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數(shù)字主動(dòng)降噪

  • VHDL語(yǔ)言實(shí)驗(yàn)數(shù)字鍾功能,可手動(dòng)調(diào)時(shí),設(shè)定閙鍾等

    VHDL語(yǔ)言實(shí)驗(yàn)數(shù)字鍾功能,可手動(dòng)調(diào)時(shí),設(shè)定閙鍾等

    標(biāo)簽: VHDL

    上傳時(shí)間: 2014-12-20

    上傳用戶:2467478207

  • 基于SoPC的嵌入式二維條碼識(shí)讀系統(tǒng)使用集成在QuartusII中的SoPC Builder開(kāi)發(fā)組件配置生成片上系統(tǒng),結(jié)合降噪處理、背景分離 圖像校正、圖像二值化、碼字識(shí)別、信號(hào)糾錯(cuò)等技術(shù)

    基于SoPC的嵌入式二維條碼識(shí)讀系統(tǒng)使用集成在QuartusII中的SoPC Builder開(kāi)發(fā)組件配置生成片上系統(tǒng),結(jié)合降噪處理、背景分離 圖像校正、圖像二值化、碼字識(shí)別、信號(hào)糾錯(cuò)等技術(shù),處理由OmniVision OV7649 CCD產(chǎn)生的條碼圖像。

    標(biāo)簽: SoPC QuartusII Builder 圖像

    上傳時(shí)間: 2014-10-31

    上傳用戶:xwd2010

  • 開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的減振降噪和低轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)研究.rar

