怠速方向盘振动
共 1,284 篇文章
怠速方向盘振动 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 1284 篇文章，持续更新中。
PID算法直流电机控速
基于Keil MDK的PID算法实现，专为直流电机调速设计。经过实际工程验证，提供稳定可靠的控制方案，适合嵌入式开发工程师快速上手与优化。
经验模态分解
基于实际信号处理案例验证的非线性分解方法，可有效实现非平稳信号的平稳化处理，适用于机械振动分析与故障诊断场景。
信号包络谱分析程序
基于实际工程场景开发的信号包络谱分析程序，采用高效算法实现信号特征提取与频谱分解，适用于振动、声学等领域的故障诊断与信号处理任务。
基于柔性压电材料的流致振动俘能
适用于能源收集与自供电系统开发，利用柔性压电材料在流体作用下产生振动并实现能量转化，为微机电系统提供稳定电源方案。结合压电陶瓷与悬臂梁结构，提升能量转换效率。
基于STM32的步进电机转速控制实验设计
ST M 3 2 包含 C o rt e x - M 3 内核, 具有低功耗, 丰富片内 外设, 处理速 度快等特点, 典型应用于 数据采集处理系 统。文章 介绍了一种基于 S T M 32 的步进电机转速控制 实验设计。与 传统的单片 机电机控 制相比, 它
具有处理速度快, 功能完善等优点。 ST M 32 根据送入的传感 器信号 操控电 机运转, 并 显示电 机工作 状态。文章给出了具体的
震动
帮助物理学习者快速理解简谐运动原理，掌握振动分析与计算方法，适用于课堂复习与自主学习。
现场简易振动诊断的实施步骤
循序渐进讲解现场振动诊断的实施流程，从前期准备到实际操作，再到结果验证，系统梳理6个关键步骤。适合工程技术人员快速掌握基础方法与实践技巧。
labview读取振动数据
LabVIEW实现振动数据采集与索引通道读取，适用于工业监测与设备状态分析，代码可直接用于生产环境的实时数据处理系统。
数字闭环光纤陀螺振动误差分析.
适用于惯性导航系统开发与优化的工程实践，聚焦数字闭环光纤陀螺在振动环境下的误差特性分析，提供高精度姿态测量的关键技术参考。
不等刚度的动调陀螺的运动方程
想要深入理解不等刚度动调陀螺的动态特性？本资源通过建立精确的运动方程，帮助解决复杂结构下的振动控制与稳定性分析难题。适合从事陀螺系统研究的专业人士参考。
动调陀螺组合体减振器的模态分析
解决动调陀螺组合体减振器在设计与优化中的振动问题，通过模态分析揭示结构动态特性，提升系统稳定性与可靠性。
F2812的便携式冲击振动分析仪
基于TMS320F2812的便携式冲击振动分析仪，可直接用于工业设备状态监测，具备高精度采样与实时分析能力，适用于现场故障诊断与维护场景。
基于ARM的振动测试分析系统
专为工业设备健康监测设计的ARM平台振动分析系统，集成信号采集与实时处理功能，具备低功耗、高精度与快速部署优势，适用于现场故障诊断与设备维护。
曲速
曲速旅行（warp travel）是一种通过在压缩时空中航行的技术，其原理就是在运动物体周围利用反物质驱动的曲速引擎制造一个人工的曲力场（warp field），从而使物体能在这个扭曲的时空泡（warp bubble）中以几十倍于光速的速度移动。曲速（warp）就是衡量在这个时空泡里运动的物体的速度。
容积式压缩机机械振动测量与评价
这是一款关于容积式压缩机就各项技术指标检测的一个规范，望版主能够通过。
基于FPGA的UART设计与实现
通用异步收发器(Universal Asynchronous Receiver／Transmitter，UART)可以和各种标准 串行接口，如RS 232 和RS 485 等进行全双工异步通信，具有传输距离远、成本低、可靠性 高等优点。一般UART 由专用芯片如8250，16450 来实现，但专用芯片引脚都较多，内含 许多辅助功能，在实际使用时往往只需要用到UART 的基本功能，使用专用芯片会造成
根据驾驶操作信号辨别驾驶员状态
探索如何通过分析驾驶操作信号来准确判断驾驶员的状态。从基础的信号采集到高级的数据解析，这份学习路径将引导你逐步掌握关键技能。涵盖气动与制动踏板使用、方向盘操作等多方面内容，帮助你深入理解车载系统中的数字信号处理技术。
电容保护值计算工具
使用方法：
1.输入电容容量、额定电压、互感器变比。
2.确认延时保护系数、速断保护系数、过压保护系数。
随机振动
深入浅出地解析随机振动的核心概念，帮助你轻松掌握从基础到进阶的知识点。无论你是初学者还是希望进一步提升的专业人士，这本书都能为你提供清晰的理论框架与实用案例分析，让你在理解和应用随机振动方面更加得心应手。
EMD分解的matlab程序
这份EMD分解的MATLAB程序，专为信号处理与分析设计，适用于振动信号、生物医学信号等多种应用场景。无需额外安装EMD工具箱即可运行，极大简化了经验模态分解（EMD）算法的应用流程。对于从事数据科学、电子工程或相关领域的研究人员和技术人员来说，这是一份不可或缺的资源。通过本程序，您可以轻松实现信号的自适应分解，提取出不同频率成分，从而更深入地理解复杂信号的本质。立即免费下载完整版代码，开启您的高