装备多个电机的分布式驱动电动车，由于其特殊的布置形式而在提高汽车操纵稳定性方面具有令人瞩目的潜力。本课题针对双电机分布式驱动电动车中速度位置传感器信号的处理，以及实施车体稳定性控制的上位机与电机控制器间信息交换开展了研究。 双电机分布式驱动电动车中使用了旋转变压器作为电机转子(车轮)速度位置传感器。本文采用旋转变压器/数字转换器(RDC)芯片AD2S90实现旋变信号的解调，此方案成功应用在分布式驱动电动车永磁同步电机控制系统中；同时提出了使用TMS320F2812，运用过采样、数字滤波技术直接解调旋变信号的软件方案，此方案的优点在于省去了RDC芯片的成本，同时可以方便的改变算法参数，在系统硬件、软件算法时间耗费和滤波特性之间做出灵活的选择。 采用CAN总线通讯技术实现上位机与两电机控制器间的转矩和速度信息交换。课题进行了车体CAN通讯软硬件设计。基于CAN总线的分布式驱动电动车运行稳定，电机转矩响应迅速。CAN通讯满足了车体稳定性控制的实时性和可靠性要求，同时具有极佳的扩展能力。
上传时间： 2013-07-07
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目前，小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面，新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论，对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法，例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性，因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径，特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法，并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且，讨论了小波分析的基本理论，介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法，最后研究了小波基的数学特性，分析了它们对实际应用的影响和作用。进而，介绍了小波的几种去噪方法：小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的，但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节，且小波基的选择亦有相当的难度，只有靠经验来确定，不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理，分析了去噪过程中几个参数的选取问题，并给出了一些选取依据；对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进，利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理，并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比，去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上，进行了改进，利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法，仿真试验结果表明，由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好，准确率高，而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较，通过实验仿真来实现，并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词：小波分析，信号去噪，阈值，均值逼近，空域相关
上传时间： 2013-07-19
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心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
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随着环境污染和能源短缺问题的日趋严重，寻找一种储备大、无污染的新能源已经上升到世界各国的议事日程。太阳能作为当今最理想环保的能源之一，已经得到了人类越来越广泛的应用。本文以光伏（Photovoltaic—PV）并网发电系统为研究对象，以最大限度利用太阳能、无污染回馈电网为主要目标，开展了光伏并网发电系统的理论研究和仿真，具有重要的现实意义。光伏并网逆变器是光伏并网发电系统中必不可少的设备之一，其效率的高低、可靠性的好坏将直接影响整个光伏发电系统的性能和投资。本文主要研究适用于并网型光伏发电系统的逆变器。 本文以一个完整的光伏并网发电系统为研究对象，重点对单相光伏并网系统进行了全面的分析，并从并网系统的主电路拓扑、控制策略、孤岛效应以及系统的可靠性分析几个方面做了详细的分析和仿真实验。 首先，介绍了国内外光伏并网发电产业的现状，并对光伏并网发电系统的组成结构、优缺点、发展趋势及光伏并网发电系统对逆变器的要求做了简单介绍，对光伏并网发电系统建立了总体认识。 其次，讨论研究了逆变器主电路的拓扑形式，并根据实际情况，选择了无变压器的两级结构，即前级DC/DC变换器和后级DC/AC逆变器，两部分通过DClink连接。前级的DC/DC模块采用Boost拓扑结构，后级的DC/AC逆变器采用逆变全桥实现逆变，向电网输送功率。