電子設(shè)備中有各種各樣的圖。能夠說(shuō)明它們工作原理的是電原理圖，簡(jiǎn)稱電路圖。 電路圖有兩種，一種是說(shuō)明模擬電子電路工作原理的。它用各種圖形符號(hào)表示電阻器、電容器、開(kāi)關(guān)、晶體管等實(shí)物，用線條把元器件和單元電路按工作原理的關(guān)系連接起來(lái)。這種圖長(zhǎng)期以來(lái)就一直被叫做電路圖。 另一種是說(shuō)明數(shù)字電子電路工作原理的。它用各種圖形符號(hào)表示門、觸發(fā)器和各種邏輯部件，用線條把它們按邏輯關(guān)系連接起來(lái)，它是用來(lái)說(shuō)明各個(gè)邏輯單元之間的邏輯關(guān)系和整機(jī)的邏輯功能的。為了和模擬電路的電路圖區(qū)別開(kāi)來(lái)，就把這種圖叫做邏輯電路圖，簡(jiǎn)稱邏輯圖。 除了這兩種圖外，常用的還有方框圖。它用一個(gè)框表示電路的一部分，它能簡(jiǎn)潔明了地說(shuō)明電路各部分的關(guān)系和整機(jī)的工作原理。
標(biāo)簽： 電路圖
上傳時(shí)間： 2013-05-18
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·摘要 ：由于永磁同步電機(jī)（PMSM）具有轉(zhuǎn)矩控制簡(jiǎn)單、體積小、高效節(jié)能等優(yōu)點(diǎn)，逐漸成為新型電梯拖動(dòng)系統(tǒng)發(fā)展的主流。本文在給出數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,應(yīng)用SVPWM調(diào)制技術(shù)對(duì)PMSM進(jìn)行控制，將廣義預(yù)測(cè)控制應(yīng)用于電流環(huán)節(jié)，構(gòu)成預(yù)測(cè)PI電流調(diào)節(jié)器。仿真分析和實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明，與傳統(tǒng)電流調(diào)節(jié)器相比,采用預(yù)測(cè)PI調(diào)節(jié)器其控制性能有較大提高。
標(biāo)簽： PMSM nbsp PI 永磁同步電機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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·摘 要:詳細(xì)介紹和分析了用于電梯的無(wú)齒輪低速永磁同步電動(dòng)機(jī)(以下簡(jiǎn)稱PMSM) 產(chǎn)生轉(zhuǎn)矩波動(dòng)的原因和消除轉(zhuǎn)矩波動(dòng)的種種對(duì)策。樣機(jī)已經(jīng)裝梯試驗(yàn),試驗(yàn)結(jié)果證明了設(shè)計(jì)思想的正確性。
標(biāo)簽： 低速 永磁同步電動(dòng)機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-07-04
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用FPGA cyclone控制AD9280后，將結(jié)果用LED的明暗來(lái)表示，8位數(shù)據(jù)分兩次顯示。
標(biāo)簽： cyclone FPGA 9280 AD
上傳時(shí)間： 2013-08-05
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Keil與proteus完美結(jié)合教程，在一臺(tái)電腦上，完全利用軟件進(jìn)行硬件和軟件結(jié)合的仿真。\r\n想原作者表示敬意！
上傳時(shí)間： 2013-08-07
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多傳感器信息融合是對(duì)多種信息的獲取、表示及其內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行綜合處理和優(yōu)化的技術(shù)。單一傳感器只能獲得環(huán)境或被測(cè)對(duì)象的部分信息段，多傳感器信息融合后可以完善地、準(zhǔn)確地反映環(huán)境特征。本文介紹多傳感器數(shù)據(jù)融合的基本理論。數(shù)據(jù)融合是把來(lái)自不同傳感器數(shù)據(jù)加以綜合、相關(guān)、互聯(lián)，提高定位和特征估計(jì)的精度。文章對(duì)Kalman融合算法進(jìn)行仿真，對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。驗(yàn)證算法的可行性。
上傳時(shí)間： 2013-10-08
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壓縮感知是針對(duì)稀疏或可壓縮信號(hào)，在采樣的同時(shí)即可對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)壓縮的新理論，采用該理論，可以僅需少量信號(hào)的觀測(cè)值來(lái)實(shí)現(xiàn)精確重構(gòu)信號(hào)。文中概述了CS理論框架及關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題，介紹了信號(hào)稀疏表示、觀測(cè)矩陣和重構(gòu)算法。最后仿真實(shí)現(xiàn)了基于壓縮感知的信號(hào)重構(gòu)，并對(duì)正交匹配追蹤（OMP）重構(gòu)算法性能作了分析。
標(biāo)簽： 壓縮感知 信號(hào)重構(gòu)
上傳時(shí)間： 2013-10-20
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在QPSK調(diào)制方式下，分別研究推導(dǎo)了基于輔助數(shù)據(jù)的極大似然比信噪比估計(jì)算法研究、基于矩的信噪比估計(jì)算法研究以及基于高階累積量的信噪比估計(jì)算法。通過(guò)仿真比較了信噪比估計(jì)算法的性能，著重分析比較了采用的迭代次數(shù)及數(shù)據(jù)長(zhǎng)度等參數(shù)對(duì)算法性能的影響，最終根據(jù)算法各自的特點(diǎn)給出了相應(yīng)的適用范圍。
上傳時(shí)間： 2013-10-20
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用于定量表示ADC動(dòng)態(tài)性能的常用指標(biāo)有六個(gè)，分別是：SINAD(信納比)、ENOB(有效位 數(shù))、SNR(信噪比)、THD(總諧波失真)、THD + N(總諧波失真加噪聲)和SFDR(無(wú)雜散動(dòng)態(tài) 范圍)
上傳時(shí)間： 2014-01-22
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文中討論了圖像的高斯加性噪聲模型和圖像的稀疏性表示，提出了利用映射函數(shù)來(lái)描述圖像的去噪過(guò)程，通過(guò)求解映射函數(shù)和利用映射函數(shù)對(duì)加噪圖像的小波變換子帶系數(shù)進(jìn)行變換，達(dá)到了降低圖像噪聲并使加噪圖像逼近原始圖像的目的。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)比較，驗(yàn)證了本文算法的可行性和魯棒性。
上傳時(shí)間： 2013-10-21
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