    開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)(SR電機(jī))驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)(SRD)是一種先進(jìn)的機(jī)電一體化裝置,但是其較大的振動(dòng)噪聲和轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)問(wèn)題制約了SRD的廣泛應(yīng)用。本文以減小SR電機(jī)振動(dòng)噪聲和轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)為主題展開(kāi)理論分析和實(shí)驗(yàn)研究。主要內(nèi)容有:由于徑向力引起的定子徑向振動(dòng)是SR電機(jī)噪聲的主要根源,因此徑向力的分析和計(jì)算是研究SR電機(jī)振動(dòng)噪聲的基礎(chǔ)。本文利用磁通管法推導(dǎo)出徑向力的解析表達(dá)式,定性分析了徑向力與電機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)等之間的關(guān)系。根據(jù)虛位移原理,推導(dǎo)出基于矢量磁勢(shì)的電磁力計(jì)算公式。該計(jì)算方法求解電磁力時(shí)只需進(jìn)行一次磁場(chǎng)計(jì)算,不但減小了計(jì)算量,同時(shí)計(jì)算精度較傳統(tǒng)虛位移法高。利用這一計(jì)算方法,求出了實(shí)驗(yàn)樣機(jī)的轉(zhuǎn)矩及徑向力的精確數(shù)值解。針對(duì)在SRD性能仿真時(shí),傳統(tǒng)的非線性插值不但耗時(shí),而且對(duì)有限元計(jì)算數(shù)據(jù)量要求高的問(wèn)題,本文利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性模型辨識(shí)能力,成功進(jìn)行了SR電機(jī)磁鏈反演和轉(zhuǎn)矩計(jì)算的模型訓(xùn)練,最后建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SR電機(jī)精確解析數(shù)學(xué)模型。因?yàn)镾R電機(jī)本體結(jié)構(gòu)形式的選擇問(wèn)題與振動(dòng)噪聲大小有著密切的關(guān)系。本文從噪聲輻射和振動(dòng)幅值角度探討了SR電機(jī)主要尺寸的確定;接著從對(duì)稱性、力波階數(shù)等角度研究了SR電機(jī)相數(shù)及繞組連接方式、極數(shù)、并聯(lián)支路數(shù)的選擇問(wèn)題。并對(duì)一些常用的降低電機(jī)機(jī)械噪聲的措施和方法進(jìn)行了綜述。系統(tǒng)振動(dòng)特性的研究對(duì)于減小振動(dòng)噪聲十分重要。本文從振動(dòng)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)方程出發(fā),導(dǎo)出了從激振力到振動(dòng)加速度的傳遞函數(shù)和系統(tǒng)的自由振動(dòng)解;然后利用機(jī)電類比法得出了SR電機(jī)定子系統(tǒng)的固有頻率以及振動(dòng)振幅的解析解,定性分析了影響振動(dòng)振幅的各種因素;最后利用基于能量法的有限元解法,通過(guò)建立不同的散熱筋結(jié)構(gòu)形式、高度、根數(shù)以及形狀的SR電機(jī)三維有限元模型,分析得出了最有利于降噪和散熱的散熱筋結(jié)構(gòu)是高度高、根數(shù)多、上窄下寬的梯形截面的周向散熱筋的結(jié)論。通過(guò)建立不同繞組裝配工藝下的SR電機(jī)三維有限元模型,分析得出了加強(qiáng)繞組剛度可以提高系統(tǒng)低階固有頻率的結(jié)論。通過(guò)比較實(shí)驗(yàn)樣機(jī)的模態(tài)分析結(jié)果和運(yùn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果,證實(shí)了模態(tài)分析的有效性。仿真是計(jì)算SRD系統(tǒng)性能和預(yù)估電機(jī)振動(dòng)的有效手段。本文在用MATLAB建立SRD系統(tǒng)的非線性動(dòng)態(tài)仿真模型的基礎(chǔ)上,對(duì)SRD系統(tǒng)進(jìn)行了穩(wěn)態(tài)性能仿真、動(dòng)態(tài)性能仿真以及負(fù)載突變仿真。接著利用穩(wěn)態(tài)性能仿真,綜合考慮最大平均轉(zhuǎn)矩和效率這兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo),對(duì)SR電機(jī)的開(kāi)關(guān)角進(jìn)行了優(yōu)化。最后結(jié)合由磁場(chǎng)有限元計(jì)算得到的徑向力數(shù)據(jù)表和穩(wěn)態(tài)性能仿真,通過(guò)非線性插值得到徑向力的波形,然后對(duì)徑向力波形進(jìn)行了頻譜分析,從而找到其主要的諧波分量。在電機(jī)設(shè)計(jì)階段避免徑向力波主要頻譜分量與SR電機(jī)定子的固有頻率接近而引起共振是降低SR電機(jī)噪聲的首要條件。合適的控制策略對(duì)于SR電機(jī)減振降噪是必不可少的。本文理論推導(dǎo)出三步換相法的時(shí)間參數(shù)取值公式。仿真證明本取值公式較原先文獻(xiàn)的結(jié)論在阻尼比較小時(shí)有更好的減振效果。針對(duì)SR電機(jī)運(yùn)行中可能出現(xiàn)多個(gè)模態(tài)振形被激發(fā)出來(lái)的情況,利用數(shù)值優(yōu)化法對(duì)三步換相法的時(shí)間參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,使得減振效果整體最佳,所提的數(shù)值優(yōu)化方法對(duì)兩步換相法同樣有效。在分析已有的直接瞬時(shí)轉(zhuǎn)矩控制的基礎(chǔ)上,針對(duì)其不足之處,提出了轉(zhuǎn)矩定頻控制取代內(nèi)滯環(huán)的方法、開(kāi)始重疊區(qū)域的轉(zhuǎn)矩控制方法、最佳開(kāi)關(guān)角度二次優(yōu)化法和時(shí)間參數(shù)優(yōu)化的三步換相法等新的控制方案。動(dòng)態(tài)仿真證明這些方案是切實(shí)有效的,達(dá)到了預(yù)期效果。最后在直接瞬時(shí)轉(zhuǎn)矩控制的每一次轉(zhuǎn)矩?cái)夭ǘ际褂萌綋Q相法,和在相關(guān)斷時(shí)刻根據(jù)實(shí)際電平靈活選用兩步或三步換相法以減小電機(jī)振動(dòng)噪聲,并提出了考慮減振要求的開(kāi)關(guān)頻率設(shè)計(jì)方法,最終形成了一套完整的降低振動(dòng)噪聲和轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)控制策略。設(shè)計(jì)并研制了基于TMS320LF2407DSP的SR電機(jī)控制器。根據(jù)控制策略要求,選用了不對(duì)稱半橋功率電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);出于降低成本以及提高可靠性考慮,采用了MOSFET雙路并聯(lián)電路方案。在控制軟件中實(shí)現(xiàn)了本文所提出的降低SR電機(jī)振動(dòng)噪聲和轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)控制策略。本文最后對(duì)實(shí)驗(yàn)樣機(jī)進(jìn)行了靜態(tài)轉(zhuǎn)矩的測(cè)量實(shí)驗(yàn),對(duì)比轉(zhuǎn)矩測(cè)量值與轉(zhuǎn)矩有限元計(jì)算值,驗(yàn)證了磁場(chǎng)有限元計(jì)算的有效性。然后對(duì)實(shí)驗(yàn)樣機(jī)進(jìn)行了空載與負(fù)載、電流控制與轉(zhuǎn)矩控制、低速斬波與高速單波、是否采用兩步或三步換相法等一系列對(duì)比運(yùn)行實(shí)驗(yàn),對(duì)比各種實(shí)驗(yàn)結(jié)果,充分證實(shí)了本文所提出的降低振動(dòng)噪聲和轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)控制策略的有效性。本課題組承擔(dān)了國(guó)家十·五863計(jì)劃電動(dòng)汽車重大專項(xiàng):“EQ6110HEV混合動(dòng)力城市公交車用電機(jī)及其控制系統(tǒng)”(2001AA501421)。本文的研究是在該項(xiàng)目的資助下完成,并且本文關(guān)于電機(jī)本體結(jié)構(gòu)形式、散熱筋結(jié)構(gòu)和機(jī)械降噪措施等的結(jié)論已在該項(xiàng)目的60kW實(shí)驗(yàn)樣機(jī)上得到證實(shí)。

