离散随机
共 21 篇文章
离散随机 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 21 篇文章，持续更新中。
基于改进粒子群算法的舰船电力系统网络重构
<span id="LbZY">舰船电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据舰船电力系统特点，提出了一种改进的粒子群优化算法。在传统粒子群算法的基础上，运用混沌优化理论进行初始化粒子的初始种群，提升初始解质量；同时，引进遗传操作以改进粒子群算法易陷入局部极值的缺点。通过对典型的模型仿真表明，该算法具有更好的寻优性能，并且有效地提高了故障恢复的速度与精度
心电信号调理电路设计
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">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
一种简单可靠离散量信号电路的设计和实现
<span id="LbZY">基于目前航空电子设备离散量输入/输出电路实现复杂，分立器件多，高低温下参数不一致等现象，通过对比分析典型离散量电路，提出了一种简单、高可靠性的离散量信号电路设计，同时由于典型离散量输出电路故障率较高，提出了一种离散量输出信号的过流保护电路设计思路，采用电路仿真软件Multisim进行了功能仿真、容差分析，在实际工程应用中各项实验结果证明，该电路满足实际使用要求，具有
指纹图像分割与增强算法的研究
<span id="LbZY">在研究和分析指纹图像的强度场和方向场原理基础上，根据人眼的视觉原理，提出一种指纹图像分割与增强的方法。按照指纹图像前景色梯度大，背景色梯度小，可以将指纹前景色很好的分割出来。并且通过纹线方向进行滤波增强处理，可以得到良好的效果。对随机抽取的指纹图像分割和增强的实验证明，取得了满意的结果。此方法的优点是将指纹纹线断裂处很好的连接，可以广泛应用于指纹图像的预处理过程当中
一种基于卡尔曼滤波的船载伺服系统随机误差处理方法
<span id="LbZY">针对测量船伺服系统存在随机误差的情况，为提高角误差的精度，基于著名的Singer模型建立了航天测量船伺服系统卡尔曼滤波算法，并通过计算机进行了实际测量数据的仿真实验。从实验仿真结果分析可看出，采用提出的算法，能够较大程度的减小角误差电压含有的随机误差，验证了本方法的有效性，达到了提高测量船测控精度的目的。<br />
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高等模拟集成电路
近年来，随着集成电路工艺技术的进步，电子系统的构成发生了两个重要的变化： 一个是数字信号处理和数字电路成为系统的核心，一个是整个电子系统可以集成在一个芯片上（称为片上系统)。这些变化改变了模拟电路在电子系统中的作用，并且影响着模拟集成电路的发展。 数字电路不仅具有远远超过模拟电路的集成规模，而且具有可编程、灵活、易于附加功能、设计周期短、对噪声和制造工艺误差的抗扰性强等优点，因而大多数复杂系统以数
非均匀采样的频谱研究
非均匀采样的一个很大的优点就是它具有抗频率混叠的性能[ ]，首先从均匀采样讨论由采样而引起的频谱混叠现象，在均匀采样和非均匀采样的频谱图对比中讨论两种采样方式引起的不同的频谱混叠现象，从对比中分析非均匀采样方式的优势。从最简单的非均匀采样方法逐步深入到完全随机的非均匀采样方法，研究由于采样方法的改变对数字信号频谱的影响。最后可以看到非均匀采样的方法可以将混叠信号的频谱降低到完全不影响对真实信号的检
基于MATLAB数字信号处理论文最终
随着信息技术的不断发展，数字信号处理已成为一个极其重要的学科和技术领域，在通信、语音、图像、遥感、生物工程等众多领域得到了广泛的应用。数字信号处理的核心内容主要是信号的获取、传输和处理、识别及综合等。信号是信息的载体，系统是信息处理的手段。因此，为了更好的研究信号和系统的基本理论与方法，使同学们更好地理解和掌握数字信号处理的理论知识，在实验过程中，借助MATLAB这个平台来进行辅助设计。 MATL
2012TI电子设计大赛——微弱信号检测装置
微弱信号检测装置<br />
四川理工学院 刘鹏飞、梁天德、曾学明<br />
摘要：<br />
本设计以TI的Launch Pad为核心板，采用锁相放大技术设计并制作了一套微弱信号检测装置，用以检测在强噪声背景下已知频率微弱正弦波信号的幅度值，并在液晶屏上数字显示出所测信号相应的幅度值。实验结果显示其抗干扰能力强，测量精度高。<br />
关键词：强噪声；微弱信号；锁相放大
基于小波与LS-SVM集成的模拟电路故障检测
<span id="LbZY">由于模拟电路的多样性、非线性和离散性等特点，模拟电路的故障诊断呈现复杂、难以辨识等问题。针对已有方法的数据不平衡，提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。使用小波变换方法提取特征向量，在多类别支持向量机的基础上，设计了模拟电路的最小二乘支持向量机预测模型，实现了对模拟电路的状态的故障预测。将该方法应用于Sallen-Key带通电路进行故障预测试验，结果表明，该方法比
