针对齿轮故障特征信号具有强噪声背景、非线性、非平稳性特点，提出采用形态梯度小波对齿轮振动信号进行降噪。首先使用形态梯度小波把齿轮振动信号分解到多个尺度上，然后对各层的细节系数进行软阈值方法降噪处理，对经过处理后的小波系数进行重构。对降噪后的齿轮振动信号采用S变换多分辨率时频分析，能够从具有良好的时频分辨率的S变换谱图提取齿轮故障特征。通过仿真试验和故障轴承的信号分析证明，该方法具有短时傅里叶变换和小波变换的优点，不存在Wigner-Ville分布的交叉干扰和负频率，能有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征，适合齿轮故障的在线监测和诊断。
上传时间： 2013-11-01
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心电（Electrocardiograph）作为人体重要的生理及病理指标之一，具有重要的医学研究价值。针对其信号微弱、频率低、阻抗高、随机性强及易受干扰的特点，首先提出了信号调理电路设计的要求；然后针对性地选择元器件并设计硬件电路，其中包括：一级放大电路、调零电路、50 Hz限波电路、带通滤波电路及二级放大电路；最后对所设计的硬件电路进行实际测试。结果表明该调理电路具有输出波形稳定、噪声小和共模抑制比高的特点，提高了心电信号采集的精度。
上传时间： 2014-01-19
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总体平均经验模式分解（EEMD）方法是一种先进的时频分析方法，非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤，重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析，成功提取了小齿轮磨损故障特征，验证了EEMD方法在故障微弱信号特征提取的有效性。
上传时间： 2014-11-30
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误区一：认为差分信号不需要地平面作为回流路径，或者认为差分走线彼此为对方提供回流途径。造成这种误区的原因是被表面现象迷惑，或者对高速信号传输的机理认识还不够深入。虽然差分电路对于类似地弹以及其它可能存在于电源和地平面上的噪音信号是不敏感的。地平面的部分回流抵消并不代表差分电路就不以参考平面作为信号返回路径，其实在信号回流分析上，差分走线和普通的单端走线的机理是一致的，即高频信号总是沿着电感最小的回路进行回流，最大的区别在于差分线除了有对地的耦合之外，还存在相互之间的耦合，哪一种耦合强，那一种就成为主要的回流通路。
上传时间： 2014-12-22
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简单介绍了三相SPWM逆变器的组成和工作原理，通过计算机对三相SPWM逆变器进行Matlab/Simulink建模和仿真，研究逆变电路的输入输出及其特性。仿真分析经逆变后得到的电压电流的特性。通过运用Matlab/Simulink和Power System Block（PSB）电力系统模块集工具箱仿真环境，对电路进行建模、计算和仿真分析。MATLAB软件中的Simulink，是为数不多的完全满足这些条件和要求的软件。并且凭借他在科学计算方面的天然优势建立了从设计构思到最终实现设计要求的可视化桥梁。被广泛应用于线性系统、非线性系统及数字信号处理的建模和仿真中。
上传时间： 2013-11-12
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[摘要]目的：设计一种脉搏波信号发生器，能够发出代替人体实际脉搏波的信号，将其发送至各类脉搏波信号检测仪器中，以求调试和检查这类仪器的性能指标。方法：以C8051F020单片机为核心，通过USB接口连接上位机，获得所需的反映人体不同生理状态的脉搏波波形信号并存储，根据用户的不同选择，将脉搏波波形信号发送到指定的仪器上。结果：该脉搏波信号发生器可以方便的接收上位机发来的脉搏波波形信号，并将脉搏波波形信号储存在自身的Flash芯片中，脉搏波信号发生器可以发送各类脉搏波信号。结论：该脉搏波信号发生器结构简单、体积小，可以方便的发出各种脉搏波波形信号，并且每一种脉搏波信号都反映了人体的不同生理状态，属于专用信号
上传时间： 2013-11-24
上传用户：CSUSheep
地弹的形成：芯片内部的地和芯片外的PCB地平面之间不可避免的会有一个小电感。这个小电感正是地弹产生的根源，同时，地弹又是与芯片的负载情况密切相关的。下面结合图介绍一下地弹现象的形成。 简单的构造如上图的一个小“场景”，芯片A为输出芯片，芯片B为接收芯片，输出端和输入端很近。输出芯片内部的CMOS等输入单元简单的等效为一个单刀双掷开关，RH和RL分别为高电平输出阻抗和低电平输出阻抗，均设为20欧。GNDA为芯片A内部的地。GNDPCB为芯片外PCB地平面。由于芯片内部的地要通过芯片内的引线和管脚才能接到GNDPCB，所以就会引入一个小电感LG，假设这个值为1nH。CR为接收端管脚电容，这个值取6pF。这个信号的频率取200MHz。虽然这个LG和CR都是很小的值，不过，通过后面的计算我们可以看到它们对信号的影响。先假设A芯片只有一个输出脚，现在Q输出高电平，接收端的CR上积累电荷。当Q输出变为低电平的时候。CR、RL、LG形成一个放电回路。自谐振周期约为490ps，频率为2GHz，Q值约为0.0065。使用EWB建一个仿真电路。（很老的一个软件，很多人已经不懈于使用了。不过我个人比较依赖它，关键是建模，模型参数建立正确的话仿真结果还是很可靠的，这个小软件帮我发现和解决过很多实际模拟电路中遇到的问题。这个软件比较小，有比较长的历史，也比较成熟，很容易上手。建议电子初入门的同学还是熟悉一下。）因为只关注下降沿，所以简单的构建下面一个电路。起初输出高电平，10纳秒后输出低电平。为方便起见，高电平输出设为3.3V，低电平是0V。（实际200M以上芯片IO电压会比较低，多采用1.5－2.5V。）
标签： 分
上传时间： 2013-10-17
上传用户：zhishenglu
本文设计的DSP最小系统可用于本科生参加电子设计大赛，也可对研究生的基本技能训练起到较好的作用，为以后完成毕业论文提供DSP相关的理论。硬件是由TI公司专门为电力电子和电机控制而开发的16为定点数字信号处理芯片TMS320LF2407为核心，辅以相应的电源、时钟、复位、和JTAG接口电路，构成了一个DSP最小系统。完成BSP最小系统的实物制作及软件调试，通过相关实验证明系统运作稳定可靠。
上传时间： 2013-11-08
上传用户：hzakao
利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法，而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响测量精度的主要因素，本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法。学习时先获取一段时间的加速度信号，再通过时间序列分析技术得出ARIMA模型及其参数，最后基于FFT变换的Rife-Jane频率估计方法求出加速度信号的周期；在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数，运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号随机噪声；按周期两次积分得到光杆位移，用加窗递推最小二乘法在线消除趋势项。通过抽油机半实物仿真平台测试和分析加速度信号，结果表明，该方法有效地去除了加速度信号中的噪声和趋势项，极大地提高了位移的测量精度。
上传时间： 2013-11-16
上传用户：稀世之宝039
由非线性电力电子装置组成的电路发生故障时，故障特征信息不易提取和识别。对此提出一种基于小波包分析和Elman神经网的电力电子装置故障诊断的方法，先运用小波包分析法提取电路在不同故障状态下电压及电流信号的特征信息，然后对数据进行归一化处理并作为Elman神经网的输入，由具有智能学习功能的神经元故障分类器完成故障识别和定位。以12脉冲整流电路为例，在Matlab软件下建立电路模型进行仿真实验，结果表明该方法能快速、准确的完成故障诊断。
上传时间： 2013-11-11
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