电路板级的电磁兼容设计:本应用文档从元件选择、电路设计和印制电路板的布线等几个方面讨论了电路板级的电磁兼容性(EMC)设计。本文从以下几个部分进行论述:第一部分:电磁兼容性的概述第二部分:元件选择和电路设计技术第三部分:印制电路板的布线技术附录A:电磁兼容性的术语附录B:抗干扰的测量标准第一部分 — 电磁干扰和兼容性的概述电磁干扰是现代电路工业面对的一个主要问题。为了克服干扰,电路设计者不得不移走干扰源,或设法保护电路不受干扰。其目的都是为了使电路按照预期的目标来工作——即达到电磁兼容性。通常,仅仅实现板级的电磁兼容性这还不够。虽然电路是在板级工作的,但是它会对系统的其它部分辐射出噪声,从而产生系统级的问题。另外,系统级或是设备级的电磁兼容性必须要满足某种辐射标准,这样才不会影响其他设备或装置的正常工作。许多发达国家对电子设备和仪器有严格的电磁兼容性标准;为了适应这个要求,设计者必须从板级设计开始就考虑抑制电子干扰。
上传时间: 2013-11-19
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为实现低噪声放大器增益压缩特性的自动测量,提出了一种基于LabVIEW仪器控制实现的自动化测量系统设计方案,并完成了系统的软硬件设计。该系统的硬件部分由Agilent E4438C信号发生器、Agilent E4419B功率计以及GPIB总线和接口卡构成;软件部分使用LabVIEW图形化的编程语言设计开发了信号发生器和功率计的自动化控制程序,实现了两个设备之间的协同工作。该系统除了可以自动配置仪器工作参数、读取并显示测量结果外,还增加了数据记录和后期处理模块,可以同步显示测试数据和测试曲线,这大大扩展了原有仪器的测试功能。实验表明,该系统具有测量准确、自动化、节约时间、使用方便等特点。
上传时间: 2015-01-02
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复数噪声信号的产生,包括高斯白噪声和色噪声(滤波器可定义)
标签: 噪声信号
上传时间: 2015-09-18
上传用户:songrui
给语音加噪声的一个程序,可以给定需要加噪声的分贝数,程序会自动加载,选用的是随机白噪声。
上传时间: 2015-12-07
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A.增强采集功能,包括酷6,Mofile,优酷,56,土豆,新浪播客,六间房,偶偶,目前最强大的采集系统 B.修正了56白屏和土豆白屏的问题 C.增加了Bokecc播客的播放插件,酷6视频的播放插件,Mofile视频的播放插件 D.增加了后台的数据管理,使其能够按找播放器类型进行排序,以便于找到想要的数据 E.修正采集电视剧时,当天没更新数据时发生的错误
上传时间: 2013-12-13
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用过采样和求均值提高ADC分辨率 很多应用需要使用模/数转换器 ADC 进行测量 这些应用所需要的分辨率取决于信号的动 态范围 必须测量的参数的最小变化和信噪比 SNR 因此 很多系统使用较高分辨率的片外ADC 然而也可以通过使用一些技术来达到较高的分辨率和SNR 本应用笔记介绍用过采样和求均值的方 法来提高模数转换的分辨率和SNR 过采样和求均值技术可以在不使用昂贵的片外ADC的情况下提 高测量分辨率 本应用笔记讨论如何使用过采样和求均值的方法来提高模/数转换 ADC 测量的分辨率 另 外 本文最后的附录A B和C分别给出了对ADC噪声的深入分析 最适合过采样技术的ADC噪声 类型和使用过采样和求均值技术的示例代码
上传时间: 2016-06-21
上传用户:hanli8870
使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间: 2014-01-17
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应用LMS算法去除噪声,纯净信号为各种数字调制信号,本程序中选的是数字调幅信号8ASK,噪声是高斯白噪声,信噪比可以任意指定。
上传时间: 2016-07-19
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matlab中生成各种噪声的程序,包括brown噪声,pink噪声,白噪声等
上传时间: 2014-06-23
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(1)Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识,采用脉冲序列作为辅助系统模型,用 计算输出数据 ;用原输出数据 计算 ,用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数进行估计。 (2)M.dat,wnoise1.dat分别为M和白噪声序列。Wnoise1.dat的长度为700,wnoise2.dat的长度为1000。Msls6.c为N=600的程序,Msls8.c为N=800的程序。 (3)程序运行后,生成的两个h文件为产生的脉冲响应函数。Msls6.dat为msls6.c的参数估计结果,msls8.dat为msls8.c的参数辨识结果。分别如下所示: a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890 a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714 (4)由数据结果可以看出,采用msls辨识方法估计精度要比els法的估计精度差一些。尤其是噪声参数c2的估计误差不在1%以内。这是由于msls法计算上较为简便,计算上的简化就带来了估计精度上的误差。由N=600和N=800相比较,可以看出当N增大时,误差有所减小。理论上当N趋于无穷时, 。
上传时间: 2016-10-19
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