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  • 基于ARM-FPGA的IRIG-B码产生器的研制

    基于ARM-FPGA的IRIG-B码产生器的研制这是一份非常不错的资料,欢迎下载,希望对您有帮助!

    标签: arm fpga

    上传时间: 2021-12-30

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  • B型剩余电流保护器设计

    随着光伏发电系统快速发展,以及电动汽车充电桩的普及,传统的剩余电流保护器无法满足实际需求。介绍了一款B型剩余电流保护器,采用磁调制剩余电流互感器和零序电流互感器采集剩余电流。根据GB/T 22794—2017标准要求,可识别1 kHz及以下的正弦交流、带和不带直流分量的脉动直流、平滑直流等剩余电流信号。经信号调理电路将电压信号送到单片机进行采集和判断。通过试验测试,该样机在测试精度和速度上均符合国家标准的相关要求。The rapid development of photovoltaic power generation systems and the popularity of electric vehicle charging piles make the traditional residual current protective devices unable to meet the actual demand.This paper proposed a type B residual current protective device,which uses the magnetically modulated residual current transformer and the zero sequence current transformer to acquire the residual current.According to the requirements of GB/T 22794—2017,the type B residual current protective device can detect sinusoidal AC residual current of 1kHz and below 1kHz,pulsating DC residual current with and without DC component,smooth DC residual current and so on.The signal processing circuit sends the voltage signal to the MCU for acquisition and judgment.Through experimental tests,the device meets the relevant requirements of national standards in terms of test accuracy and speed.

    标签: 电流保护器

    上传时间: 2022-03-27

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  • LCD段码屏驱动IC:VK2C23A/VK2C23B大量应用于车载胎压或点数较大的三相电表的应用

    产品型号:VK2C23A/B 产品品牌:VINKA/永嘉微/永嘉微电 封装形式:LQFP64/48 裸片:DICE(邦定COB)/COG(邦定玻璃用) 产品年份:新年份 联 系 人:许硕  原厂直销,工程服务,技术支持,价格最具优势!QT395   VK2C23A/B概述: VK2C23A/B是一个点阵式存储映射的LCD驱动器,可支持最大224点(56SEGx4COM)或者最大416点(52SEGx8COM)的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据,也可通过指令进入省电模式。其高抗干扰,低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。 特点: ★  工作电压 2.4-5.5V ★  内置32 kHz RC振荡器 ★  偏置电压(BIAS)可配置为1/3、1/4 ★  COM周期(DUTY)可配置为1/4、1/8 ★  内置显示RAM为56x4位、52x8位 ★  帧频可配置为80Hz、160Hz ★  省电模式(通过关显示和关振荡器进入)

    标签: VK2C 23 DICE LCD COG 驱动IC 应用于 三相电表 定制 车载

    上传时间: 2022-04-16

    上传用户:2937735731

  • j1939 附录a附录b

    j1939 附录a附录b

    标签: j1939

    上传时间: 2022-06-09

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  • NTC计算公式 温度公式B值计算法

    描述了NTC使用B值计算出实际温度与输出的电压之间的关系。

    标签: ntc计算

    上传时间: 2022-06-15

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  • 大黄蜂云课堂开源网络课堂源码----高级版

    大黄蜂云课堂使用国内优秀开源框架THinkPHP,基于PHP+MySQL开发,采用B/S架构,是为中小企业提供的开源视频管理系统,在线教育系统,网上教学视频系统,在线培训、视频课程网站、免费视频课程系统,DSKMS专注于内容付费的源代码系统。大黄蜂云课堂是由深圳市超时代软件有限公司研发的新一代在线教育产品,采用开源框架THinkPHP,基于PHP+MySQL开发,为学校、培训机构及企业提供方便易用的在线教育系统。大黄蜂开源网校系统功能特点:1、独创学习引擎,打造互动式课堂大黄蜂独创的学习引擎,开发了一对一直播、大班直播、点播课程、音频课程、作业、考试等12种教学手段,让教育机构按需打造个性化的教学模式。2、题库系统,智能化开展考试测评大黄蜂独立研发的在线题库平台是针对试题管理、智能组卷、在线做题、课后作业、模拟考试的需求所提供的整体的解决方案。3、移动端学习,把学校装进口袋配套大黄蜂云课堂APP、专为微信端优化的微网校和小程序,满足学员碎片化学习需求,随时随地在线学习。4、云视频专为在线教育研发的视频技术-TLP2.0专利技术,加密传输,动态解密播放,实现了盗版溯源等。5、微信营销平台,实现网校快速引流微营销工具、微网校和小程序,无缝对接网校微信公众号和社群,打造网校微信运营生态,轻松实现快速引流。6、智能营销系统,招生转化率翻倍从定位目标客户到促销成交,多种工具帮助网校打通招生转化路径,从招生到课程营销,营收增长80%。7、网校管理ERP,让你轻松掌握运营管理可视化图表结合面板式管理后台,让网校的管理轻松高效。