    標(biāo)簽: 開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī) 降噪

    上傳時(shí)間: 2013-07-05

    上傳用戶:13081287919

  • 小波分析在信號(hào)降噪中的應(yīng)用

    針對(duì)信號(hào)檢測(cè)中經(jīng)常存在的噪聲污染問(wèn)題,利用小波分解之后可以在各個(gè)層次選擇閾值,對(duì)噪聲成分進(jìn)行抑制,手段更加靈活。本文介紹了小波變換的一般理論以及在信號(hào)降噪中的應(yīng)用,分析了被噪聲污染后的信號(hào)的特性;利用MATLAB軟件進(jìn)行了信號(hào)降噪的模擬仿真實(shí)驗(yàn)并在降噪光滑性和相似性兩個(gè)方面體現(xiàn)出小波變換的優(yōu)勢(shì)。本文分別使用了不同類型的小波和相同類型小波下不同閾值對(duì)信號(hào)進(jìn)行了降噪.仿真結(jié)果表明小波變換具有良好降噪的效果。

    標(biāo)簽: 小波分析 信號(hào)降噪 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2013-10-19

    上傳用戶:alex wang

  • 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(lái)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(wèn)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

  • 基于仿生小波變換和模糊推理的語(yǔ)音降噪算法研究

    提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長(zhǎng)自適應(yīng)濾波語(yǔ)音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對(duì)包含噪聲的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行小波分解,以分離出來(lái)的噪聲信號(hào)作為自適應(yīng)濾波器的輸入,選擇基于模糊推理變步長(zhǎng)自適應(yīng)算法對(duì)帶噪聲語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行降噪處理,最終實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的信噪分離,去除語(yǔ)音信號(hào)中的噪聲。仿真結(jié)果表明,該方法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)有較為明顯的降噪效果。

    標(biāo)簽: 仿生 小波變換 模糊推理 語(yǔ)音降噪

    上傳時(shí)間: 2013-10-14

    上傳用戶:戀天使569

  • 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(guò)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(guò)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

  • 跟我學(xué)數(shù)字電子技朮

    數(shù)字電子技朮

    標(biāo)簽:

    上傳時(shí)間: 2013-10-09

    上傳用戶:1101055045

  • 用msp430實(shí)現(xiàn)數(shù)字,語(yǔ)音錄音的功能,免去 錄音帶的源碼.

    用msp430實(shí)現(xiàn)數(shù)字,語(yǔ)音錄音的功能,免去 錄音帶的源碼.

    標(biāo)簽: msp 430

    上傳時(shí)間: 2013-12-16

    上傳用戶:wangyi39

  • 寫一個(gè)程式將n個(gè)整數(shù)相加, 輸入檔的第一行是一個(gè)整數(shù)n, 接著n行每一行是一個(gè)整數(shù), 你的程式要將這些整數(shù)相加並將結(jié)果輸出, 其中每個(gè)整數(shù)為不超過(guò)50位數(shù)的十進(jìn)位數(shù)字

    寫一個(gè)程式將n個(gè)整數(shù)相加, 輸入檔的第一行是一個(gè)整數(shù)n, 接著n行每一行是一個(gè)整數(shù), 你的程式要將這些整數(shù)相加並將結(jié)果輸出, 其中每個(gè)整數(shù)為不超過(guò)50位數(shù)的十進(jìn)位數(shù)字

    標(biāo)簽: 程式

    上傳時(shí)間: 2015-05-03

    上傳用戶:佳期如夢(mèng)

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