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降噪技術(shù)(shù)

AS3501

PDF文檔，主動(dòng)降噪技術(shù)，用共振阻止噪聲

標(biāo)簽： 3501 AS

上傳時(shí)間： 2016-07-12

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4缸柴油機(jī)怠速噪聲及聲品質(zhì)優(yōu)化研究

針對(duì)高壓共軌 4 缸柴油機(jī)進(jìn)行了怠速噪聲測(cè)試、噪聲源識(shí)別、降噪以及聲品質(zhì)優(yōu)化研究工作。通過(guò)改變轉(zhuǎn)速、預(yù)噴油量、預(yù)噴間隔角、軌壓和主噴正時(shí) ,研究了這些參數(shù)對(duì)怠速噪聲的影響,并確定最佳值。通過(guò)燃燒噪聲分析和噪聲源識(shí)別 ,采取怠速噪聲降噪措施。對(duì)怠速噪聲優(yōu)化前后的結(jié)果進(jìn)行聲品質(zhì)比較 ,采取的電控標(biāo)定優(yōu)化和屏蔽措施能有效改善怠速聲品質(zhì) 。研究結(jié)果表明: 該 4 缸柴油機(jī)經(jīng)過(guò)電控優(yōu)化標(biāo)定后的主要怠速噪聲源為機(jī)械噪聲 ,通過(guò)對(duì)齒輪室罩蓋、氣缸蓋罩蓋等薄壁件采取屏蔽措施,能有效降低怠速噪聲 ,改善聲品質(zhì)

標(biāo)簽： 柴油機(jī)

上傳時(shí)間： 2017-04-20

上傳用戶：0987654321
汽車室內(nèi)自適應(yīng)主動(dòng)降噪系統(tǒng)研究

此論文針對(duì)車內(nèi)噪聲會(huì)對(duì)人體健康造成不良影響的問(wèn)題。文中采用線性橫向結(jié)構(gòu)濾波器和 FXLMS 算法構(gòu)建系統(tǒng)模型，在 Matlab 平臺(tái)上引入次級(jí)通路理念，搭建加入次級(jí)通路傳函的有源前饋噪聲控制系統(tǒng)，解決了有源噪聲控制系統(tǒng)中的非線性通路問(wèn)題。

標(biāo)簽： 汽車降噪系統(tǒng)研究

上傳時(shí)間： 2017-12-02

上傳用戶：flybelieve
dsp anc fxlms

介紹了基于 0# 公司提供的 1)’ 芯片 0")/-.2$34.- 的自適應(yīng)有源噪聲控制（56789: ;<8=: 6<;7><?，,@$）系統(tǒng)，給出了系統(tǒng)的工作原理及其硬件結(jié)構(gòu)，并詳細(xì)說(shuō)明了基于平均的 *+,*, （*8?7:>:A B C ,A5D789: *8?7:>8;E F87G ,9:>5E8;E）算法，給出了程序流程圖和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，該系統(tǒng)有較好的降噪效果

標(biāo)簽： fxlms dsp anc

上傳時(shí)間： 2017-12-05

上傳用戶：xiaoding
Labview數(shù)據(jù)采集

自編利用Labview進(jìn)行信號(hào)分析，實(shí)現(xiàn)連續(xù)信號(hào)降噪、截取分析

標(biāo)簽： Labview 數(shù)據(jù)分析

上傳時(shí)間： 2019-05-08

上傳用戶：小東北lhp
A Signal Subspace Approach for Speech Enhancement

ephraim1995 子空間降噪經(jīng)典算法

標(biāo)簽： Enhancement Approach Subspace Signal Speech for

上傳時(shí)間： 2020-04-29

上傳用戶：LacrimosaMozart
ESD Protection in CMOS ICs

在互補(bǔ)式金氧半(CMOS)積體電路中，隨著量產(chǎn)製程的演進(jìn)，元件的尺寸已縮減到深次微米(deep-submicron)階段，以增進(jìn)積體電路(IC)的性能及運(yùn)算速度，以及降低每顆晶片的製造成本。但隨著元件尺寸的縮減，卻出現(xiàn)一些可靠度的問(wèn)題。在次微米技術(shù)中，為了克服所謂熱載子(Hot-Carrier)問(wèn)題而發(fā)展出 LDD(Lightly-Doped Drain) 製程與結(jié)構(gòu); 為了降低 CMOS 元件汲極(drain)與源極(source)的寄生電阻(sheet resistance) Rs 與 Rd，而發(fā)展出 Silicide 製程; 為了降低 CMOS 元件閘級(jí)的寄生電阻 Rg，而發(fā)展出 Polycide 製程 ; 在更進(jìn)步的製程中把 Silicide 與 Polycide 一起製造，而發(fā)展出所謂 Salicide 製程