    标签: 网校系统源码 在线教育源码 网络课堂源码

    上传时间: 2022-06-17

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  • Quectel Wireless Solutions BC20-TE-B 原理图 V1.2

    BC20-TE-B NB-Iot 评估板评估板原厂原理图V1.2。完整对应实物装置。

    标签: BC20 NB-Iot Quectel

    上传时间: 2022-06-17

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  • 基于自适应时频分析方法的心音信号分析研究.rar

    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

    标签: 时频 分析方法

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:weixiao99

  • 永磁同步直线电机的矢量控制.rar

    本文分析了永磁同步直线电动机的运行机理与运行特性,并通过坐标变换,分别得出了电机在a—b—c,α—β、d—q坐标系下的数学模型。针对永磁同步直线电机模型的非线性与耦合特性,采用了次级磁场定向的矢量控制,并使id=0,不但解决了上述问题,还实现了最大推力电流比控制。为了获得平稳的推力,采用了SVPWM控制,并对它算法实现进行了研究。 针对速度环采用传统PID控制难以满足高性能矢量控制系统,通过对传统PID控制和模糊控制理论的研究,将两者相结合,设计出能够在线自整定的模糊PID控制器。将该控制器代替传统的PID控制器应用于速度环,以提高系统的动静态性能。 在以上分析的基础上,设计了永磁同步直线电机矢量控制系统的软、硬件。其中电流检测采用了新颖的电流传感器芯片IR2175,以解决温漂问题;速度检测采用了增量式光栅尺,设计了与DSP的接口电路,通过M/T法实现对电机的测速。最后在Matlab/Simlink下建立了电机及其矢量控制系统的仿真模型,并对分别采用传统PID速度控制器和模糊PID速度控制器的系统进行仿真,结果表明采用模糊PID控制具有更好的动态响应性能,能有效的抑制暂态和稳态下的推力脉动,对于负载扰动具有较强的鲁棒性。

    标签: 永磁同步 直线电机 矢量控制

    上传时间: 2013-07-04

    上传用户:13681659100

  • 基于嵌入式的远程图像采集传输系统的研究.rar

    图像的采集和传输是实时监控、远程控制、智能小区等诸多领域的关键技术。基于传统:PC的图像采集已成为现实。随着信息技术的迅速发展,嵌入式系统的研究开发成为了后PC时代的一个热点,它被广泛应用于工业现场、信息家电等各行各业。同时,图像的远程采集传输也朝着专业化、多样化和低成本的方向发展。利用嵌入式技术来实现图像的远程采集传输正顺应了时代发展,有较大的实用价值。 本文主要研究了基于嵌入式的远程图像采集传输系统。嵌入式终端采用$3C2410为核心的目标板为硬件平台,采用嵌入式Linux为系统平台。系统通过连接在嵌入式终端的USB摄像头完成静态图像数据采集,并进行图像压缩处理。在图像传输方面,论文设计了两种模式:一种是通过Intemet传输的、基于B/S模式的传输方式。在该模式下,远端客户机通过浏览器访问架设在终端里的嵌入式服务器而获得图像信息。另一种是基于GPRS网络实现远程无线图像传输。终端将采集到的图像数据通过GPRS网络发送到拥有固定Ip的监控服务器上来完成图像远程传输。 本文首先介绍了图像采集传输和嵌入式方面的相关内容,并介绍了本论文所采用的开发平台。为了顺利开发接着构建了开发环境,这里包括U-boot的移植、Linux系统的内核编译和移植、设备驱动模块的加载以及交叉编译环境的建立。在此基础上,利用Vide04Linux的接口函数,用C语言实现了图像原始数据的采集程序,并利用JPEG算法了实现图像压缩。在基于B/S模式的传输方式中,首先利用Boa架设了嵌入式服务器,然后用C语言完成CGI脚本,该脚本将图像嵌入网页并实时更新以实现网页的动态输出。在基于GPRS实现远程无线图像传输方式中,论文详细分析了系统通讯数据流的特征,提出了采用辨识特征字符、数据打包等策略以实现GPRS的网络连接和数据通讯,并且在此基础上用C语言编程实现。同时,在PC(Linux)上用Socket编程实现了监控服务器软件,该软件用以接收图像数据和控制嵌入式终端的系统状态。最后,论文分析比较了两种传输方式的区别和优缺点。试验证明,采用两种方式都能成功实现图像的远程采集传输,并且试验效果较好。

    标签: 嵌入式 远程图像

    上传时间: 2013-05-17

    上传用户:squershop