21世纪大学新型参考教材系列 集成电路B 荒井
上传时间： 2013-04-15
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家电维修(最基础的教程B)1-20.Torrent
上传时间： 2013-06-10
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多智能体模型与实验
上传时间： 2013-06-22
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jk-b交通信号控制机原理图
上传时间： 2013-07-13
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专辑类-实用电子技术专辑-385册-3.609G jk-b交通信号控制机原理图-1.3M.zip
上传时间： 2013-08-02
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专辑类-电子基础类专辑-153册-2.20G 21世纪大学新型参考教材系列-集成电路B-荒井-159页-2.8M.pdf
上传时间： 2013-05-16
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三次B样条曲线源代码,C语言编写的三次B样条曲线源代码，希望大家喜欢。
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上传时间： 2013-07-13
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电气化铁道牵引网在网络拓扑结构、电气元件上具有特殊性，开展数学模型和电气参数研究对掌握其电气性能具有重要意义。 本文主要介绍了电气化铁道牵引网基波与谐波的模型建立与电气参数计算。 借用电力系统中的成熟计算方法，并结合牵引网的拓扑结构和导线的特殊性，阐述了多导体传输线的串联阻抗和并联导纳矩阵的计算方法，给出了计算实例。 各种供电方式的牵引网都可等效成多导体传输线的供电网络，网络上的各种电气参数均可视为串联元件和并联元件。牵引网的均匀多导体传输线采用等值Ⅱ型电路，对其它各种串联与并联元件也分别建模。 用C＃语言编制了牵引网模型仿真计算软件，实现了谐波在牵引网中的分布计算。为计算程序设计了良好的人机界面，通过界面可以完成牵引网的参数输入与外部数据读取，计算结果再用.csv格式输出。其中，详细介绍了LU三角算法。 最后，结合京哈线蓟县南牵引变电所供电区段高次谐波谐振测试，分析了牵引网参数对高次谐波谐振的影响，说明了谐振的原因并给出了治理措施。利用程序进行了仿真计算，验证了程序的可用性。
上传时间： 2013-07-23
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电压空间矢量脉冲宽度调制技术是一种性能优越、易于数字化实现的脉冲宽度调制方案。在常规SVPWM算法中，判定等效电压空间矢量所处扇区位置时需要进行坐标旋转和反正切三角函数的运算，计算特定电压空间矢量作用时间时需要进行正弦、余弦三角函数的运算以及过饱和情况下的归一化处理过程，同时，在整个SVPWM算法中还包含了无理数的运算，这些复杂计算不可避免地会产生大量计算误差，对高精度实时控制产生不可忽视的影响，而且这些复杂运算的计算量大，对系统的处理速度要求高，程序设计复杂，系统运行时间长，占用系统资源多。因此，从工程实际应用的角度出发，需要对常规SVPWM算法进行优化设计。 本文提出的优化SVPWM算法，只需进行普通的四则运算，计算非常简单，克服了上述常规SVPWM算法中的缺点，同时，采用交叉分配零电压空间矢量，并将零电压空间矢量的切换点置于各扇区中点的方法，达到降低三相桥式逆变电路中开关器件开关损耗的目的。SVPWM算法要求高速的数据处理能力，传统的MCU、DSP都难以满足其要求，而具有高速数据处理能力的FPGA/CPLD则可以很好的实现SVPWM的控制功能，在实时性、灵活性等方面有着MCU、DSP无法比拟的优越性。本文利用MATLAB/Simulink软件对优化的SVPWM系统原型进行建模和仿真，当仿真效果达到SVPWM系统控制要求后，在XilinxISE环境下采用硬件描述语言设计输入方法与原理图设计输入方法相结合的混合设计输入方法进行FPGA/CPLD的电路设计与输入，建立相同功能的SVPWM系统模型，然后利用ISESimulator（VHDL/Verilog）仿真器进行功能仿真和性能分析，验证了本文提出的SVPWM优化设计方案的可行性和有效性。
上传时间： 2013-06-27
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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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