New-尚未归类-412册-8.64G 超声波物位测量仪.PDF
上传时间： 2013-05-24
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专辑类-数字处理及显示技术专辑-106册-9138M 数字功放设计-24页-1.0M-PDF版-e文.pdf
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专辑类-单片机专辑-258册-4.20G --EPSON-8-位单片机原理与应用-192页-7.0M.pdf
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专辑类-单片机专辑-258册-4.20G 带CAN-控制器的单片8-位微控制器－P8xC591-112页-0.7M.pdf
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专辑类-单片机专辑-258册-4.20G 从51到ARM32位嵌入式系统入门-409页-22.4M.PDF
上传时间： 2013-04-24
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在分析现有的雕刻机数控系统优缺点基础上，结合高速数控技术的发展，提出了基于高性能DSP开发高性价比的雕刻机直流伺服控制系统的总体设计方案。围绕系统的总体设计方案，在插补算法研究方面，通过小线段高速加工速度衔接的递归数学模型的建立和速度轮廓曲线的修正，实现了具有前瞻功能的自适应插补算法。为了提高雕刻机的跟踪性能和定位精度，在直流伺服控制系统设计中引入了零相位误差跟踪控制器(ZPETC)，通过模型辨识、非线性摩擦补偿及干扰观测器的设计，克服了ZPETC存在的对系统建模误差和参数变化敏感的缺点。 在上述研究的基础上，搭建了以TMS320C2812型32位定点DSP为控制核心、以L6203为功率驱动模块、以小功率直流电机为执行机构的二维直流伺服实时运动控制硬件系统，且在DSP开发平台上完成了系统的所有软件开发。为了实现系统对高速数据通讯的要求，对DSP串口通讯实时性及提高措施进行了深入研究，提出了一种多缓冲区并行协作的方法，很好地解决了数据的实时通讯问题。系统联调实验结果表明：所设计的雕刻机直流伺服控制系统运行稳定、跟踪精度高，加工速度快，可广泛应用于数控雕刻机产品。
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电能计量的精度无论对于供电方还是对于用电方，都非常重要。传统电能表的精度低，功能单一，不能满足精度要求和非正弦电路的无功功率测量。随着电力电子装置等非线性负载的功率容量和功率密度的不断增大，他们所产生的谐波已使电网遭受日益严重的污染。在这种情况下，有必要研发新技术新设备。同时，数字信号处理技术(DSP)正在迅速发展，21世纪将是数字信号处理理论与算法的大发展时期。 本项目采用ADI于2004年生产的BLACKFIN531 16位定点DSP芯片。针对目前市场上现行的电能表所存在的缺陷和局限性，研究并设计了一种基于DSP BF531芯片的高精度多功能电能表。采用了诸多最新的理论成果，电能计量精度达到0.2S级，谐波测量精度达到0.5%。在一定的定义下，无功测量方法不但适用于正弦电路，也适用于非正弦电路下的无功功率测量。全书共分七章： 第一章、简述了电能计量装置的发展和现状，论证了本课题开发和研究的必要性和可行性，介绍了高精度多功能电能表的系统方案； 第二章、 讨论了电测系统的测量原理，设计了电能表中的计量和分析算法； 第三章、 介绍了系统的硬件平台和开发环境； 第四章、 详细给出了系统的硬件设计； 第五章、 分析系统误差及其校正； 第六章、 介绍系统的软件设计； 第七章、 对整个系统进行实验测试，给出测试结果，最后讨论、总结。
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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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励磁系统是电力系统控制的重要组成部分，它直接影响着发电机的运行可靠性、经济性和电力系统运行的稳定性。励磁系统性能的优化与控制策略的研究，对发电机乃至整个电力系统的安全运行具有决定性的意义。 本文针对300MW同步发电机的技术特点，全面论述了励磁系统主电路拓扑及辅助电路的工作原理。为提高励磁系统的控制精度与实时性，本文以16位DSP为控制核心，对励磁调节单元软硬件的实现进行研究，以满足发电机在不同运行工况下对励磁系统控制性能的要求。 其次，本文在详细阐述PID+PSS控制和线性最优励磁控制理论的基础上，客观分析了两种控制方式的优点与不足，综合二者的优点引出了综合励磁控制的研究方法并在微机上成功实现。通过实验发现，综合励磁控制器的性能更优越，其提高了励磁系统的控制精度，改善了机组运行的稳定性。同时针对单参量PSS存在反调的不足，进行了算法改进，给出了加速功率型PSS的数学推理与软件实现；根据机组的运行结果可知，该算法的改进不仅解决了传统PSS的反调问题，而且优化了PSS抑制低频振荡的性能。 最后，本文利用发电机park微分方程，推导了发电机起励与灭磁的数学方程。在Matlab/Simulink仿真环境下，建立了起励与灭磁的仿真模型。给出了发电机自并起励、他励起励和故障灭磁的仿真结果，并对结果进行客观地分析，得出了有用的结论。
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