以雙音多頻信號為例,通過運(yùn)用快速傅里葉變換和Hanning窗等數(shù)學(xué)方法,分析了信號頻率,電平和相位之間的關(guān)系,推導(dǎo)出了計算非整周期正弦波形信噪比的算法,解決了數(shù)字信號處理中非整周期正弦波形信噪比計算精度低下的問題。以C編程語言進(jìn)行實(shí)驗(yàn),證明了算法的正確性和可重用性,并可極大的提高工作效率。
上傳時間: 2014-01-18
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采用三維泊松方程和二維薛定諤方程自洽求解方法,建立量子點(diǎn)接觸器件(QPC)內(nèi)的電勢分布和二維電子氣層的電子密度分布的準(zhǔn)三維模型及模擬方法,并將模擬結(jié)果與傳統(tǒng)的Buttiker鞍型電勢分布進(jìn)行比較。
標(biāo)簽: 量子點(diǎn) 接觸器 電勢 數(shù)值
上傳時間: 2013-10-18
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針對傳統(tǒng)診斷方法的不足之處,介紹了基于人工智能和現(xiàn)代信息信號處理的現(xiàn)代故障診斷方法,包括專家系統(tǒng)診斷方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法、模糊診斷方法和基于核的診斷方法,同時系統(tǒng)地分析了每種方法的基本原理、優(yōu)缺點(diǎn)、研究進(jìn)展和典型應(yīng)用。最后探討了目前模擬電路故障診斷研究存在的問題和未來的發(fā)展方向。
標(biāo)簽: 模擬電路 故障診斷 發(fā)展 方法研究
上傳時間: 2013-10-30
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觸發(fā)器是時序邏輯電路的基本構(gòu)成單元,按功能不同可分為 RS 觸發(fā)器、 JK 觸發(fā)器、 D 觸發(fā)器及 T 觸發(fā)器四種,其功能的描述可以使用功能真值表、激勵表、狀態(tài)圖及特性方程。只要增加門電路便可以實(shí)現(xiàn)不同功能觸發(fā)器的相互轉(zhuǎn)換,例如要將 D 觸發(fā)器轉(zhuǎn)換為 JK 觸發(fā)器,轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵是推導(dǎo)出 D 觸發(fā)器的輸入端 D 與 JK 觸發(fā)器的輸入端J 、 K 及狀態(tài)輸出端 Qn 的邏輯表達(dá)式,然后用門電路去實(shí)現(xiàn)該邏輯表達(dá)式。具體的設(shè)計方法有公式法和圖表法兩種。
上傳時間: 2014-12-23
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為解決ISM頻段低噪聲放大器降低失配與減小噪聲之間的矛盾,提出了一種改善放大器性能的設(shè)計方法.分析了單項(xiàng)參數(shù)的變化規(guī)律,提出了提高綜合性能的方法,給出了放大器封裝模型的電路結(jié)構(gòu).對射頻放大器SP模型和封裝模型進(jìn)行仿真.仿真結(jié)果表明,輸入和輸出匹配網(wǎng)絡(luò)對放大器的性能有影響,所提出的設(shè)計方法能有效分配性能指標(biāo),為改善ISM頻段低噪聲放大器的性能提出了一種新的途徑
標(biāo)簽: ISM 頻段 低噪聲放大器 設(shè)計方法
上傳時間: 2013-11-10
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非線性電路的分析方法 2.1 概述 2.2 非線性電路分析法 2.3 模擬乘法器
上傳時間: 2014-01-07
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基本分析方法: 估算法 圖解法 微變等效電路法
上傳時間: 2014-01-18
上傳用戶:nanfeicui
提出了一種改進(jìn)的基于直接頻率合成技術(shù)(DDS)的任意波形發(fā)生器在現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)上的實(shí)現(xiàn)方法。首先將三角波、正弦波、方波和升/降鋸齒波的波形數(shù)據(jù)寫入片外存儲器,當(dāng)調(diào)用時再將相應(yīng)的數(shù)據(jù)移入FPGA的片上RAM,取代分區(qū)塊的將所有類型波形數(shù)據(jù)同時存儲在片上RAM中的傳統(tǒng)方法;再利用正弦波和三角波的波形在4個象限的對稱性以及鋸齒波的線性特性,通過硬件反相器對波形數(shù)據(jù)和尋址地址值進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)了以1/4的數(shù)據(jù)量還原出精度不變的模擬信號,從而將整體的存儲量減小為原始設(shè)計方案的5%。經(jīng)驗(yàn)證,這種改進(jìn)方法正確可行,能夠大大降低開發(fā)成本。
標(biāo)簽: DDS ROM 任意波形發(fā)生器
上傳時間: 2013-12-25
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針對冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化問題,分析云計算模式下處理配送車輛實(shí)時路徑的優(yōu)勢,建立了冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化應(yīng)用服務(wù)架構(gòu);并在該架構(gòu)下獲取多源實(shí)時交通信息,分析車輛配送時間和綜合成本,構(gòu)建了冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化模型,并在云計算環(huán)境下利用粗粒度并行遺傳算法對模型進(jìn)行求解,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明云計算環(huán)境下冷藏車輛實(shí)時路徑優(yōu)化方法是有效的,該方法對冷鏈物流配送成本實(shí)現(xiàn)精細(xì)化控制,提高配送服務(wù)效率,具有實(shí)際意義。
上傳時間: 2013-10-08
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提出了一種基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識別方法。該方法利用飛機(jī)圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板,能達(dá)到很高識別率與很低的等錯率。該研究旨在提高飛機(jī)識別的準(zhǔn)確率和降低出錯率,采用一種基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識別方法。該方法通過對采集的飛機(jī)圖像做去除背景、降噪、圖像增強(qiáng)、二值化和歸一化處理,將飛機(jī)圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板,通過特征比對達(dá)到識別飛機(jī)的目的。利用Matlab 7.0做10種飛機(jī)的識別實(shí)驗(yàn),得出了95.47%識別率和0.04%等錯率的結(jié)論,識別率和等錯率均優(yōu)于不變矩法、三維識別方法、基于小波分析和矩不變量的方法,印證了筆者提出的基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識別方法的優(yōu)越性。在飛機(jī)圖像數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法是可行的。
標(biāo)簽: 分 飛機(jī) 目標(biāo)識別
上傳時間: 2013-11-03
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