運算放大器穩定性分析：何時轉變為.在寫保持容性負載穩定的六種方法
上傳時間： 2014-01-09
上傳用戶：gengxiaochao
通過使用Newton迭代法求解方程 并分析它的解法收斂性； 牛頓迭代法是比較適合用計算機來計算。
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：aysyzxzm
QPSK通信系統仿真與性能分析。仿真的是在加性高斯白噪聲信道中的。
上傳時間： 2017-05-11
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分析四種嵌入式操作系統的實時性，pdf文檔，具有表格數據，這是網頁版本沒有的。
上傳時間： 2017-07-06
上傳用戶：leixinzhuo
1.簡易刪除功能 2.個性圖片 3.版面美化 4.檔案上傳模式 5.檔案線上刪除模式 6.檔案註解 7.限制顯示公告比數功能
上傳時間： 2017-08-11
上傳用戶：TF2015
北分瑞利便攜式四極桿質譜儀便攜性強_分析快速_人機
上傳時間： 2019-07-14
上傳用戶：chen_ying993
在DC／DC開關電源的應用中，輸出負載端外接電容能起到濾波、抑制干擾的作用，在某些大容性負載動態跳變的設備中，要求電源輸出端有快速響應，這就要求開關電源有較強的帶容性負載的能力，并且有好的穩定性能。在開關電源的設計過程中，要充分理解并實現客戶負載使用的特殊要求，必須分析開關電源容性負載能力的兩種不同狀態要求。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：branblackson
論文以直接驅動洗衣機無刷直流電動機為對象,對它的設計理論和運行性能進行了研究.論文根據無刷直流電動機的工作原理和運行特點,提出了一套有關此類電機參數計算及磁路計算的分析方法,在此基礎上研制開發了"直接驅動洗衣機無刷直流電機CAD系統軟件",為無刷直流電動機的設計提供了方便、準確、可靠的工具.論文還根據系統對電機運行平穩性的要求,分析了無刷直流電動機產生轉矩脈動的原因,并從電機設計的角度提出了減小轉矩脈動的方法.最后,論文在討論了逆變器供電的無刷直流電動機穩態運行特性分析方法的基礎上,采用計算機數字仿真技術對無刷直流電動機的穩態運行性能進行了研究,獲得了一些有益的結論.
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：wsh1985810
心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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隨著全球能源危機和環境污染問題的日益嚴重，開發利用清潔的可再生能源勢在必行。太陽能是當前世界上最清潔、最現實、大規模開發利用最有前景的可再生能源之一。其中太陽能光伏利用受到世界各國的普遍關注，而太陽能光伏并網發電是太陽能光伏利用的主要發展趨勢，必將得到快速的發展。此外，高性能的數字信號處理芯片(DSP)的出現，使得一些先進的控制策略應用于光伏并網逆變器成為可能。本論文就是在此背景下，對太陽能并網發電系統中的核心器件并網逆變器進行了較為深入的研究，具有重要的現實意義。 太陽能光伏并網發電系統的兩個核心部分是太陽能電池板的最大功率點跟蹤(MPPT)控制和光伏并網逆變控制。 首先，本文對太陽能電池的工作原理及工作特性進行介紹，詳細分析太陽能電池工作的等效電路和數學模型。 其次，本文對幾種傳統的最大功率點跟蹤(MPPT)控制算法進行了研究、分析和比較，提出各自優缺點。基于最大功率跟蹤過程的快速性和穩定性，設計采用改進的間歇掃描法來實現光伏發電系統中太陽能電池的最大功率輸出，以提高系統的性能和最大功率點跟蹤速度。 再次，針對既可獨立運行又可并網運行的單相光伏逆變器，本文采用有效值外環、瞬時值內環的控制方法，既保證了逆變器輸出的靜態誤差為零，又保證了逆變器良好的輸出波形。給出了同時滿足獨立和并網兩種運行模式的輸出濾波器結構和元件參數的計算過程，并通過仿真和實驗驗證了設計的合理性。 隨后，詳細討論了并網過程中的軟件鎖相環技術，對鎖相環電路的組成、工作原理進行了研究，實驗結果表明此方法可靠有效，能使逆變器輸出電流與電網電壓完全同相，達到功率因數為1的目的。 最后，采用TI公司的TMS320LF2407A作為主控芯片，研制完成1.5kW實驗樣機，分別得出了獨立運行和并網運行時的實驗結果，結果表明，所采用的控制策略和設計的硬件電路能夠滿足設計要求，系統可安全、穩定運行。
上傳時間： 2013-05-18
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