單片機(jī)C語言應(yīng)用100例 很好的學(xué)習(xí)單片機(jī)的資料
上傳時(shí)間： 2013-07-26
上傳用戶：fandeshun
藍(lán)牙模塊資料，方便單片機(jī)系統(tǒng)之間，嵌入式系統(tǒng)之間以及和PC電腦 手機(jī)藍(lán)牙之間通信，替代串口線
上傳時(shí)間： 2013-06-24
上傳用戶：120231708
非接觸電能傳輸技術(shù)是一門新興的能量傳輸技術(shù)，它集合了電力電子能量傳輸技術(shù)、磁場(chǎng)耦合技術(shù)以及現(xiàn)代控制理論。由于這種電能傳輸方式?jīng)]有接觸摩擦，可減少對(duì)設(shè)備的損傷，不會(huì)產(chǎn)生易引燃引爆的火花，解決了給移動(dòng)設(shè)備特別是在惡劣環(huán)境下，工作設(shè)備的供電問題。在交通運(yùn)輸、航空航天、機(jī)器人、醫(yī)療器械、照明、便攜式電子產(chǎn)品、礦井和水下應(yīng)用等場(chǎng)合有著廣泛的應(yīng)用前景。本文對(duì)非接觸電能傳輸技術(shù)進(jìn)行了理論和實(shí)驗(yàn)研究。主要研究?jī)?nèi)容如下： ⑴介紹了非接觸電能傳輸技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，發(fā)展前景，基本原理與所涉及到的關(guān)鍵技術(shù)。 ⑵通過建立漏感模型，對(duì)采用各種補(bǔ)償方式時(shí)，補(bǔ)償電容的選擇進(jìn)行了分析與研究，并對(duì)不同補(bǔ)償方式時(shí)，負(fù)載對(duì)系統(tǒng)傳輸效率的影響進(jìn)行了分析。 ⑶介紹了PWM調(diào)制硬開關(guān)技術(shù)、軟開關(guān)技術(shù)，比較分析了應(yīng)用于無接觸電能傳輸系統(tǒng)主變換器的幾種逆變器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，詳細(xì)分析了移相全橋變換器的工作原理，在此基礎(chǔ)上，對(duì)變換器進(jìn)行改進(jìn)，提出了基于移相全橋控制的諧振變換器，并對(duì)變換器的工作原理進(jìn)行了詳細(xì)分析。 ⑷對(duì)系統(tǒng)原副邊主電路的主要參數(shù)進(jìn)行了分析與設(shè)計(jì)，對(duì)松耦合變壓器的結(jié)構(gòu)選擇、主要參數(shù)進(jìn)行了分析與設(shè)計(jì)。 ⑸分別用通用DSP芯片TMS320F2812和專用控制芯片UC3875對(duì)系統(tǒng)的控制電路進(jìn)行了設(shè)計(jì)。 ⑹對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了仿真研究，在仿真成功的基礎(chǔ)上，采用UC3875控制方案制作了實(shí)驗(yàn)樣機(jī)，進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究。
上傳時(shí)間： 2013-07-19
上傳用戶：libenshu01
現(xiàn)實(shí)生活中的語音不可避免的要受到周圍環(huán)境的影響，背景噪聲例如機(jī)械噪聲、街頭音樂噪音，其他說話者的話音等均會(huì)嚴(yán)重地影響語音信號(hào)的質(zhì)量：此外傳輸系統(tǒng)本身也會(huì)產(chǎn)生各種噪聲，因此接收端的信號(hào)為帶噪語音信號(hào)。混疊在語音信號(hào)中的噪聲按類別可分為環(huán)境噪聲等的加法性噪聲及電器線路干擾等的乘法性噪聲；按性質(zhì)可分為平穩(wěn)噪聲和非平穩(wěn)噪聲。 語音增強(qiáng)的根本目的就是凈化語音質(zhì)量。把不需要的噪音減低到最小程度。但是由于噪音的復(fù)雜性，很難歸納出一個(gè)統(tǒng)一的特征，因此不可能尋求一種算法完全適應(yīng)于所有的噪音消除，因此語音增強(qiáng)是一個(gè)復(fù)雜的工程。 有關(guān)抗噪聲技術(shù)的研究以及實(shí)際環(huán)境下的語音信號(hào)處理系統(tǒng)的開發(fā)，在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)成為語音信號(hào)處理非常重要的研究課題，已經(jīng)作了大量的研究工作，取得了豐富的研究成果。本文僅對(duì)加性噪聲下的語音增強(qiáng)技術(shù)做了較為仔細(xì)的討論，我們先給出語音信號(hào)處理的基本理論，它是語音增強(qiáng)算法研究和實(shí)現(xiàn)的理論基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)總結(jié)了自適應(yīng)信號(hào)處理技術(shù)的特點(diǎn)以及在語音增強(qiáng)方面的應(yīng)用。