讨论确定了逆变器输出电流的控制方式，并最终确定了光伏并网发电系统的总体方案。高性能的数字信号处理器芯片（Digital Signal Processor—DSP）的出现，使得一些先进的控制策略应用于光伏并网的控制成为可能。本文以TI公司的数字信号处理器芯片TMS320F2812为核心，设计了控制电路并给出了驱动电路、保护电路的设计以及系统的电磁兼容设计思想。应用MATLAB/Simulink中的工具箱搭建了整个电路模型，进行了仿真实验研究。 再次，我们已经知道孤岛效应问题关系到光伏并网发电系统的安全问题。本文分析了孤岛效应产生的原因、对电网的危害和目前各种常用的被动和主动及外部孤岛效应的检测方法。根据本文涉及的光伏并网发电系统的特点，采用了电压前馈正反馈检测孤岛的方法，然后详细介绍了该方法的原理和实现过程， 并给出了逆变器的反孤岛效应模型和仿真实验结果。仿真结果证明，该方法是可行的，并且达到了IEEE Std．2000—929标准的规定。 光伏系统的可靠性研究对整个系统的经济运行乃至投资决策产生了重要影响。本论文以光伏并网发电系统的基本组成为线索，对各部分进行可靠性分析，对满足一定可靠性水平的光伏并网发电系统进行分析，从而对其的推广使用起到了理论指导作用。 关键词：光伏并网发电系统；逆变器；孤岛效应；DSP；可靠性分析
上传时间： 2013-04-24
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高精度惯性加速度计能够实现实时位移检测，在当今民用和军用系统如汽车电子、工业控制、消费电子、卫星火箭和导弹等中间具有广泛的需求。在高精度惯性加速度计中，特别需要稳定的低噪声高灵敏度接口电路。事实上，随着传感器性能的不断提高，接口电路将成为限制整个系统的主要因素。 本论文在分析差动电容式传感器工作原理的基础上，设计了针对电容式加速度计的全差分开环低噪声接口电路。前端电路检测传感器电容的变化，通过积分放大，产生正比于电容波动的电压信号。 本论文采用开关电容电路结构，使得对寄生不敏感，信号灵敏度高，容易与传感器单片集成。为了得到微重力加速度性能，设计电容式位移传感接口电路时，重点研究了噪声问题和系统建模问题。仔细分析了开环传感器中的不同噪声源，并对其中的一些进行了仿真验证。建立了接口电路寄生电容和寄生电阻模型。 为了更好的提高分辨率，降低噪声的影响如放大器失调、1/f噪声、电荷注入、时钟馈通和KT/C噪声，本论文采用了相关双采样技术（CDS）。为了限制接口电路噪声特别是热噪声，着重设计考虑了前置低噪声放大器的设计及优化。由于时钟一直导通，特别设计了低功耗弛豫振荡器，振荡频率为1．5M。为了减小传感器充电基准电压噪声，采用两级核心基准结构设计了高精度基准，电源抑制比高达90dB。 TSMC 0．18μm工艺中的3．3V电压和模型，本论文进行了spectre仿真。 关键词：MEMS；电容式加速度计；接口电路；低噪声放大器；开环检测
上传时间： 2013-05-23
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基于FPGA的数字视频信号发生器的设计与实现
上传时间： 2013-04-24
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matlab中实现雷达信号处理，雷达仿真中会用到的
上传时间： 2013-04-24
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永磁同步电机(PMSM)因其无需励磁电流、运行效率和功率密度高,在交流调速系统中被广泛的应用,但PMSM高性能的矢量控制需要精确的转子位置和速度信号来实现磁场定向。在传统控制中,一般采用机械式传感器来检测转子位置和转速,但是机械式传感器存在诸如成本高、可靠性低、不易维护等问题,使得无速度/位置传感器控制技术成为永磁同步电机控制中的热点问题。虽然目前已有较多的研究成果,但是所采用的方法大多是基于电机基波方程的分析,一般不适用于低速甚至零速,并且对电机参数较为敏感,鲁棒性差。本文正是为了解决这个问题,而采用高频信号注入法实现转子位置估算,这种方法适合于低速甚至零速,对电机参数的变化不敏感,鲁棒性强。主要做了如下的工作： 首先详细介绍了永磁同步电机三种基本结构,在建立了旋转坐标系下永磁同步电机数学模型的基础上叙述了其矢量控制原理,分析了各种现有的永磁同步电机无速度/位置传感器控制策略；其次在永磁同步电机矢量控制的基础上详细讨论了旋转高频电压信号注入法与脉振高频电压信号注入法提取转子位置的基本原理,并在此基础上利用MATLAB/SIMULINK仿真工具建立了整个永磁同步电机无速度/位置传感器矢量控制系统的模型,进行了仿真研究,仿真结果验证了控制算法的正确性。最后利用TI公司推出的数字信号处理器DSP芯片TMS320F2812,实现了基于脉振高频信号注入法的永磁同步电机无速度/位置传感器的实验运行,实验结果验证了这种方法适合于低速运行,对电机参数的变化不敏感,鲁棒性强。
上传时间： 2013-06-06
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实用1KHZ标准正弦信号发生电路-本电路简洁，信号失真度小。输出电压可调。已在功放测试仪上大批使用。
上传时间： 2013-06-28
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绝对完整的 Usb ISP 的下载线制做过程和资料
上传时间： 2013-06-07
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