长期以来，小电流接地系统单相接地的故障选线和定位问题一直没能很好的解决，由于系统故障信号微弱，易受到各种干扰的影响，同时故障条件、运行方式的可变性，使得信号特征也不一样，因此已经提出并在实践中取得应用的一些方法都存在着一定的缺陷，无法适应多变的故障情况。本文在了解国内外配电网故障选线研究工作的基础上，对各种选线方法进行了归纳总结，并对存在的问题实质进行了深入分析。本文采用小波变换分析了单相接地故障时系统暂态电流分量的分布特征，讨论了通过数据融合技术把多种选线方法融合，从而为小电流接地系统单相接地故障选线提供了一条新的路径。
上传时间： 2013-07-01
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本论文主要针对燃料电池电动轿车FCEV(Fuel Cell Electrical Vehicle)用DC/DC变换器主电路拓扑结构及电磁干扰产生与抑制问题进行研究.针对燃料电池偏软的输出特性和电动汽车对DC/DC变换器的体积小、重量轻和效率高的要求,本论文分析比较了带变压器的隔离式直流变换器和非隔离式直流变换器的主要优点和缺点,指出隔离式变换电路不适合于FCEV用DC/DC变换器主电路,非隔离式降压(Buck)电路是最佳的主电路方案.在此基础上,分析了非隔离式降压(Buck)电路的工作原理和特点,运用模拟仿真软件PSPICE仿真分析了Buck主电路参数,并在分析比较了各种磁性材料特性的基础上对电感器进行了优化设计.本论文深入讨论了DC/DC变换器中构成电磁干扰的三个主要因素:电磁干扰源、传播途径和敏感设备.分析了DC/DC变换器主电路中存在的主要干扰源及干扰产生的机理以及干扰传播途径,在此基础上,重点讨论了抑制各种干扰的方法及措施(包括传导干扰抑制与辐射干扰抑制等),并给出了具体方案.本论文还从电磁兼容(EMC)测试的目的、组成等方面出发,对整个EMC测试进行了详细的分析,提出了基于汽车电子EMC测试标准的DC/DC变换器EMC测试大纲,并对其中的试验项目、试验仪器、试验场地、试验设置、所应达到的等级进行了详细的分析和介绍.
上传时间： 2013-08-03
上传用户：20160811
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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太阳能作为一种新型能源以其清洁、储量大、无污染等优点使其利用越来越受到人们的重视,而光伏发电技术的应用更是人们普遍关注的焦点。本文主要研究了光伏并网发电系统的控制方法。由于目前光伏电池的价格高,转换效率比较低,为了降低系统造价和有效的利用太阳能,对光伏并网系统的控制方法的研究显得尤为重要。 本文针对光伏并网发电系统的特点,将其分为三部分进行研究。研究了光伏电池的工作原理及输出特性,在此基础上建立了其仿真模型。利用PSIM仿真软件对不同环境及不同日照强度下的太阳能电池输出特性进行了仿真。仿真与实测数据的对比验证了其仿真模型的正确性,为后续的仿真奠定基础。 光伏板的最大功率点的控制是实现光伏并网高效率的输出的必要条件。采用基于模糊控制的方法求取最大功率点驱动boost升压变换器,用以实现最大功率点跟踪和控制。针对电导增量法和干扰法的不足,研究了基于模糊控制的方法。从仿真及实验的结果均能看出系统的稳态功率损耗大大缩小,提高了其稳态性能。 阐述了并网逆变器的工作原理和控制策略。基于逆变控制方法的研究,对系统进行了仿真与实验。其中控制方法采用电流滞环跟踪控制。从仿真及实验结果中可以看出实现了输出功率因数为1的控制目标。 开发了光伏并网的实验系统,设计了基于DSP的最大功率点控制系统和逆变并网系统。实验结果表明,本文采用的控制策略和设计方法是可行有效的,主电路和控制电路的设计是合理的。
上传时间： 2013-07-28
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一、EMC 工程师必须具备的八大技能 二、EMC 常用元件 三、EMI/EMC 设计经典 85 问 四、EMC 专用名词大全 五、产品内部的 EMC 设计技巧 六、电磁干扰的屏蔽方法 七、电磁兼容(EMC)设计如何融入产品研发流程
上传时间： 2013-04-24
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地线造成电磁干扰的主要原因是地线存在阻抗，当电流流过地线时，会在地线上产生电压，这就是地线噪声。在这个电压的驱动下，会产生地线环路电流，形成地环路干扰。当两个电路共用一段地线时，会形成公共阻抗耦合。 解决地环路干扰的方法有切断地环路，增加地环路的阻抗，使用平衡电路等。解决公共阻抗耦合的方法是减小公共地线部分的阻抗，或采用并联单点接地，彻底消除公共阻抗。
上传时间： 2013-07-31
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针对超声波应用系统易受噪声干扰以及超声波信号的空间衰减现象影响, 从而要求\r\n超声波传感器工作在其最佳特性的特点, 论证了驱动脉冲信号的控制精度对传感器工作特\r\n性的影响, 给出了传感器驱动信号脉冲宽度与传感器频率之间的最佳关系式, 提出了采用复\r\n杂可编程逻辑器件(CPLD) 产生传感器驱动控制信号的方法, 将该方法应用于一超声波流\r\n量计测量系统中, 得到了比传统型单片机控制电路更好的控制精度和控制效果。
上传时间： 2013-08-22
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无线随钻测量系统中的泥浆脉冲信号受到各种噪声的干扰，需要对采集到的信号进行处理还原，以实时监测井底状况。研究了泥浆脉冲信号特征，设计了对其基于最大似然估计阈值去噪、平滑及去除基线漂移的信号处理方法。利用该方法进行信号处理，能较好的恢复信号的特征。
上传时间： 2013-11-07
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为了能够从同时存在常规PRI信号和复杂PRI信号并带有脉冲信号干扰或丢失的环境中正确分选出雷达信号，本文提出了一种序列差值直方图法（SDIF）与修正PRI变换法相结合的雷达信号分选方法，经过matlab仿真验证，该方法有着很好的分选效果。
上传时间： 2014-12-23
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抑制△I 噪声一般需要从多方面着手, 但通过PCB 设计抑制△I 噪声是有效的措施之一。如何通过PCB 设计抑制△I 噪声是一个亟待深入研究的问题。在对△I 噪声的产生、特点、主要危害等研究的基础上, 讨论了辐射干扰机理, 重点结合PCB 和EMC 研究的新进展, 研究了抑制△I 噪声的PCB 设计方法。对通过PCB 设计抑制△I 噪声的研究与应用具有指导作用。
上传时间： 2014-12-23
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