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電能濾波

multisim下的三角波發(fā)生器設(shè)計(jì)

能產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)波形的三角波信號(hào)，電路設(shè)計(jì)可參考一下。

標(biāo)簽： multisim 三角波發(fā)生器

上傳時(shí)間： 2013-04-24

上傳用戶：sdq_123
能完全模擬DDS芯片的工作

能完全模擬DDS芯片的工作，在CPLD的輸出引腳后接上相應(yīng)的D/A轉(zhuǎn)換芯片并接上低通濾波器，將得到非常好的正旋波

標(biāo)簽： DDS 模擬芯片

上傳時(shí)間： 2013-08-09

上傳用戶：3294322651
基于小波變換的改進(jìn)影像金字塔模型

　　隨著遙感影像數(shù)據(jù)量不斷增長，為了更加高效地組織與管理海量的遙感影像，研究并提出了改進(jìn)的基于小波分解的影像金字塔構(gòu)建方法。利用多分辨率分析和圖像的小波分解與重構(gòu)算法，參考影像金字塔構(gòu)建的一般方法，將圖像小波分解的不同級(jí)系數(shù)量化、編碼后，分別存儲(chǔ)于金字塔的不同層中。該構(gòu)建方法可以有效地降低金字塔各層之間的數(shù)據(jù)冗余，減少總數(shù)據(jù)量和瀏覽時(shí)的數(shù)據(jù)流量，并能更好地支持嵌入式碼流和漸進(jìn)式傳輸。

標(biāo)簽： 小波變換金字塔模型

上傳時(shí)間： 2013-10-20

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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
形態(tài)梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

針對(duì)齒輪故障特征信號(hào)具有強(qiáng)噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點(diǎn)，提出采用形態(tài)梯度小波對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動(dòng)信號(hào)分解到多個(gè)尺度上，然后對(duì)各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理，對(duì)經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。對(duì)降噪后的齒輪振動(dòng)信號(hào)采用S變換多分辨率時(shí)頻分析，能夠從具有良好的時(shí)頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗(yàn)和故障軸承的信號(hào)分析證明，該方法具有短時(shí)傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點(diǎn)，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負(fù)頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線監(jiān)測(cè)和診斷。

標(biāo)簽： 梯度小波降噪 S變換齒輪故障

上傳時(shí)間： 2013-11-01

上傳用戶：AISINI005
小波變換在圖像邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用

目前，被廣泛使用的經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點(diǎn)是相對(duì)應(yīng)于圖像灰度值梯度的局部極大值點(diǎn)。然而，當(dāng)圖像中含有噪聲時(shí)這些算子對(duì)噪聲都比較敏感，使得將噪聲作為邊緣點(diǎn)。由于噪聲的干擾，不能檢測(cè)出真正的邊緣。一個(gè)擁有良好屬性的的邊緣檢測(cè)算法是每個(gè)研究者的追求。利用小波交換的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了三次B樣條平滑濾波算子。通過利用這個(gè)算子，對(duì)利用小波變換來檢測(cè)圖像的邊緣進(jìn)行了一定的研究和理解。

標(biāo)簽： 小波變換圖像邊緣檢測(cè) 中的應(yīng)用

上傳時(shí)間： 2013-10-13

上傳用戶：kqc13037348641
基于Gabor小波的人臉表情特征提取研究

為了使計(jì)算機(jī)能更好的識(shí)別人臉表情，對(duì)基于Gabor小波變換的人臉表情識(shí)別方法進(jìn)行了研究。首先對(duì)包含表情區(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括對(duì)確定的人臉表情區(qū)域進(jìn)行尺寸和灰度歸一化，然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征，使用快速PCA方法對(duì)提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中，利用Fisher準(zhǔn)則提取那些有利于分類的特征，最后用SVM分類器進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，上述提出的方法比傳統(tǒng)的方法識(shí)別速度更快，能達(dá)到實(shí)時(shí)性的要求，并且具有很好的魯棒性，識(shí)別率高。

標(biāo)簽： Gabor 人臉特征提取

上傳時(shí)間： 2013-11-08

上傳用戶：小眼睛LSL
電源輸出紋波和噪聲測(cè)量

關(guān)于測(cè)量紋波的少量說明希望能給某些同志一些幫助

標(biāo)簽： 電源輸出噪聲測(cè)量紋波

上傳時(shí)間： 2013-10-13

上傳用戶：pwcsoft
純正弦波逆變器原理

EG8010是一款數(shù)字化的、功能很完善的自帶死區(qū)控制的純正弦波逆變發(fā)生器芯片，應(yīng)用于DC-DC-AC兩級(jí)功率變換架構(gòu)或DC-AC單級(jí)工頻變壓器升壓變換架構(gòu)，外接12MHz晶體振蕩器，能實(shí)現(xiàn)高精度、失真和諧波都很小的純正弦波50Hz或60Hz逆變器專用芯片。該芯片采用CMOS工藝，內(nèi)部集成SPWM正弦發(fā)生器、死區(qū)時(shí)間控制電路、幅度因子乘法器、軟啟動(dòng)電路、保護(hù)電路、RS232串行通訊接口和12832串行液晶驅(qū)動(dòng)模塊等功能。應(yīng)用領(lǐng)域 ? 單相純正弦波逆變器 ? 光伏發(fā)電逆變器 ? 風(fēng)力發(fā)電逆變器 ? 不間斷電源UPS系統(tǒng) ? 數(shù)碼發(fā)電機(jī)系統(tǒng) ? 中頻電源 ? 單相電機(jī)調(diào)速控制器 ? 單相變頻器 ? 正弦波調(diào)光器 ? 正弦波調(diào)壓器 ? 正弦波發(fā)生器 ? 逆變焊機(jī)

標(biāo)簽： 正弦波逆變器原理

上傳時(shí)間： 2014-07-04

上傳用戶：fairy0212
電源紋波噪聲測(cè)試方法

今天的電子電路（比如手機(jī)、服務(wù)器等領(lǐng)域）的切換速度、信號(hào)擺率比以前更高，同時(shí)芯片的封裝和信號(hào)擺幅卻越來越小，對(duì)噪聲更加敏感。因此，今天的電路設(shè)計(jì)者們比以前會(huì)更關(guān)心電源噪聲的影響。實(shí)時(shí)示波器是用來進(jìn)行電源噪聲測(cè)量的一種常用工具，但是如果使用方法不對(duì)可能會(huì)帶來完全錯(cuò)誤的測(cè)量結(jié)果，筆者在和用戶交流過程中發(fā)現(xiàn)很多用戶的測(cè)試方法不盡正確，所以把電源紋波噪聲測(cè)試中需要注意的一些問題做一下總結(jié)，供大家參考。由于電源噪聲帶寬很寬，所以很多人會(huì)選擇示波器做電源噪聲測(cè)量。但是不能忽略的是，實(shí)時(shí)寬帶數(shù)字示波器以及其探頭都有其固有的噪聲。如果要測(cè)量的噪聲與示波器和探頭的噪聲在相同數(shù)量級(jí)，那么要進(jìn)行精確測(cè)量將是非常困難的一件事情。

標(biāo)簽： 電源測(cè)試方法紋波噪聲

上傳時(shí)間： 2013-11-06

上傳用戶：zq70996813