻 等效電阻率 分
上傳時間: 2013-11-10
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首先建立機載平臺下MIMO雷達信號模型,通過對系統參數設置,可使MIMO雷達工作在3種不同模式中。接著分析了MIMO雷達GMTI性能,并推導出了在MIMO雷達空時信號模型下,利用空時聯合域信息時DOA估計的CRB。
標簽: MIMO GMTI 雷達 性能分析
上傳時間: 2013-10-19
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機械振動是大尺寸加固型軍用液晶顯示模塊損壞的重要原因,為了提高加固型液晶模塊的質量,需要在強振動情況下,對液晶模塊的受力、能量傳遞和分布進行分析,本文中首先根據液晶模塊的結構,采用了由4塊平板建構成的盒式結構模型,然后通過能量強度和能量的傳遞等計算,研究大尺寸加固型軍用液晶模塊的振動。通過上述分析,可以得出機械振動能量的主要分布、共振峰的位置等,結果表明在垂直于耦合邊緣的方向上受力最強,在此基礎上提出了一套可行的解決方案。文中的研究結果為進一步改進液晶屏的質量,提供了理論基礎。
標簽: 液晶顯示模塊 振動 分 減
上傳時間: 2014-12-31
上傳用戶:zhangjinzj
隨著高頻微波在日常生活上的廣泛應用,例如行動電話、無線個人計算機、無線網絡等,高頻電路的技術也日新月異。良好的高頻電路設計的實現與改善,則建立在于精確的組件模型的基礎上。被動組件如電感、濾波器等的電路模型與電路制作的材料、制程有緊密的關系,而建立這些組件等效電路模型的方法稱為參數萃取。 早期的電感制作以金屬繞線為主要的材料與技術,而近年來,由于高頻與高速電路的應用日益廣泛,加上電路設計趨向輕薄短小,電感制作的材質與技術也不斷的進步。例如射頻機體電路(RFIC)運用硅材質,微波集成電路則廣泛的運用砷化鎵(GaAs)技術;此外,在低成本的無線通訊射頻應用上,如混合(Hybrid)集成電路則運用有機多芯片模塊(MCMs)結合傳統的玻璃基板制程,以及低溫共燒陶瓷(LTCC)技術,制作印刷式平面電感等,以提升組件的質量與效能,并減少體積與成本。 本章的重點包涵探討電感的原理與專有名詞,以及以常見的電感結構,并分析影響電感效能的主要因素與其電路模型,最后將以電感的模擬設計為例,說明電感參數的萃取。
標簽: 被動組件 電感 設計與分析
上傳時間: 2014-06-16
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自回歸功率譜密度(AR-PSD)方法的基礎是生物組織的離散散射體模型〔超聲體模〕理論,該模型認為生物組織為半規則的散射體分布的,這種方法是基于溫度和頻移的相關特性。本文介紹超聲回波信號對HIFU(High Intensity Focused Ultrasound)治療的測溫技術,從測溫模型和算法,實驗儀器的設計和構建,仿真和離體實驗中獲取了一套有效的測溫方法,利用Matlab7.1和VC++6.0作為工具對超聲回波信號進行計算機仿真,并從實驗獲得的超聲回波信號中分析出具體的溫度變化,驗證了算法的可行性。
標簽: HIFU AR模型 無損測溫 方法研究
上傳時間: 2013-11-13
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電子產品可靠性分析、評價的重點在于確定其高風險環節。基于充分考量失效機理的分析目的,采用了“元器件-失效模式-失效機理-影響因素”相關聯的分析方法,通過相關物理模型和一個電子產品分析案例,實現了利用這一方式確定高風險環節和分析可靠性的全過程,得到了這一方法比采用FMEA等失效模式分析更為實際、準確的結論。
標簽: 電子產品 可靠性分析
上傳時間: 2013-11-19
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提出了一種基于BP神經網絡的浮選機液位穩定及液泡厚度的預測模型。預測模型主要以攪拌槽輸出的礦漿流量,掃選輸入流量,精選尾礦流量等為輸入量,以液泡厚度為輸出量,網絡隱含層單元個數與中心向量采用正交最小二乘法(OLS)。同時,在此基礎上在通過Matlab軟件來分析液泡厚度情況,并給出了預測及預警信息。從仿真的結果來看,符合預期的效果,對預防液位變化過大和保證液位穩定具有較大的參考價值和現實意義。
標簽: 浮選機 在線檢測 分 液位
上傳時間: 2013-10-22
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