標(biāo)簽： Protection CMOS ESD ICs in

上傳時(shí)間： 2020-06-05

上傳用戶：shancjb
高速電路設(shè)計(jì) 詳細(xì)基礎(chǔ)理論知識(shí)

設(shè)計(jì)高速電路必須考慮高速訊號(hào)所引發(fā)的電磁干擾、阻抗匹配及串音等效應(yīng)，所以訊號(hào)完整性 (signal integrity)將是考量設(shè)計(jì)電路優(yōu)劣的一項(xiàng)重要指標(biāo)，電路日異複雜必須仰賴可靠的軟體來(lái)幫忙分析這些複雜的效應(yīng)，才比較可能獲得高品質(zhì)且可靠的設(shè)計(jì)，因此熟悉軟體的使用也將是重要的研究項(xiàng)目之一。另外了解高速訊號(hào)所引發(fā)之各種效應(yīng)(反射、振鈴、干擾、地彈及串音等)及其克服方法也是研究高速電路設(shè)計(jì)的重點(diǎn)之一。目前高速示波器的功能越來(lái)越多，使用上很複雜，必須事先進(jìn)修學(xué)習(xí)，否則無(wú)法全盤了解儀器之功能，因而無(wú)法有效發(fā)揮儀器的量測(cè)功能。其次就是高速訊號(hào)量測(cè)與介面的一些測(cè)試規(guī)範(fàn)也必須熟悉，像眼圖分析，探針效應(yīng)，抖動(dòng)(jitter)測(cè)量規(guī)範(fàn)及高速串列介面量測(cè)規(guī)範(fàn)等實(shí)務(wù)技術(shù)，必須充分了解研究學(xué)習(xí)，進(jìn)而才可設(shè)計(jì)出優(yōu)良之教學(xué)教材及教具。

標(biāo)簽： 高速電路

上傳時(shí)間： 2021-11-02

上傳用戶：jiabin
同源多傳感器加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法的研究

在工業(yè)應(yīng)用中常用一組傳感器對(duì)問(wèn)一個(gè)被測(cè)量目標(biāo)在一個(gè)過(guò)程的不同位置進(jìn)行測(cè)量，然而由于每個(gè)傳感器位于過(guò)程的不同位置，它們將不問(wèn)程度的受到嗓聲的干擾，為了從被嗓聲干擾的多傳感器測(cè)量值中獲得更準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果，霱要進(jìn)“步研究多傳感器的融合理論多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的關(guān)鍵在于如何充分利用各個(gè)傳感器的信息，得到對(duì)被測(cè)參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)，本文主要研究了以加權(quán)的方式進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)融合的方法，即研究如何對(duì)每個(gè)傳感器進(jìn)行加權(quán)，從而得到對(duì)被測(cè)參數(shù)最優(yōu)佑計(jì)的方法為此本文在介紹了多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基礎(chǔ)上，首先研究了基于奇異值分解的數(shù)據(jù)融合算法，通過(guò)對(duì)傳感器測(cè)量值構(gòu)成的矩陣進(jìn)行奇異值分解，利用每個(gè)傳感器測(cè)量值所對(duì)應(yīng)的奇異值，可以估計(jì)出對(duì)每個(gè)傳感器權(quán)值的最優(yōu)估計(jì)，從而在不要任何先驗(yàn)知識(shí)的條件下，可僅由多傳感器的測(cè)量值，利用提出的算法得到在最小均方誤差意義下的被測(cè)參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)，此外，在許多工業(yè)過(guò)程中，人們利用多傳感器測(cè)量同一過(guò)程參數(shù)以控制該參數(shù)在過(guò)程中的不同位置能根據(jù)需要進(jìn)行合理分布，此時(shí)人們希望利用多傳感器融合的測(cè)量結(jié)果，對(duì)每一個(gè)傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行重建，以獲得對(duì)每一個(gè)傳感器的測(cè)量結(jié)果進(jìn)行更為準(zhǔn)確的估計(jì)。為此，本文進(jìn)一步研究了基于小波降噪和數(shù)據(jù)融合的傳感器數(shù)據(jù)重建算法，仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果都說(shuō)明提出算法是有效的，最后，研究了非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)融合問(wèn)題，研究了加權(quán)無(wú)氣味卡爾曼濾波（UKF）方法，研究表明無(wú)氣味卡爾曼波波能克服了擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）在狀態(tài)融合估計(jì)中的不足，可以得到了更準(zhǔn)確的狀態(tài)融合估計(jì)結(jié)關(guān)鍵詞多傳感器系統(tǒng)，數(shù)據(jù)融合，奇異值分解，UKF