選取工程領(lǐng)域最常用的自適應(yīng)LMS濾波算法和RLS濾波算法作為研究對(duì)象，提出了利用最小均方誤差意義下自適應(yīng)濾波器的輸出信號(hào)與主通道噪聲信號(hào)的等效關(guān)系，得到濾波器最佳自適應(yīng)參數(shù)的方法，并分析了在平穩(wěn)和非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下，L M S濾波器族和R L S濾波器在不同噪音輸入下的權(quán)系數(shù)收斂速度、權(quán)系數(shù)穩(wěn)定性、跟蹤輸入信號(hào)的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB語言程序設(shè)計(jì)和使用MALTLAB對(duì)語音算法進(jìn)行仿真、并輸入了多種實(shí)際環(huán)境下的噪音進(jìn)行濾波仿真并對(duì)仿真的結(jié)果進(jìn)行比較和分析。總結(jié)出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自適應(yīng)濾波器在語音濾波方面的特點(diǎn) 和應(yīng)用情況。 最后在MATLAB仿真的基礎(chǔ)上，利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多種EDA工具，完成了L M S自適應(yīng)濾波器的FPGA設(shè)計(jì)。 關(guān)鍵詞：語音增強(qiáng)，背景噪音，自適應(yīng)濾波器，LMS，RLS，F(xiàn)PGA
標(biāo)簽： FPGA 語音增強(qiáng) 算法研究
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：lijianyu172
心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)（NM）和房顫（AF）、主動(dòng)脈回流（AR）、主動(dòng)脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過對(duì)心音信號(hào)噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b）心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)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(yīng)錐形核時(shí)頻（ATF）分析方法，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時(shí)頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c）心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量，作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d）心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法，同時(shí)，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(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)測(cè)，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(yàn)證了該方法的分類有效性。 e）心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建，可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理，繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時(shí)，利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量，根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號(hào)種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號(hào)，進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號(hào)，小波降噪，非平穩(wěn)信號(hào)，心臟雜音，信號(hào)處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：weixiao99
在能源枯竭與環(huán)境污染問題日益嚴(yán)重的今天，新能源的開發(fā)與利用愈來愈受到重視。太陽能是當(dāng)前世界上最清潔、最現(xiàn)實(shí)、最有大規(guī)模開發(fā)利用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(guó)的普遍關(guān)注。而太陽能光伏并網(wǎng)發(fā)電是太陽能光伏利用的主要發(fā)展趨勢(shì)，必將得到快速的發(fā)展。在并網(wǎng)型光伏發(fā)電系統(tǒng)中，逆變器是系統(tǒng)中最末一級(jí)或唯一一級(jí)能量變換裝置，其效率的高低、可靠性的好壞將直接影響整個(gè)并網(wǎng)型系統(tǒng)的性能和投資。按照不同的標(biāo)準(zhǔn)光伏并網(wǎng)逆變器的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分為很多種，本文主要研究單相非隔離型光伏并網(wǎng)逆變器。 