諧振變換器相對硬開關PWM變換器，具有開關頻率高、關斷損耗小、效率高、重量輕、體積小、EMI噪聲小、開關應力小等優點。而LLC諧振變換器具有原邊開關管易實現全負載范圍內的ZVS，次級二極管易實現ZCS諧振電感和變壓器易實現磁性元件的集成，以及輸入電壓范圍寬等優點，因而得到了廣泛的關注。 本文對諧振變換器的基本分類和各種諧振變換器的優缺點進行了比較和總結，并與傳統PWM變換器進行了對比，總結出LLC諧振變換器的主要優點。并以400W LLC諧振變換器為目標設計，LLC前級使用APFC電路，后一級是LLC諧振變換器。 首先，基于FHA(基波分析法)的方法對LLC諧振變換器進了穩態電路的分析，并詳細闡述了LLC諧振變換器在各個開關頻率范圍內的工作原理和工作特性。隨后，文章詳細比較了LLC諧振變換器與傳統的諧振變換器和半橋PWM變換器不同之處。 然后，文章分別采用分段線性法和擴展描述函數法建立了LLC諧振變換器的小信號模型。由于分段線性法建立的小信號模型僅考慮了LLC諧振變換器工作在滿負載的情況下，為了建立更具一般性的模型，論文又采用了擴展描述函數法建模，用以指導控制環路的設計。 接著，論文對整個系統進行了綜合設計。文章給出了APFC部分的主電路和控制補償回路的具體設計；同時，也做出了LLC諧振變換器主電路的具體設計，而LLC諧振變換器控制回路的設計，仍需要更深一步的研究，并需提出一種切實可行的設計方法。 最后，采用Pspiee軟件建立了仿真模型。仿真結果得出LLC諧振變換器能在負載和輸入電壓變化范圍都很大的情況下實現輸出電壓的穩定調節，并能實現場效應管和二極管的軟開關，驗證了理論分析的正確性；由于實驗條件的限制，制作的實驗電路板處于調試之中，希望進一步驗證理論設計的正確性。
上傳時間： 2013-04-24
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在利益的驅使下，超限運輸在世界各地已成為了普遍現象。這給國家帶來了諸多經濟和社會問題。實踐證明動態稱重系統（WIM）能有效地抑制超限運輸，但同時也存在部分問題，這些問題的解決有賴于國家相關法規的出臺，也有賴于關鍵測量設備（WIM系統）性能的提高。 由于應變式稱重傳感器容易受到各種環境干擾，對環境適應性差，課題采用光纖Bragg光柵傳感器(FBG)作為稱重傳感器，它具有很強的抗干擾性，利于提高系統測量精度。使用光纖傳感器的關鍵是波長解調技術，本文在比較了幾種常見解調技術的前提下，結合課題的實際情況選用了基于F-P腔可調諧濾波解調方法，文章在分析該解調方法原理的基礎上，設計了解調器中的各個硬件電路模塊；此外，為了提高數據采集、傳輸的效率，文章還對數據緩沖電路進行了設計，在電路中引入了換體存儲及DMA傳輸技術。 鑒于動態稱重信號為短歷程信號并且包含各種各樣的噪聲，稱重算法的研究也是本課題要解決的重要內容。本文在分析了稱臺振動及已有先驗知識的基礎上，將小波分析、LM非線性擬合算法及殘差分析相結合應用在動態稱重系統中，為了驗證算法的有效性，利用MATLAB對實測數據進行了仿真分析，結果表明該算法能夠提高測量精度。 提高動態稱重系統性能指標的另一方面是提高系統運行的軟硬件平臺。課題采用的核心硬件為Xscale ARM平臺，處理器時鐘可高達400MHz；軟件上采用了多用戶、多任務的Linux操作系統平臺。文章對操作系統linux2.6進行了合適的配置，成功地將它移植到了課題的ARM平臺上，并且在此操作系統上設計了基于MiniGUI的人機交互界面及波長解調和數據緩沖電路的驅動程序。
上傳時間： 2013-07-26
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·【內容簡介】本書內容主要包括兩部分，第一部分介紹了各種數字濾波器和FFT等常用數字信號處理算法韻設計及其DSP實現；第二部分介紹了DSP的各個應用領域的系統設計方案，包括小波分析、變頻矢量控制、神經網絡、雷達信號處理、語音信號處理、生物醫學信號處理、圖像信號處理等方面，主要介紹了DSP在這些方面應用時的硬件、軟件設計方案，并對某些典型系統的性能進行了仿真。 本書旨在使讀者在已經掌握了DSP基礎知識
上傳時間： 2013-04-24
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本文應用目前較為流行的神經網絡方法對電力系統短期負荷進行預報，主要進行了以下工作： 1．了解電力系統短期負荷預報的現狀，總結國內外的研究方法。 2．深入學習神經網絡及其相關知識，設計出用共軛梯度算法改進的BP網絡，并將它應用于負荷預報中，收到了很好的效果。相比普通的BP網絡，不但預報精度大大提高，而且學習時間也縮短許多。 3．學習小波理論，嘗試將小波分析與神經網絡相結合，設計出一種小波神經網絡，并將其用于負荷預報，收到了很好的效果。 4．提出一種新型神經網絡，即RAN網。它是一種能根據輸入數據的復雜程度而自動添加或刪除其隱層神經元的神經網絡，嘗試將其用于負荷預報，同樣收到了很好的效果，并且將三種方案進行了比較。
上傳時間： 2013-11-20
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音頻信號噪聲經典處理方法實現，對錄制聲音進行加窗分幀，小波分析等m文件源代碼
上傳時間： 2013-10-21
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具有結構風險最小化原則的支持向量機（SVM）對于小樣本決策具有較好的學習推廣性，并且故障樣本的不足在一定程度上制約了基于知識的方法在故障診斷中的運用。針對這一問題，提出了利用支持向量機的方法對匝間轉子繞組短路故障診斷方法。該方法利用小波分析對探測線圈測得感應電動勢進行處理構造特征向量，然后輸入到支持向量機的多故障分類器中進行故障識別。實驗數據表明該方法是可行、有效的，并且在小樣本的情況下，較BP神經網絡有更好的分類效果。
上傳時間： 2013-11-04
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一本很簡單，易懂的小波分析的入門書，是學習小波分析很好的資料
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上傳時間： 2015-04-03
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這是包含了最全的圖像處理，小波分析的工具，解壓后裝入matlab即可使用
標簽： 圖像處理
上傳時間： 2014-01-08
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matlab寫的數字信號處理源代碼,里面包括最基本的fft計算，以及小波分析。完整的源代碼。
上傳時間： 2014-11-22
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模式識別中，以小波分析為基礎的信號能量特征提取方法，matlab源代碼
標簽： 模式識別
上傳時間： 2013-12-26
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