随机变量及其分布
<P>1．(Ch2-2)一批零件中有9个合格品与3个废品，安装时从这批零件中任取一个，如果每次取出的废品不再放回，求在取得合格品以前取出的废品数的分布律。</P>
<P>分析：在取得合格品以前取出的废品数是一随机变量，要求其分布律，只需确定随机变量的一切可能取值及相应的概率即可。</P>
<P>解：设X表示在取得合格品以前取出的废品数，由题意知X的可能取值为0，</P>
基于粒子群模糊C均值聚类的快速图像分割
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术，但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响，可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相
用于图像分类的有偏特征采样方法
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">为了模拟图像分类任务中待分类目标的可能分布，使特征采样点尽可能集中于目标区域，基于Yang的有偏采样算法提出了一种改进的有偏采样算法。原算法将目标基于区域特征出现的概率和显著图结合起来，计算用于特征采样的概率分布图，使
[数字信号处理及应用].王华奎.文字版
内容简介 本书以数字信号处理基础内容为主，同时也介绍了有关数字信号处理实现与应用。书中 以主要篇幅讨论了离散时间信号与系统的基本概念，离散傅里叶变换及其快速算法，数字滤 波器的结构与各种设计方法。这是数字信号处理中的经典内容，也是进一步学习和掌握更多 信号处理理论的基础。为便于数字信号处理系统的设计与开发，书中介绍了数字信号处理芯 片的原理及其开发工具以及应用实例。 本书概念清晰，说明详细，深入浅
基于计算全息的菲涅尔双随机相位加密技术
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">基于傅里叶计算全息技术，结合菲涅尔双随机相位加密系统，提出了一种数字图像加密方法。该方法以傅里叶计算全息图记录菲涅尔衍射双随机相位加密图像，傅里叶计算全
匹配傅里叶变换快速算法及在雷达信号处理中应用
<span id="LbZY">为了减小匹配傅里叶变换分析的计算量，提出了一种基于快速傅里叶变换的快速算法。根据匹配傅里叶变换的分解将积分形式转化为离散形式，推导出快速算法表达式。该算法与直接的数值离散匹配傅里叶变换算法相比较，计算量大大减少。同时给出了其在雷达信号处理中线性调频信号的检测与参数估计的应用。理论及计算机仿真结果表明了该算法的有效性和精确性，有良好的工程应用前景。</span><br
PLC中PID模块指令的应用
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PLC 控制系统最初被应用于对离散量的控制,随着技术的发展和实际工程应用的需求,PLC 控制系统也开始用于对连续变量的控制。结合实际工程,对PID 模块指令在Allen2Bradley 公司的PLC 产品中的应用,进<br />
行阐述说明。</p>
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<img alt="" src="http://dl.eeworm.com/ele/img/319641-1201161102
数字PID控制算法讲解
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数字PID控制算法是将模拟PID离散化得到，各参数有着明显的物理意义，调整方便，所以PID控制器很受工程技术人员的喜爱。<br />
<img alt="" src="http://dl.eeworm.com/ele/img/319641-120116163046403.jpg" /></p>
基于声卡的信号发生和示波器设计
功能是：基于声卡的虚拟信号发生器和基于声卡的虚拟示波器 信号发生器是：1、以声卡代替DAQ作为输出卡，2、能发生的信号包括：正弦波、三角波、方波、斜波、调幅、调频、随机、指数、对数、微分、积分及任意公式信号，3、具有存储功能 示波器：1、、以声卡代替DAQ作为输入卡，2、具有频谱分析、储存记忆、多种滤波、多种信号分析与处理功能
基于帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">基于图形处理器单元（GPU）提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA-SIFT（基于统一计算设备架构的尺度不变特征变换）算法提取图像匹配特征点的基础上，优化随机采样一致性算法（RANSAC）剔除