首先介紹了采用直接數(shù)字頻率合成（DDS）技術(shù)的正弦信號(hào)發(fā)生器的基本原理和采用FPGA實(shí)現(xiàn)DDS信號(hào)發(fā)生器的基本方法，然后結(jié)合DDS的原理分析了采用DDS方法實(shí)現(xiàn)的正弦信號(hào)發(fā)生器的優(yōu)缺點(diǎn)，其中重點(diǎn)分析了幅度量化雜散產(chǎn)生的誤差及其原因，最后針對(duì)DDS原理上存在的幅度量化雜散，利用FPGA時(shí)鐘頻率可調(diào)的特點(diǎn)，重點(diǎn)提出了基于FPGA實(shí)現(xiàn)的DDS正弦信號(hào)發(fā)生器的兩種改進(jìn)方法，經(jīng)過(guò)MATLAB仿真驗(yàn)證，改進(jìn)方法較好的抑制了幅度量化雜散，減小了誤差。
上傳時(shí)間： 2013-10-09
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首先介紹了采用直接數(shù)字頻率合成（DDS）技術(shù)的正弦信號(hào)發(fā)生器的基本原理和采用FPGA實(shí)現(xiàn)DDS信號(hào)發(fā)生器的基本方法，然后結(jié)合DDS的原理分析了采用DDS方法實(shí)現(xiàn)的正弦信號(hào)發(fā)生器的優(yōu)缺點(diǎn)，其中重點(diǎn)分析了幅度量化雜散產(chǎn)生的誤差及其原因，最后針對(duì)DDS原理上存在的幅度量化雜散，利用FPGA時(shí)鐘頻率可調(diào)的特點(diǎn)，重點(diǎn)提出了基于FPGA實(shí)現(xiàn)的DDS正弦信號(hào)發(fā)生器的兩種改進(jìn)方法，經(jīng)過(guò)MATLAB仿真驗(yàn)證，改進(jìn)方法較好的抑制了幅度量化雜散，減小了誤差。
上傳時(shí)間： 2013-11-21
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航天測(cè)控通信網(wǎng)是航天工程的重要組成部分。迄今為止，我國(guó)已建成“C頻段測(cè)控網(wǎng)”，及正在建設(shè)的“S頻段測(cè)控網(wǎng)”和“TDRSS測(cè)控網(wǎng)”。測(cè)距單元是測(cè)控系統(tǒng)基帶設(shè)備中的重要功能單元，為航天飛行器提供定位元素。目前，在航天測(cè)距系統(tǒng)中側(cè)音測(cè)距技術(shù)具有最高的測(cè)距精度。本文以中國(guó)電子科技集團(tuán)第十研究所某項(xiàng)目為背景，對(duì)側(cè)音測(cè)距系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的研究，提出了一些改進(jìn)測(cè)距精度的方法，最后用FPGA實(shí)現(xiàn)了側(cè)音測(cè)距功能單元。 本論文主要完成以下工作： 1)完成了直接數(shù)字頻率合成的雜散分析。采用嚴(yán)格的信號(hào)分析方法，運(yùn)用離散傅立葉變換(DFT)和傅立葉變換(FT)，推導(dǎo)了理想狀態(tài)和相位截短條件下的DDS輸出頻譜的數(shù)學(xué)表達(dá)式，并利用systemview仿真軟件建立了DDS相位截短模型，通過(guò)仿真驗(yàn)證了分析結(jié)論的正確性。 2)改進(jìn)了TT&C系統(tǒng)中經(jīng)典的FFT頻率引導(dǎo)算法，增加了頻譜對(duì)稱性分析，在實(shí)現(xiàn)頻率引導(dǎo)的同時(shí)完成了防載波頻率錯(cuò)鎖的功能。 3)首次采用基于正交雙通道相關(guān)原理的數(shù)字相關(guān)相位估計(jì)法來(lái)實(shí)現(xiàn)次側(cè)音匹配和解模糊，降低了設(shè)備復(fù)雜度，提高了測(cè)距精度。針對(duì)低信噪比的情況，提出了基于平滑濾波的數(shù)據(jù)處理方法，提高了相位測(cè)量精度。對(duì)測(cè)距信道中加限幅器導(dǎo)致的測(cè)距信號(hào)信噪比惡化程度做了深入的理論分析。最后，分析了測(cè)距誤差，并對(duì)其中一些引起測(cè)距誤差的因素提出了改善方法。 通過(guò)本論文的工作，成功的完成了TT&C側(cè)音測(cè)距終端的研制，系統(tǒng)現(xiàn)已通過(guò)測(cè)試，達(dá)到系統(tǒng)任務(wù)書的各項(xiàng)指標(biāo)要求。
標(biāo)簽： FPGA TTC 關(guān)鍵技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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加密解密算法--SAM的散列存儲(chǔ)加密解密算法分析
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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加密解密算法--SAM的散列存儲(chǔ)加密解密算法分析,sam在WINDOWS密碼中有舉足輕重的地位
上傳時(shí)間： 2015-03-21
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耗散結(jié)構(gòu)論與世界體系分析，思想觀點(diǎn)不錯(cuò)，值得一讀
上傳時(shí)間： 2014-03-01
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主成分分析并用散點(diǎn)圖分析前三個(gè)主成分M代碼，請(qǐng)指教。
上傳時(shí)間： 2014-07-21
