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矢量網絡分析儀

  • 大容量多電平變換器PWM控制技術現狀及進展

    多電平PWM控制技術是多電平變換器的核心內容,多電平PWM控制方法一般有多電平載波PWM控制方法,多電平空間矢量PWM控制方法,以及其他的優化PWM控制方法,本文對已有的多電平PWM控制方法進行了歸納和分析。

    標簽: PWM 大容量 變換器 電平

    上傳時間: 2013-10-29

    上傳用戶:yangzhiwei

  • 第五章 機床電氣控制電路分析步驟

    機床電氣控制電路分析步驟

    標簽: 機床 電氣控制 電路分析

    上傳時間: 2013-10-15

    上傳用戶:jokey075

  • 影響機械加工表面質量的因素分析

    摘要:加工表面產生的表面微觀幾何形狀誤差和表面物理力學性能的變化,對機器零件的使用性能有嚴重的影響。本文主要以影響加工表面粗糙度和加工表面物理力學性能變化的因素進行分析研究,目的就是為了掌握機械加工中各種工藝因素對加工表面質量影響的規律,以便運用這些規律來控制加工過程,最終達到改善表面質量、提高產品使用性能的目的

    標簽: 機械加工 表面 質量

    上傳時間: 2013-11-07

    上傳用戶:eastgan

  • 原油交接計量誤差分析

    在原油動態計量和靜態計量過程中,造成油品計量誤差主要有立式金屬罐容積計量誤差、計量器具誤差、人為操作誤差、化驗過程造成的誤差等4個方面的因素。本文在分析各種誤差產生原因的基礎上,總結、分析了在實習期間對原油計量方面的一些認識,并結合安塞油田的實際情況,提出了一些可降低誤差的意見。

    標簽: 計量 誤差分析

    上傳時間: 2013-10-22

    上傳用戶:a82531317

  • 基于MPEG運動矢量的行車障礙檢測方法

    結合已有的基于MPEG視頻流的行車障礙檢測算法,在原有基礎上加入檢測匹配模板,對易造成誤判的噪聲及影響正常檢測的非危險區域都有較好的處理效果。通過統計分析及經驗驗證,分析得出在直行、轉彎及上下坡3種路況及不同車速下車輛正常安全行駛時的檢測閾值T。該方法能結合實際,運算量小,實驗結果較好。

    標簽: MPEG 運動矢量 檢測方法

    上傳時間: 2013-10-19

    上傳用戶:agent

  • 新的海洋風場矢量估計算法

    基于合成孔徑雷達(SAR)圖像的海面風場估計已經得到廣泛認可。多數風速反演算法是以估計的風向、校正的δvv為先驗條件,應用海風模型計算而得的。在相同風向的情況下,應用不同的海風模型會得到不同的風速反演值,因此選擇合適的模型是風場估計的關鍵。同時,風向數據的精確度也很重要,即使不大的誤差也會給風速的反演結果帶來明顯偏差。為解決上述問題這里提出一種不需要預先已知風向數據的風場估計算法。該算法將基于海洋SAR圖像中風浪的條紋信息,以及風浪條紋生成的自相關函數的周期性估計風速數據,同時由風浪條紋的最短周期方向估計風向數據,從而估計出完整的風場矢量。仿真結果顯示,該算法對風速和風向數據有較高的估計精度。

    標簽: 海洋 風場矢量估計 算法

    上傳時間: 2013-10-17

    上傳用戶:520

  • 電子產品可靠性分析應用

    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

    上傳用戶:fanxiaoqie

  • 跌落沖擊對消費電器產品性能影響分析

    小型電器設備發生跌落的情況時有發生,電器的電氣性能在跌落碰撞中常發生變化而不被發現,很容易造成安全隱患。對此,結合Ansys Ls-Dyna與PSIM仿真軟件,就電器跌落過程進行動力學分析,并對電器的電路部分進行仿真分析,觀察電氣參數的變化,為電氣檢驗工作提出一種新的思路。

    標簽: 電器 性能影響

    上傳時間: 2013-10-10

    上傳用戶:浩子GG

  • 基于刪除平均和單元平均的CFAR檢測器性能分析

    分析了所提3種檢測器的在均勻和非均勻背景下的檢測性能。結果表明,在均勻背景和多目標環境下,對局部估計進行平均的檢測器性能最優。

    標簽: CFAR 刪除 檢測器 性能分析

    上傳時間: 2013-10-21

    上傳用戶:蠢蠢66

  • 浮選機液位在線檢測分析與神經網絡預測研究

    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 液位

    上傳時間: 2013-10-22

    上傳用戶:haoxiyizhong

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