摘要：模數(shù)轉(zhuǎn)換是微機測控系統(tǒng)的重要組成部分。論文闡述了微機測控系統(tǒng)中模數(shù)轉(zhuǎn)換的應用和軟件設計．介紹了模數(shù)轉(zhuǎn)換接口電路的測試、故障分析與檢測方法。
標簽： 0809 ADC 模數(shù)轉(zhuǎn)換 調(diào)試
上傳時間： 2013-10-23
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提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對包含噪聲的語音信號進行小波分解，以分離出來的噪聲信號作為自適應濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應算法對帶噪聲語音信號進行降噪處理，最終實現(xiàn)語音信號的信噪分離，去除語音信號中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對語音信號有較為明顯的降噪效果。
標簽： 仿生 小波變換 模糊推理 語音降噪
上傳時間： 2013-10-14
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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(chǔ)，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(gòu)的算法進行去噪。通過對MIT腦電數(shù)據(jù)庫中的腦電信號進行仿真，結(jié)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
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MSP430的各種調(diào)好的模塊，串口，模數(shù)轉(zhuǎn)換，時鐘，定時器、低功耗、看門狗、PWM等
標簽： MSP 430 ADC 12
上傳時間： 2013-10-16
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針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點，提出采用形態(tài)梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態(tài)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(jié)系數(shù)進行軟閾值方法降噪處理，對經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進行重構(gòu)。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(yōu)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(jiān)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
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模數(shù)轉(zhuǎn)換器ADC0809引腳及內(nèi)部框圖
標簽： 0809 ADC 模數(shù)轉(zhuǎn)換器 引腳
上傳時間： 2013-11-19
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華為內(nèi)部模電資料。
標簽： 模電
上傳時間： 2013-10-19
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模電參考答案
標簽： 模電 出版社
上傳時間： 2013-10-24
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模電
標簽： V7EDUBR 模電
上傳時間： 2013-11-05
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模電答案
上傳時間： 2013-12-14
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