文章首先概述了光伏并網(wǎng)系統(tǒng)的發(fā)展情況并分析了當(dāng)前國(guó)際金融危機(jī)對(duì)光伏產(chǎn)業(yè)的影響。其次，分析了當(dāng)前國(guó)際市場(chǎng)上主要的光伏逆變器產(chǎn)品的特點(diǎn)，概括了光伏并網(wǎng)系統(tǒng)中光伏陣列的配置。隨后，本文以單相全橋拓?fù)錇槟Ｐ头治隽朔歉綦x型并網(wǎng)系統(tǒng)在采用不同的PWM調(diào)制策略下的共模電流，指出了抑制共模電流需滿足的條件。對(duì)于全橋和半橋拓?fù)洌治隽瞬煌臑V波方式對(duì)共模電流抑制的影響。總結(jié)了能夠抑制共模電流的實(shí)用電路拓?fù)洳⑻岢隽艘环N能夠抑制共模電流的新拓?fù)洹?duì)不同拓?fù)涞膿p耗情況在文章中進(jìn)行了比較。 對(duì)于非隔離型并網(wǎng)系統(tǒng)中的逆變器易向電網(wǎng)注入直流分量的問題，首先分析了直流分量產(chǎn)生的原因及其導(dǎo)致變壓器產(chǎn)生的直流偏磁飽和現(xiàn)象。在此基礎(chǔ)上，總結(jié)了抑制直流分量的方法，指出了半橋拓?fù)淠軌蛞种浦绷鞣至俊?duì)于并網(wǎng)電流的控制，工程上通常采用比例積分控制器，而比例積分控制器在理論上無法實(shí)現(xiàn)無靜差控制，因此，本文對(duì)能夠?qū)崿F(xiàn)無靜差控制的比例諧振控制器進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析。最后，在非隔離型1.5kW實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上對(duì)共模電流和直流分量的抑制方法進(jìn)行了驗(yàn)證。
標(biāo)簽： 單相 光伏并網(wǎng) 非隔離型
上傳時(shí)間： 2013-07-30
上傳用戶：科學(xué)怪人
Sigma-Delta A/D轉(zhuǎn)換器利用過采樣，噪聲整形和數(shù)字濾波技術(shù)，有效衰減了輸出信號(hào)帶內(nèi)的量化噪聲，提高了信噪比。與傳統(tǒng)的Nyquist轉(zhuǎn)換器相比，它降低了對(duì)模擬電路性能指標(biāo)和元件精度的要求，簡(jiǎn)化了模擬電路的設(shè)計(jì)，降低了生產(chǎn)成本。 本論文在對(duì)Sigma-Delta A/D轉(zhuǎn)換器原理研究的基礎(chǔ)上，基于TSMC0．18um工藝，采用1．8V工作電源，128倍的過采樣率，6．4MHz的采樣頻率，設(shè)計(jì)了一個(gè)主要應(yīng)用于音頻信號(hào)處理的Sigma-Delta A/D轉(zhuǎn)換器，分辨率達(dá)到16位。在調(diào)制器的設(shè)計(jì)中，本文采用了多級(jí)噪聲整形MASH（2-1）級(jí)聯(lián)調(diào)制器結(jié)構(gòu)，同時(shí)，考慮了各種非理想因素對(duì)系統(tǒng)性能的影響，在SDtoolbox工具的幫助下使用Simulink進(jìn)行調(diào)制器系統(tǒng)設(shè)計(jì)。并使用Cadence Spectre對(duì)模塊電路進(jìn)行設(shè)計(jì)仿真，包括運(yùn)放，比較器，帶隙基準(zhǔn)電壓源，CMOS開關(guān)，非交疊時(shí)鐘產(chǎn)生電路等。在數(shù)字抽取濾波器的設(shè)計(jì)中，采用了分級(jí)抽取技術(shù)，使用MATLAB軟件中的SPTool和FDATool工具對(duì)各級(jí)抽取濾波器進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。并在原有的濾波器算法的基礎(chǔ)上，采用了CIC濾波器和半帶濾波器，設(shè)計(jì)出了運(yùn)算量和存儲(chǔ)量都相對(duì)少的三級(jí)抽取濾波器系統(tǒng)，大大降低了功耗和面積。 論文的仿真結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的Sigma-Delta A/D轉(zhuǎn)換器信噪比達(dá)到102．3dB，滿足系統(tǒng)需要的16位精度要求。 關(guān)鍵詞：Sigma-Ddta； 信噪比； 多級(jí)噪聲整形； 數(shù)字抽取濾波器
標(biāo)簽： SigmaDelta 音頻 模數(shù)轉(zhuǎn)換器
上傳時(shí)間： 2013-06-27
上傳用戶：songyuncen
C語言經(jīng)典部分， C語言教程！ 必學(xué)的指針部分！ 很有用用的！
標(biāo)簽： 指針
上傳時(shí)間： 2013-05-29
上傳用戶：kaka
C語言編程一站式學(xué)習(xí)-HTML，C語言學(xué)習(xí)的好教程
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：jyycc
基于無線網(wǎng)絡(luò)zigbee的協(xié)議棧的c代碼
標(biāo)簽： zigbee 無線網(wǎng)絡(luò) 協(xié)議棧
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：kirivir
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號(hào)-1
