論文以直接驅(qū)動洗衣機無刷直流電動機為對象,對它的設(shè)計理論和運行性能進行了研究.論文根據(jù)無刷直流電動機的工作原理和運行特點,提出了一套有關(guān)此類電機參數(shù)計算及磁路計算的分析方法,在此基礎(chǔ)上研制開發(fā)了"直接驅(qū)動洗衣機無刷直流電機CAD系統(tǒng)軟件",為無刷直流電動機的設(shè)計提供了方便、準(zhǔn)確、可靠的工具.論文還根據(jù)系統(tǒng)對電機運行平穩(wěn)性的要求,分析了無刷直流電動機產(chǎn)生轉(zhuǎn)矩脈動的原因,并從電機設(shè)計的角度提出了減小轉(zhuǎn)矩脈動的方法.最后,論文在討論了逆變器供電的無刷直流電動機穩(wěn)態(tài)運行特性分析方法的基礎(chǔ)上,采用計算機數(shù)字仿真技術(shù)對無刷直流電動機的穩(wěn)態(tài)運行性能進行了研究,獲得了一些有益的結(jié)論.
上傳時間： 2013-04-24
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號分析與識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別技術(shù)難點展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現(xiàn)對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據(jù)實驗分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級閾值的方法作為心音信號預(yù)處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項干擾與高的時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)錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結(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）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據(jù)對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)心音信號的時頻分析結(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現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數(shù)、多分類支持向量機的選取方法，同時，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，建立了心音信號分類的支持向量機模型，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)作為支持向量機的學(xué)習(xí)樣本，對余下的每類20組數(shù)據(jù)進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，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％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實現(xiàn)了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構(gòu)建，可完成對心音信號的讀取、預(yù)處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態(tài)鏈接，實現(xiàn)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲以及統(tǒng)計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現(xiàn)心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，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種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，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，小波降噪，非平穩(wěn)信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應(yīng)，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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集成運放線性應(yīng)用電路分析方法的研究 集成運放線性應(yīng)用電路分析方法的研究
標(biāo)簽： 集成運放 線性應(yīng)用 電路分析
上傳時間： 2013-06-06
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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
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運放電路中的恒流源電路分析方法 普通鏡像恒流源、多集電極恒流源、高精度鏡像恒流源、高內(nèi)阻恒流源和鏡像微恒流源電路，以及恒流源電路輸出電阻的計算等。 分析恒流源電路的方法是： （1）確定恒流源電路中的基準(zhǔn)晶體管或場效應(yīng)管； （2） 計算或確定基準(zhǔn)電流； &nbbsp; （4）繪制恒流部分的交流通路，確定恒流源的內(nèi)阻。 由于恒流源的內(nèi)阻較大，計算恒流源內(nèi)阻時不能忽略三極管集電極與發(fā)射極之間，或場效應(yīng)管漏極與源極之間的動態(tài)電阻
上傳時間： 2013-10-09
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LINUX內(nèi)核分析方法談，PDF格式
上傳時間： 2014-01-03
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軟件需求分析方法總結(jié),分析方法,建模技術(shù),RUP
標(biāo)簽： RUP 分析方法 軟件 建模技術(shù)
上傳時間： 2013-12-27
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基于相似度聚類分析方法的異常入侵檢測系統(tǒng)的模型及實現(xiàn)
標(biāo)簽： 聚類 分析方法 入侵檢測系統(tǒng) 模型
上傳時間： 2015-03-07
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這是一個關(guān)于盲源分離獨立成分分析方法（ICA）的軟件包，給大家分享一下！
上傳時間： 2015-03-16
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