標(biāo)簽： 傳感器數(shù)據(jù)融合

上傳時(shí)間： 2022-03-16

上傳用戶：aben
基于多源測(cè)量數(shù)據(jù)融合的三維建模技術(shù)研究

本文以某油田數(shù)字化改造項(xiàng)目為背景，研究?jī)?nèi)容主要分為如下四個(gè)部分（1）三維激光掃描儀在掃描作業(yè)中會(huì)產(chǎn)生精度不符合項(xiàng)目要求的問(wèn)題，導(dǎo)致后續(xù)的維模型精度無(wú)法達(dá)到要求。本文系統(tǒng)分析了掃描儀的誤差來(lái)源，采用單邊法和交叉雙邊法的標(biāo)定實(shí)驗(yàn)方案，可以較快、較準(zhǔn)確的檢驗(yàn)三維激光掃描儀的精度，為后續(xù)數(shù)據(jù)獲取奠定了良好的基礎(chǔ)（2）傳統(tǒng)的紋理圖片采集方法沒有規(guī)則，拍攝的圖片較多，數(shù)據(jù)量較大，且有時(shí)會(huì)遺漏部分場(chǎng)景信息。通過(guò)對(duì)比分析研究前后幾次采集的大量紋理圖片數(shù)據(jù)，提出了一種快速、全面的紋理采集方法，提高了采集效率，降低了數(shù)據(jù)量。通過(guò)研究降噪、增強(qiáng)特征等算法，對(duì)紋理圖片進(jìn)行處理，獲取了較好的模型顯示細(xì)膩感。最后，通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析了上種不同理貼圖方法在模型真實(shí)度、內(nèi)存占用量和操作易程度等力面的影響，得出各個(gè)貼圖方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍，為后續(xù)的高質(zhì)量、快速度的紋理貼圖提供了理論依據(jù)（3）針對(duì)地面激光掃描儀在點(diǎn)云拼接時(shí)出現(xiàn)無(wú)法識(shí)別標(biāo)靶球的問(wèn)題，分析研究了大量其它站掃描的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和標(biāo)靶擺放位置，提出了相應(yīng)的擺放規(guī)則，提高了識(shí)別標(biāo)靶的成功率和點(diǎn)云拼接效率。復(fù)雜的曲面類模型在正向建模軟件中的操作難度較大，且操作復(fù)雜，作者通過(guò)轉(zhuǎn)換格式將點(diǎn)云放置在逆向軟件中使用曲面擬合建模方法進(jìn)行三維建模，提高了建模效率。非規(guī)則類模型在通過(guò)交集、并集和差集操作時(shí)會(huì)出現(xiàn)模型消失的問(wèn)題，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)和研究，詳細(xì)提出了其建模步驟，減少了該類問(wèn)題的出現(xiàn)。團(tuán)隊(duì)協(xié)同作業(yè)的模型整合階段容易出現(xiàn)材質(zhì)和模型重復(fù)問(wèn)題，結(jié)合項(xiàng)目的建模技術(shù)要求提出了相關(guān)的模型建模規(guī)范，提高了模型整合效率

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)融合

上傳時(shí)間： 2022-03-17

上傳用戶：XuVshu