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返波振蕩

  • 波導(dǎo)傳輸檢波裝置的研究

      波導(dǎo)傳輸檢波裝置用以發(fā)射機(jī)的檢波式功率監(jiān)測(cè),是雷達(dá)導(dǎo)引頭發(fā)射機(jī)的一個(gè)重要組成部分。發(fā)射機(jī)產(chǎn)生的大功率射頻信號(hào)經(jīng)過(guò)波導(dǎo)傳輸檢波裝置最終傳輸給天線,在大功率傳輸過(guò)程中,波導(dǎo)傳輸檢波裝置從大功率射頻信號(hào)中耦合出一定量進(jìn)行射頻信號(hào)包絡(luò)檢波,檢波信號(hào)通過(guò)外圍電路處理可以反映發(fā)射機(jī)工作狀態(tài),并可反饋優(yōu)化發(fā)射機(jī)工作狀態(tài)。文中介紹了波導(dǎo)傳輸檢波裝置的設(shè)計(jì)原理,并對(duì)設(shè)計(jì)中的一些重要環(huán)節(jié)進(jìn)行了仿真,其中包括了溫度對(duì)設(shè)計(jì)的影響。

    標(biāo)簽: 波導(dǎo)傳輸檢波裝置

    上傳時(shí)間: 2013-11-23

    上傳用戶:哇哇哇哇哇

  • 三角波振蕩器一些介紹

    對(duì)三角波振蕩器的一些介紹

    標(biāo)簽: 三角波 振蕩器

    上傳時(shí)間: 2013-10-29

    上傳用戶:417313137

  • 基于分塊的多尺度小波頻域數(shù)字水印

    數(shù)字水印是數(shù)字信息安全領(lǐng)域研究的一個(gè)熱點(diǎn)。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應(yīng)用數(shù)學(xué)方面取得了一定的發(fā)展。文中結(jié)合小波算法,在數(shù)字圖像的低頻域中采用分塊方法來(lái)嵌入數(shù)字水印,改進(jìn)了小波多尺度分解算法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)說(shuō)明,該數(shù)字水印算法對(duì)數(shù)字水印的穩(wěn)定性效果明顯

    標(biāo)簽: 分塊 多尺度 頻域 數(shù)字水印

    上傳時(shí)間: 2013-11-08

    上傳用戶:199311

  • 基于小波分析的低截獲信號(hào)檢測(cè)方法研究

    在魚(yú)雷技術(shù)發(fā)展中,低截獲概率技術(shù)(LPI)的采用大大提高魚(yú)雷的作戰(zhàn)能力,同時(shí)也對(duì)截獲信號(hào)提出了更高的要求。本文將基于小波分析的檢測(cè)方法,具體對(duì)有效的低截獲特征信號(hào)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè),相比于短時(shí)傅里葉變換的基礎(chǔ)上,采用Daubechies5小波對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解變換,證明小波分析方法的有效性及優(yōu)越性。

    標(biāo)簽: 小波分析 信號(hào)檢測(cè) 方法研究

    上傳時(shí)間: 2013-10-22

    上傳用戶:lht618

  • 基于小波分析的脈搏波信號(hào)處理

     對(duì)脈搏波信號(hào)進(jìn)行分析之前,對(duì)信號(hào)的去噪非常重要,本論文利用Mallat算法對(duì)脈搏波信號(hào)進(jìn)行多分辨分析和去噪,分別對(duì)閾值法、平移不變量法、模極大值法的降噪原理進(jìn)行分析,通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)對(duì)比,比較了它們?cè)谔幚砻}搏波信號(hào)方面的優(yōu)缺點(diǎn)。通過(guò)對(duì)一段含噪脈搏波信號(hào)降噪,得到了滿意的去噪效果。  

