2015年全國(guó)大學(xué)生電子設(shè)計(jì)競(jìng)賽風(fēng)力擺控制系統(tǒng)(B題)，附源代碼及設(shè)計(jì)方案分析和報(bào)告。
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ADS-B機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面監(jiān)視技術(shù)研究對(duì)機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面監(jiān)視中ADS-B系統(tǒng)的應(yīng)用方式方法進(jìn)行了分析了論證。
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21世紀(jì)大學(xué)新型參考教材系列 集成電路B 荒井
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家電維修(最基礎(chǔ)的教程B)1-20.Torrent
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jk-b交通信號(hào)控制機(jī)原理圖
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專輯類-實(shí)用電子技術(shù)專輯-385冊(cè)-3.609G jk-b交通信號(hào)控制機(jī)原理圖-1.3M.zip
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專輯類-電子基礎(chǔ)類專輯-153冊(cè)-2.20G 21世紀(jì)大學(xué)新型參考教材系列-集成電路B-荒井-159頁(yè)-2.8M.pdf
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三次B樣條曲線源代碼,C語(yǔ)言編寫(xiě)的三次B樣條曲線源代碼，希望大家喜歡。
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永磁同步發(fā)電機(jī)由于一系列高效節(jié)能的優(yōu)點(diǎn)，在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、航空航天、國(guó)防和日常生活中得到廣泛應(yīng)用，并且受到許多學(xué)者的關(guān)注，其研究領(lǐng)域主要涉及永磁同步發(fā)電機(jī)的設(shè)計(jì)、精確性能分析、控制等方面。 本課題作為國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目《無(wú)刷無(wú)勵(lì)磁機(jī)諧波勵(lì)磁的混合勵(lì)磁永磁電機(jī)的研究》的課題，主要研究永磁電機(jī)的電磁場(chǎng)空載和負(fù)載計(jì)算，求出永磁電機(jī)的電壓波形和電壓調(diào)整率，為分段式轉(zhuǎn)子的混合勵(lì)磁永磁電機(jī)的研究奠定基礎(chǔ)，主要做了以下工作： 首先介紹了永磁同步發(fā)電機(jī)的基本原理，包括永磁同步發(fā)電機(jī)的結(jié)構(gòu)形式和永磁同步發(fā)電機(jī)的運(yùn)行性能，采用傳統(tǒng)解析理論給出了電壓調(diào)整率的計(jì)算方法及外特性的計(jì)算模型；然后用有限元ANSYS對(duì)永磁同步發(fā)電機(jī)樣機(jī)進(jìn)行實(shí)體建模，經(jīng)過(guò)定義分配材料、劃分網(wǎng)格、加邊界條件和載荷、求解計(jì)算等，得到矢量磁位Az、磁場(chǎng)強(qiáng)度H、磁感應(yīng)強(qiáng)度B等結(jié)果，直觀地看出電機(jī)內(nèi)部的磁場(chǎng)分布情況。 其次根據(jù)電磁場(chǎng)計(jì)算結(jié)果，應(yīng)用齒磁通法對(duì)其進(jìn)行后處理。該方法求解轉(zhuǎn)子在一個(gè)齒距內(nèi)不同位置處的磁場(chǎng)，以定子齒的磁通為計(jì)算單位，根據(jù)繞組與齒的匝鏈關(guān)系，計(jì)算出磁鏈隨時(shí)間的變化，進(jìn)而得到永磁同步發(fā)電機(jī)空、負(fù)載時(shí)電壓大小及波形。通過(guò)計(jì)算結(jié)果寫(xiě)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比，驗(yàn)證了齒磁通法的正確性，為計(jì)算永磁同步發(fā)電機(jī)各種性能特性提供有力工具。 最后，基于齒磁通法對(duì)永磁同步發(fā)電機(jī)的外特性進(jìn)行了深入研究，定量分析了結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)外特性的影響規(guī)律，提出了有效降低電壓調(diào)整率的方法的是：增加氣隙長(zhǎng)度g的同時(shí)，適當(dāng)增加永磁體的磁化方向的長(zhǎng)度hm；此外，要盡量的減少每相串聯(lián)匝數(shù)N和增大導(dǎo)線面積以減小阻抗參數(shù)。通過(guò)改變電機(jī)的結(jié)構(gòu)參數(shù)，對(duì)其電磁場(chǎng)進(jìn)行計(jì)算，找到永磁電機(jī)電壓調(diào)整率的變化規(guī)律，為加電勵(lì)磁的混合勵(lì)磁永磁電機(jī)做準(zhǔn)備，達(dá)到穩(wěn)定輸出電壓的目的。
標(biāo)簽： 永磁同步 發(fā)電機(jī) 磁場(chǎng)分析
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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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(wèn)題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開(kāi)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(tīng)診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過(guò)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(guò)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(guò)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(yǔ)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(guò)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(tīng)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)
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