專輯類-電子基礎類專輯-153冊-2.20G 電子技術（電工學Ⅱ）典型題解析及自測試題-299頁-3.2M.pdf
上傳時間： 2013-06-19
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專輯類-電子基礎類專輯-153冊-2.20G 模數化終端電器選用指南-114頁-2.7M.pdf
上傳時間： 2013-04-24
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專輯類-數字處理及顯示技術專輯-106冊-9138M 空時自適應信號處理-207頁-4.8M.pdf
上傳時間： 2013-04-24
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專輯類-數字處理及顯示技術專輯-106冊-9138M 自適應濾波器原理（第三版）1007頁-15.4M.pdf
上傳時間： 2013-04-24
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專輯類-單片機專輯-258冊-4.20G 自裝單片微電腦快速入門-102頁-2.2M.pdf
上傳時間： 2013-05-23
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專輯類-國標類相關專輯-313冊-701M GB-T4677.2-1984-印制板金屬化孔鍍層厚度測試方法-微電阻法.pdf
上傳時間： 2013-04-24
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正交頻分復用(OFDM)技術由于具有頻譜利用率高、抗多徑能力強等突出優點,因此在高速無線通信領域得到了廣泛的應用。但是,OFDM信號具有較高的峰平比(PAPR),受功率放大器(簡稱功放)非線性效應的影響,產生信號帶內失真和帶外頻譜擴展,從而導致系統性能下降。因此,功放線性化技術,對于無線通信技術的發展具有重要的意義。其中,數字預失真技術以其準確性、復雜度、自適應性等方面良好的綜合性能,已經成為最具發展潛力的功放線性化技術。本文深入研究了適用于無線通信OFDM系統的數字預失真技術,研究內容主要涉及:功率放大器預失真模型構造、預失真模型參數辨識、OFDM系統預失真方案設計等方面。 本文主要研究工作與創新點總結如下: 1.針對現有無記憶多項式預失真器在輸出回退(OBO)減小時的性能受限問題,基于分段非線性補償的思想,提出了一種動態系數多項式預失真方法。動態系數多項式具有多組系數,隨著輸入信號幅度的變化,多項式選取不同的系數組合,從而降低非線性補償的誤差;文中討論了動態系數多項式模型的構造方法,并且給出了基于直接學習結構的簡化遞歸系數估計算法。
上傳時間： 2013-04-24
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本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-05-23
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射頻識別技術是一種自20 世紀80 年代新興的自動識別技術。它是利用無線射頻方式進行非接觸雙向數據通信。相對于普遍應用的13.56MHz 射頻識別系統，本設計中的868MHz 射頻識別系統有著更多的優點：讀寫距離遠，閱讀速度快等，是目前國際上RFID產品發展的熱點。 本課題研究的內容包括研究符合ISO18000－6 標準的超高頻RFID 電子標簽的主要特點、結構、工作原理及讀寫方法, 重點在于與其相應讀卡器的設計方案, 包括讀卡器的硬件電路設計、軟件程序流程以及與上位機通信的實現。 在硬件設計中，選用ATMEL 公司的AVR 單片機ATmega8 作為主控制器，設計了主控、復位、串行通信等電路。并以RFM 公司開發的TRC101 為射頻收發芯片進行了射頻收發模塊的設計。 軟件設計采用模塊化編程和結構化編程的思想，單片機編程語言為匯編語言，與上位機串行通信采用Visual Basic 編程。經過測試，誤碼率較低，編制的防沖突程序實現了基于隨機二進制算法的防沖突功能。 本設計具有可靠性高，模塊化設計等特點，通過驗證,滿足標準要求，達到了預期的目的，并證明了本設計性能的穩定性和可靠性。
上傳時間： 2013-04-24
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該文研究了無刷直流電機的無位置傳感器控制理論、轉矩波動抑制方法、數字仿真算法和DSP控制技術.首先,該文介紹了無刷直流電機無位置傳感器控制原理,比較了目前幾種常用的無位置傳感器控制方法,提出了基于徑向基函數（RBF）神經網絡的無位置傳感器控制方法.通過離散化位置信號的映射方程,得到網絡的基本輸入輸出,網絡的輸出通過邏輯處理,處理后的結果作為電機控制信號,同時也作為網絡的訓練教師.采用在線學習和離線學習兩種方式訓練網絡,并詳細介紹了兩種方式的算法;其次,該文概述了無刷直流電機轉矩波動的產生原因,重點分析了換相轉矩波動產生的原理,提出了基于誤差反傳（BP）神經網絡的轉矩波動抑制新方法.采用兩個結構相同三層網絡,建立了電壓自校正調節器,對電機端電壓進行瞬時調節,保持電路中電流幅值不變,實現了轉矩波動的自適應調節.另外,該文推導了較全面的電機數學模型,重點研究了無刷直流電機仿真中的幾個關鍵技術,包括氣隙磁場的建立、位置信號的模擬、中心點電壓的計算、二極管續流狀態的實現以及PWM電流控制的仿真.采用面向對象程序設計（OOP）方法,設計了多功能的仿真軟件SIMOT.最后該文介紹了數字信號處理器（DSP）TMS320LF2407的結構和性能,給出了PWM控制和A/D轉換的算法,采用反電勢法原理實現了無位置傳感器控制,并給出了相關的實驗結果.
上傳時間： 2013-07-14
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