    標(biāo)簽: 小波分析 信號(hào)處理 脈搏波

    上傳時(shí)間: 2013-10-20

    上傳用戶:lmq0059

  • 動(dòng)態(tài)電路在方波下形成的波形的解析

    這是一階二階電路在方波下形成的波形解析

    標(biāo)簽: 動(dòng)態(tài)電路 方波 波形

    上傳時(shí)間: 2013-11-24

    上傳用戶:uuuuuuu

  • 基于小波與LS-SVM集成的模擬電路故障檢測(cè)

    由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點(diǎn),模擬電路的故障診斷呈現(xiàn)復(fù)雜、難以辨識(shí)等問(wèn)題。針對(duì)已有方法的數(shù)據(jù)不平衡,提出了一種支持向量機(jī)集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量,在多類別支持向量機(jī)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了模擬電路的最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)模擬電路的狀態(tài)的故障預(yù)測(cè)。將該方法應(yīng)用于Sallen-Key帶通電路進(jìn)行故障預(yù)測(cè)試驗(yàn),結(jié)果表明,該方法比單一支持向量機(jī)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和APSVM有更好的分類和泛化性能,故障診斷準(zhǔn)確率更高。

    標(biāo)簽: LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測(cè)

    上傳時(shí)間: 2013-10-31

    上傳用戶:417313137

  • 小波分析在信號(hào)降噪中的應(yīng)用

    針對(duì)信號(hào)檢測(cè)中經(jīng)常存在的噪聲污染問(wèn)題,利用小波分解之后可以在各個(gè)層次選擇閾值,對(duì)噪聲成分進(jìn)行抑制,手段更加靈活。本文介紹了小波變換的一般理論以及在信號(hào)降噪中的應(yīng)用,分析了被噪聲污染后的信號(hào)的特性;利用MATLAB軟件進(jìn)行了信號(hào)降噪的模擬仿真實(shí)驗(yàn)并在降噪光滑性和相似性兩個(gè)方面體現(xiàn)出小波變換的優(yōu)勢(shì)。本文分別使用了不同類型的小波和相同類型小波下不同閾值對(duì)信號(hào)進(jìn)行了降噪.仿真結(jié)果表明小波變換具有良好降噪的效果。

    標(biāo)簽: 小波分析 信號(hào)降噪 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2013-10-19

    上傳用戶:alex wang

  • 脈搏波信號(hào)降噪和特征點(diǎn)識(shí)別研究

    對(duì)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(hào)中,然而在采集脈搏波信號(hào)時(shí)容易受到多種干擾的影響,使其提取出來(lái)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(shí),脈搏波中含有人體生理病理信息,不同的人將表現(xiàn)為不同的特征,可以看出確定脈搏波特征點(diǎn)對(duì)于分析人體生理健康很有意義。針對(duì)信號(hào)去噪問(wèn)題采用小波變換和多分辨率分析的方法,該方法在時(shí)域和頻域都能表征信號(hào)局部信息的能力,且具有對(duì)信號(hào)具有自適應(yīng)性。運(yùn)用極值法確定出脈搏波的峰值點(diǎn),然后再根據(jù)峰值點(diǎn)確定出其他特征點(diǎn)的位置,實(shí)驗(yàn)證明該方法能夠增加特征點(diǎn)的檢出率。

    標(biāo)簽: 脈搏波 信號(hào)降噪 特征點(diǎn)識(shí)別

    上傳時(shí)間: 2013-10-12

    上傳用戶:shirleyYim

  • 基于仿生小波變換和模糊推理的語(yǔ)音降噪算法研究

    提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長(zhǎng)自適應(yīng)濾波語(yǔ)音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對(duì)包含噪聲的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行小波分解,以分離出來(lái)的噪聲信號(hào)作為自適應(yīng)濾波器的輸入,選擇基于模糊推理變步長(zhǎng)自適應(yīng)算法對(duì)帶噪聲語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行降噪處理,最終實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的信噪分離,去除語(yǔ)音信號(hào)中的噪聲。仿真結(jié)果表明,該方法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)有較為明顯的降噪效果。

    標(biāo)簽: 仿生 小波變換 模糊推理 語(yǔ)音降噪

    上傳時(shí)間: 2013-10-14

    上傳用戶:戀天使569

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