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自平衡小車(chē)

  • 小信號高頻晶體管放大器

    小信號高頻晶體管放大器

    標簽: 小信號 高頻晶體管 放大器

    上傳時間: 2013-10-18

    上傳用戶:wangfei22

  • 200mV~10V/0-24V電平單輸入單輸出模擬信號隔離變送器

    轉速傳感器信號隔離變送器,正弦波整形 主要特性: >> 轉速傳感器信號直接輸入,整形調理方波信號 >> 200mV峰值微弱信號的放大與整形 >> 正弦波、鋸齒波信號輸入,方波信號輸出 >> 不改變原波形頻率,響應速度快 >> 電源、信號:輸入/輸出 3000VDC三隔離 >> 供電電源:5V、12V、15V或24V直流單電源供電 >> 低成本、小體積,使用方便,可靠性高 >> 標準DIN35 導軌式安裝 >> 尺寸:106.7x79.0x25.0mm >> 工業級溫度范圍: - 45 ~ + 85 ℃ 應用: >> 轉速傳感器信號隔離、采集及變換 >> 汽車速度測量 >> 汽車ABS防抱死制動系統 >> 轉速信號放大與整形 >> 地線干擾抑制 >> 電機轉速監測系統 >> 速度測量與報警 >> 信號無失真變送和傳輸 產品選型表: DIN11 IAP – S□ - P□ – O□ 輸入信號 供電電源 輸出信號 特點 代碼 Power 代碼 特點 代碼 正負信號輸入,正弦波輸入 幅度峰峰值(VP-P):200mV~50V S1 24VDC P1 輸出電平0-5V O1 單端信號輸入, 幅度峰峰值(VP-P):5V S2 12VDC P2 輸出電平0-12V O2 單端信號輸入, 幅度峰峰值(VP-P):12V S3 5VDC P3 輸出電平0-24V O3 單端信號輸入, 幅度峰峰值(VP-P):24V S4 15VDC P4 集電極開路輸出 O4 用戶自定義 Su 用戶自定義 Ou 產品選型舉例: 例 1:輸入:轉速傳感器,正弦波VP-P:200mV~10V;電源:24V ;輸出:0-5V電平 型號:DIN11 IAP S1-P1-O1 例 2:輸入:轉速傳感器,正弦波VP-P:200mV~10V;電源:12V ;輸出:0-24V電平 型號:DIN11 IAP S1-P2-O3 例 3:輸入:0-5V電平;電源:24V ;輸出:0-24V電平 型號:DIN11 IAP S2-P1-O3 例 4:輸入:0-5V電平;電源:12V ;輸出:集電極開路輸出 型號:DIN11 IAP S2-P2-O4 例 5:輸入:用戶自定義;電源:24V ;輸出:用戶自定義 型號:DIN11 IAP Su-P1-Ou

    標簽: 200 10 mV 24

    上傳時間: 2013-10-22

    上傳用戶:hebanlian

  • 脈搏波信號降噪和特征點識別研究

    對脈搏波的完全分析是建立在含有少量噪聲且較為清晰的脈搏波信號中,然而在采集脈搏波信號時容易受到多種干擾的影響,使其提取出來的脈搏波含有大量的噪聲,因此降噪處理顯得尤為必要。同時,脈搏波中含有人體生理病理信息,不同的人將表現為不同的特征,可以看出確定脈搏波特征點對于分析人體生理健康很有意義。針對信號去噪問題采用小波變換和多分辨率分析的方法,該方法在時域和頻域都能表征信號局部信息的能力,且具有對信號具有自適應性。運用極值法確定出脈搏波的峰值點,然后再根據峰值點確定出其他特征點的位置,實驗證明該方法能夠增加特征點的檢出率。

    標簽: 脈搏波 信號降噪 特征點識別

    上傳時間: 2013-10-12

    上傳用戶:shirleyYim

  • 基于ATF54143平衡式低噪聲放大器的設計

    基于低噪聲放大器(LNA)的噪聲系數和駐波比之間的矛盾,本文采用安捷倫公司的ATF54143晶體管計了一款工作于890~960 MHz平衡式低噪聲放大器。該設計分為兩部分:3 dB 90°相移定向耦合器和并聯的低噪聲放大器。本文中首先介紹LNA相關理論,然后通過安捷倫公司的ADS仿真軟件進行電路仿真,仿真結果滿足設計要求,達到了低噪聲系數和良好地駐波比要求。此文也為后面電路的設計和調試提供了理論支持。

    標簽: 54143 ATF 平衡式 低噪聲放大器

    上傳時間: 2013-11-02

    上傳用戶:410805624

  • 基于小波分析的腦電信號處理

    為去除腦電信號采集過程中存在的噪聲信號,提出了基于小波閾值去噪的腦電信號去噪。以小波閾值降噪為基礎,首先利用db4小波對腦電信號進行5尺度分解,然后采用軟、硬閾值與小波重構的算法進行去噪。通過對MIT腦電數據庫中的腦電信號進行仿真,結果表明,采用軟閾值方法有效去除了噪聲,提高了腦電信號的信噪比。

    標簽: 小波分析 腦電信號

    上傳時間: 2014-12-23

    上傳用戶:如果你也聽說

  • 形態梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

    針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩性特點,提出采用形態梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上,然后對各層的細節系數進行軟閾值方法降噪處理,對經過處理后的小波系數進行重構。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析,能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明,該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優點,不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負頻率,能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征,適合齒輪故障的在線監測和診斷。

    標簽: 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障

    上傳時間: 2013-11-01

    上傳用戶:AISINI005

  • 自適應濾波器的MATLAB實現

    自適應濾波器的原理分析和設計流程,及matlab程序

    標簽: MATLAB 自適應濾波器

    上傳時間: 2013-10-18

    上傳用戶:glxcl

  • 小波變換在圖像邊緣檢測中的應用

    目前,被廣泛使用的經典邊緣檢測算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點是相對應于圖像灰度值梯度的局部極大值點。然而,當圖像中含有噪聲時這些算子對噪聲都比較敏感,使得將噪聲作為邊緣點。由于噪聲的干擾,不能檢測出真正的邊緣。一個擁有良好屬性的的邊緣檢測算法是每個研究者的追求。利用小波交換的特點,設計了三次B樣條平滑濾波算子。通過利用這個算子,對利用小波變換來檢測圖像的邊緣進行了一定的研究和理解。

    標簽: 小波變換 圖像邊緣檢測 中的應用

    上傳時間: 2013-10-13

    上傳用戶:kqc13037348641

  • 基于LMS算法與RLS算法的自適應濾波

    自適應信號處理的理論和技術已經成為人們常用濾波和去噪技術。文中講述了自適應濾波的原理以及LMS算法和RLS算法兩種基本自適應算法的原理及步驟。并用MATLAB分別對兩種算法進行了自適應濾波仿真和實現。

    標簽: LMS RLS 算法 自適應濾波

    上傳時間: 2013-11-26

    上傳用戶:1051290259

  • Multisim中自定義元器件

    關于multisim如何自定義元器件

    標簽: Multisim 自定義 元器件

    上傳時間: 2013-10-14

    上傳用戶:zw380105939

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