專輯類----傳感器專輯 機(jī)械量測量用傳感器的設(shè)計(jì)-311頁-16.7M.rar
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專輯類-電子管及音響相關(guān)專輯-43冊-454M 常用收信電子管應(yīng)用手冊-257頁-4.9M.pdf
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專輯類-微波相關(guān)專輯-共31冊-341M 計(jì)算電磁場的矩量法-261頁-2.9M-pdf版.pdf
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New-尚未歸類-412冊-8.64G 信電路業(yè)余制作150例-281頁-6.6M.pdf
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電感器設(shè)計(jì)工具集-27冊-46.0M 電感量計(jì)算.EXE
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專輯類-傳感器專輯-87冊-901M 機(jī)械量測量用傳感器的設(shè)計(jì)-311頁-16.7M.pdf
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專輯類-機(jī)械五金類專輯-84冊-3.02G 量規(guī)設(shè)計(jì)手冊-607頁-5.8M.pdf
標(biāo)簽： 607 5.8 設(shè)計(jì)手冊
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專輯類-測試技術(shù)專輯-134冊-1.93G 機(jī)械量測量用傳感器的設(shè)計(jì)-311頁-16.7M.pdf
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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)對心音信號(hào)的采集。通過對心音信號(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3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標(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，對余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)對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，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，通過對心音信號(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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斷路器是電力系統(tǒng)中重要的控制和保護(hù)設(shè)備，對維護(hù)電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定和可靠運(yùn)行起著重要的作用。如何使斷路器高度智能化，并且更安全和可靠，是電力系統(tǒng)保護(hù)的發(fā)展要求，也是本論文研究的目的。 本文在深入研究了智能斷路器國內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r的基礎(chǔ)上，精心設(shè)計(jì)了以數(shù)字信號(hào)處理器DSP和復(fù)雜可編程邏輯器件CPLD為核心的系統(tǒng)硬件。DSP是智能斷路器測控單元的核心器件，它實(shí)現(xiàn)斷路器的各種保護(hù)、報(bào)警、顯示與控制功能。CPLD完成狀態(tài)量的監(jiān)測，以及各種邏輯信號(hào)的輸出。兩種器件相互配合使得斷路器系統(tǒng)更加智能化。研究了斷路器測控單元的測量原理及保護(hù)算法，并進(jìn)行了具體的硬件和軟件模塊的設(shè)計(jì)，旨在實(shí)現(xiàn)斷路器的智能保護(hù)、遠(yuǎn)程控制和集中管理。本設(shè)計(jì)以TI公司的DSP芯片TMS320LF2407為核心。硬件設(shè)計(jì)主要包括信號(hào)調(diào)理模塊設(shè)計(jì)、信號(hào)采樣模塊設(shè)計(jì)、保護(hù)執(zhí)行模塊設(shè)計(jì)、CPLD模塊設(shè)計(jì)和輸入輸出模塊設(shè)計(jì)。并且利用TMS320LF2407本身具有的CAN2.0模塊，通過CAN總線實(shí)現(xiàn)斷路器和上位機(jī)的通信，實(shí)現(xiàn)遙測、遙調(diào)、遙控、遙信等“四遙”功能。軟件采用模塊化設(shè)計(jì)，每一個(gè)模塊相對獨(dú)立，完成某個(gè)特定功能，便于維護(hù)和添加新功能，并且調(diào)試靈活方便。文中給出了主程序及各個(gè)子程序的流程圖，其中子程序有數(shù)據(jù)采集子程序、FFT計(jì)算子程序、液晶顯示子程序、短路瞬時(shí)保護(hù)子程序、過載長延時(shí)保護(hù)子程序、接地故障保護(hù)子程序和短路短延時(shí)保護(hù)子程序等。并且設(shè)計(jì)中充分考慮了斷路器工作環(huán)境的惡劣性，分析了各種干擾的來源，并針對各種干擾采取了對應(yīng)的軟件和硬件的抗干擾措施。最后，為了驗(yàn)證全波傅氏算法能否滿足電網(wǎng)數(shù)據(jù)處理精度的要求，利用MATLAB搭建仿真平臺(tái)，對其進(jìn)行了仿真。結(jié)果表明全波傅氏算法能達(dá)到系統(tǒng)的要求。
標(biāo)簽： 智能斷路器 關(guān)鍵技術(shù)
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