专辑类----单片机专辑 单片机是怎样在液晶上显示字符的-5页-0.1M.rar
上传时间： 2013-07-24
上传用户：camelcamel690
专辑类-Pro-E教程及相关资料专辑-134册-38.9G ProE-轮胎特征创建-7页-0.3M.pdf
上传时间： 2013-07-26
上传用户：shenlan
专辑类-数字处理及显示技术专辑-106册-9138M HD44780点阵字符型液晶显示模块-27页-0.6M-PDF版.pdf
上传时间： 2013-06-13
上传用户：huangzchytems
专辑类-单片机专辑-258册-4.20G 单片机是怎样在液晶上显示字符的-5页-0.1M.pdf
上传时间： 2013-04-24
上传用户：cceezzpp
举例为车载视频系统中字符叠加技术的应用，使用富士通的MB90092实现字符叠加
上传时间： 2013-06-04
上传用户：JANEM
电机是现代生产中的重要电气设备，电机的故障会对生产造成重大影响，因此需要监测电机的运行状态。同时，不断提高的环保标准要求控制电机的噪声。测试和分析电机的振动为电机的故障诊断和电机的噪声控制提供了途径，因此有必要建立一个电机振动测试分析系统。 过去20多年来，虚拟仪器技术取得了长足发展，在工程测试等领域得到了广泛的应用。相比于传统仪器，虚拟仪器技术具有性能高，扩展性强等诸多优势。LabVIEW是虚拟仪器软件开发平台中最常用的一个。 本文在虚拟仪器的基础上开发了电机振动测试分析系统，主要内容包括以下几个方面： 1．电机振动测试分析平台的建立，以LabVIEW为软件开发平台，配合数据采集卡，加速度传感器等硬件设备建立了电机振动信号采集与处理的虚拟仪器系统，完成振动信号的采集、显示、处理、数据管理等一系列功能； 2．电机振动信号处理方法的研究，深入分析了傅里叶变换、时频分析、小波分析等在电机振动信号处理中的优缺点，着重研究了独立分量分析等新技术在电机内部振动信号处理上的应用，针对电机振动的特性，给出了各种信号处理方法的参数优化： 3．电机故障诊断的研究，针对电机故障特征量的提取和选择提出了作者自己的见解，建立了基于振动的最小二乘支持向量机电机故障诊断，实例证明了支持向量机在电机故障诊断上的有效性； 4．针对电机故障诊断中故障样本不易获得的特点，提出了基于支持向量数据描述的多层分类器，是一种较有应用价值的新方法。
上传时间： 2013-06-24
上传用户：黄华强
字模提取V2.2.一个非常好的字模软件~~
标签： 字模提取
上传时间： 2013-06-19
上传用户：martinyyyl
电机是现代工业生产和日常生活最主要的原动力和驱动装置。电机一旦发生故障，会造成不同程度的经济损失和社会影响。因此研究不同场合、不同运行状态下电机故障诊断理论和相关技术具有很高的实用价值。 电机出现故障时，故障信号中往往含有大量的时变、短时突发性质的成分。因此可以通过检测、分析故障信号，获得电机的故障信息。传统的信号分析方法，如傅立叶变换，是一种纯频域分析，缺乏空间局部性，不能满足故障信号分析的要求。而小波分析和小波包分析法具有良好的时频局部性，能够将信号在任意频段进行划分，从而使在不同频段的各种故障特征信号更加容易被识别和提取。基于小波包分析处理非平稳信号的优越性，本文选用小波包分析对电机故障信号进行分析检测。 本文在研究了异步电机常见故障类型和诊断方法的基础上，详细分析了电机滚动轴承异常、转子断条、气隙偏心等故障原因，采用基于信号分析法中的振动诊断法和定子电流检测法，对电机滚动轴承故障、转子断条故障进行诊断。对于存在已知轴承故障的电机，在故障状态下采集到振动信号，利用峭度值计算和小波包分析相结合的方法，选用db3作为小波基，进行小波包分析，对包含有故障特征频率信息的信号进行重构，获得轴承故障特征频率，根据故障特征频率的数值和能量，确定出轴承故障的类型。应用小波包分析和FFT相结合的方法，选用Coif5为小波包基，检测转子断条故障特征频率。在此基础上，采集故障电机的振动信号和电流信号，并分别应用上述方法进行了仿真模拟实验，结果表明这些方法是准确可行的。 论文以DSP为核心，完成了电机故障诊断系统的硬件电路的设计，包括信号检测电路、调理电路，A/D转换电路等，并给出了主要的软件流程图。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：kristycreasy
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
上传用户：weixiao99
船舶自动操舵仪又称自动舵，用来保持船舶在给定航向或航迹上航行，是船舶操纵的关键设备。船舶自动舵尚没有专用的故障诊断系统，当前的维修方法不能满足快速保障和应急保障的需要。本文结合某型自动舵微机通道故障诊断科研项目，重点论述某型自动舵数字控制系统的故障诊断设计与实现，研究了基于模糊推理的船舶自动舵故障诊断专家系统和基于支持向量机的船舶自动舵模拟电路故障诊断方法。 对某型自动舵充分调研，在了解系统软、硬件的总体技术要求和指标的基础上，建立检测对象的数学模型和物理模型。确定故障检测的对象特点，为系统故障仿真、参数辨识做好准备，并为后续的故障检测、诊断方法研究提供了参考。 结合某型自动舵数字控制系统实际情况，确定其故障诊断系统采用分层递阶结构。系统底层为基于嵌入式微处理器的信号检测单元，负责获取微机通道的总线控制权以及信号预处理；系统中间层为通讯子系统，负责对底层多个检测单元信息集中传送；系统顶层为故障诊断和显示子系统，负责对微机通道的信息进行综合评价，得出最终诊断结论。 船舶自动舵系统结构繁杂，很多故障很难用精确的公式将它表示出来，提出了基于模糊推理的船舶自动舵故障诊断专家系统，提高了自动舵故障诊断准确性。该系统将模糊数学、模糊诊断原理及专家经验相结合，采用模糊产生式知识表示法，确定模糊关系矩阵及语义距离，设计相关硬件平台，实现了船舶自动舵故障诊断模糊专家系统的各个功能模块。 为解决船舶自动舵模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题，提出了基于支持向量机的故障诊断方法。该方法通过电路仿真分析，给出了各故障模式下电压频率响应，提取具有代表性的故障特征，建立了以支持向量机为基础的模拟电路故障诊断模型。实验结果证明，该方法可有效诊断模拟电路中的元件故障，且对于元件容差引起的故障诊断模型的不确定性具有较强的鲁棒性，满足非线性电路的故障诊断要求。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：evil