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該文詳細(xì)分析了諧波對(duì)導(dǎo)步電動(dòng)機(jī)的影響:利用分層法對(duì)變頻器供電下異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子導(dǎo)條的擠流效應(yīng)進(jìn)行了精確計(jì)算,用MATLAB仿真了脈動(dòng)轉(zhuǎn)矩;推導(dǎo)出時(shí)間諧波存在時(shí)電磁力波的計(jì)算化工.該文重點(diǎn)討論了變頻器供電下異步電動(dòng)機(jī)諧波損耗的計(jì)算方法:對(duì)鐵芯損耗提出了利用鐵耗模型計(jì)算的新方法,為鐵耗的計(jì)算提出了新的思路,對(duì)雜散損耗采用了考慮雜耗時(shí)的諧波等效電路的方法,進(jìn)一步完善了計(jì)算雜耗的諧波等效電路.該文全面分析了不同因素對(duì)變戚器供電下異步電動(dòng)機(jī)的電磁設(shè)計(jì)的影響,提出了電磁參數(shù)計(jì)算方法,編制了電磁計(jì)算程序,并利用電磁計(jì)算程序?qū)D(zhuǎn)子槽形進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì),制作了樣機(jī),最后進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析,對(duì)計(jì)算方法及理論進(jìn)行驗(yàn)證,并得出有益結(jié)論.
標(biāo)簽： 變頻器 供電 異步電動(dòng)機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-06-22
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本課題來(lái)源于國(guó)家863計(jì)劃《高速高效防爆稀土永磁同步電機(jī)研究》項(xiàng)目的部分研究?jī)?nèi)容。為了進(jìn)一步提高稀土永磁同步電動(dòng)機(jī)的效率，本論文主要采用有限元分析與實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的方法，重點(diǎn)針對(duì)稀土永磁同步電動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)的諧波轉(zhuǎn)子銅耗、瞬態(tài)起動(dòng)過(guò)程以及空載諧波磁場(chǎng)進(jìn)行了深入研究。 論文利用有限元電磁場(chǎng)仿真軟件MagNet，對(duì)油田抽油用22kW稀土永磁同步電動(dòng)機(jī)進(jìn)行了詳細(xì)的電磁場(chǎng)仿真計(jì)算，首次，對(duì)諧波磁場(chǎng)引起的稀土永磁同步電動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)的轉(zhuǎn)子銅耗進(jìn)行了深入分析。通過(guò)對(duì)22kW電機(jī)的間接法和直接法效率實(shí)驗(yàn)，分離出諧波引起的雜散損耗，并與仿真計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，證明了：實(shí)際稀土永磁同步電動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)是存在轉(zhuǎn)子銅耗的，這也是和傳統(tǒng)稀土永磁同步電動(dòng)機(jī)理論不同的地方。研究成果《稀土永磁同步電動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)的轉(zhuǎn)子銅耗分析》發(fā)表在核心期刊《微特電機(jī)》2006年第9期上。 論文采用有限元MagNet對(duì)抽油用22kW稀土永磁同步電動(dòng)機(jī)進(jìn)行了起動(dòng)過(guò)程的仿真研究，并利用先進(jìn)的動(dòng)態(tài)示波記錄儀DL750對(duì)22kW電機(jī)進(jìn)行了空載起動(dòng)過(guò)程的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明有限元電磁仿真計(jì)算結(jié)果是準(zhǔn)確的，也為稀土永磁同步電動(dòng)機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了參考依據(jù)。研究成果《基于有限元的稀土永磁同步電動(dòng)機(jī)起動(dòng)過(guò)程仿真研究》發(fā)表在核心期刊《微特電機(jī)》2007年第1期上。 論文應(yīng)用有限元電磁場(chǎng)軟件MagNet對(duì)作者設(shè)計(jì)的370W稀土永磁同步電動(dòng)機(jī)的空載氣隙磁場(chǎng)進(jìn)行了仿真分析，得到空載諧波磁場(chǎng)的波形畸變率是6.23﹪；為了驗(yàn)證有限元分析結(jié)果的正確性，專門設(shè)計(jì)了兩臺(tái)370W稀土永磁同步電動(dòng)機(jī)對(duì)拖實(shí)驗(yàn)，利用WT3000電力分析儀分析出：實(shí)際空載氣隙磁場(chǎng)波形的畸變率是3.26﹪；通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果和仿真結(jié)果的對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)實(shí)際電機(jī)的轉(zhuǎn)子鼠籠條對(duì)電機(jī)空載諧波磁場(chǎng)有很好的抑止作用。初步的研究成果《稀土永磁同步電動(dòng)機(jī)空載氣隙磁場(chǎng)的諧波分析研究》于2006年12月投到核心期刊《微特電機(jī)》上。
標(biāo)簽： 有限元分析 稀土 永磁同步電動(dòng)機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：chengli008
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題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究，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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