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儀表信號(hào)變換的原理及分類

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第三章--Z變換(數(shù)字信號(hào)處理)
2016-12-28 14:23:300

變換域全相位信號(hào)處理算法

變換域全相位信號(hào)處理算法_段宇翔
2017-01-07 16:06:321

基于儀表儀器產(chǎn)品分類

來說,儀器儀表也可具有自動(dòng)控制、報(bào)警、信號(hào)傳遞和數(shù)據(jù)處理等功能,例如用于工業(yè)生產(chǎn)過程自動(dòng)控制中的氣動(dòng)調(diào)節(jié)儀表,和電動(dòng)調(diào)節(jié)儀表,以及集散型儀表控制系統(tǒng)也皆屬于儀器儀表。 儀器儀表能改善、擴(kuò)展或補(bǔ)充人的官能。人們用感覺器官去視、聽、
2017-10-23 15:25:023

信號(hào)的描述、分類和典型示例

信號(hào)的描述、分類和典型示例
2017-12-06 14:46:460

抽樣信號(hào)的傅里葉變換

抽樣信號(hào)的傅里葉變換
2017-12-06 14:36:010

非周期信號(hào)的頻譜分析─傅里葉變換

非周期信號(hào)的頻譜分析─傅里葉變換
2017-12-06 14:30:130

基于提升小波變換的極光分類算法

本文提出了一種新的基于自適應(yīng)提升小波變換的雙尺度算法、改進(jìn)的局部二值模式和模糊近鄰分類相結(jié)合的極光分類算法。該算法在極光圖像預(yù)處理的基礎(chǔ)之上,先是利用自適應(yīng)提升的小波變換將原始的極光圖像分為幾個(gè)
2017-12-07 13:48:060

對(duì)傅里葉變換、拉氏變換、z變換詳細(xì)剖析

關(guān)于傅里葉變換變換?答:fourier變換是將連續(xù)的時(shí)間域信號(hào)轉(zhuǎn)變到頻率域;它可以說是laplace變換的特例,laplace變換是fourier變換的推廣,存在條件比fourier變換
2017-12-25 17:06:4932133

詳細(xì)圖片解析常用儀表信號(hào)類型以及接線方法

常用儀表信號(hào)類型以及接線方法
2018-01-08 15:44:3117859

信號(hào)的描述、分類和典型示例ppt下載

信號(hào)分類方法很多,可以從不同的角度對(duì)信號(hào)進(jìn)行分類。 按實(shí)際用途劃分: 電視信號(hào) 雷達(dá)信號(hào) 控制信號(hào) 通信信號(hào) 廣播信號(hào)
2018-03-05 11:02:071

關(guān)于周期信號(hào)的傅里葉變換資料下載

主要內(nèi)容: 1.正弦信號(hào)的傅里葉變換 2.一般周期信號(hào)的傅里葉變換 3.如何由F0(ω)求F(nω1) 4.單位沖激序列的傅氏變換 5.周期矩形脈沖序列的傅氏變換
2018-03-05 10:59:052

多路輸出DC/DC變換器的分類_DC/DC變換器的多路輸出技術(shù)電路圖

在開關(guān)電源中使用多路輸出變換器可以降低成本,提高效率。介紹了多路輸出DC/DC變換器的分類,并結(jié)合幾種典型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)討論了變換器多路輸出的實(shí)現(xiàn)方法和每一種電路的優(yōu)缺點(diǎn)。
2020-04-10 10:04:008523

信號(hào)時(shí)域和頻域及快速傅立葉變換與加窗信號(hào)的詳細(xì)講解

學(xué)習(xí)信號(hào)時(shí)域和頻域、快速傅立葉變換(FFT)、加窗,以及如何通過這些操作來加深對(duì)信號(hào)的認(rèn)識(shí)。
2021-01-03 17:42:0010549

多功能電力儀表的主要用途分類是怎樣的

多功能電力儀表按主要用途分類:有功功率電能表、無功功率多功能電力儀表、較大需評(píng)定量表、規(guī)范多功能電力儀表、復(fù)利率分時(shí)圖多功能電力儀表、預(yù)付多功能電力儀表(分投幣式、IC卡式、電三合一)、耗損多功能
2021-03-08 10:49:15864

基于可調(diào)Q因子小波變換的癲癇腦電信號(hào)檢測(cè)方法

針對(duì)癲癇腦電信號(hào)的檢測(cè)問題,提出一種基于可調(diào)Q因子小波變換和遷移學(xué)習(xí)的癲癇腦電信號(hào)檢測(cè)方法。首先,對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行可調(diào)Q因子小波變換,并選擇能量差異較大的子帶進(jìn)行部分重構(gòu),重排重構(gòu)信號(hào),將其表示
2021-05-18 16:06:005

基于一維局部三值模式的腦電圖癲癇信號(hào)檢測(cè)

和底層模式下的特征變換碼以準(zhǔn)確濾除干擾信號(hào),并對(duì)變換碼直方圖PCA降維后采用ELM進(jìn)行分類,以10折交叉驗(yàn)證評(píng)估分類性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能有效識(shí)別在癲癇發(fā)作期的EEG信號(hào),其準(zhǔn)確率可達(dá)99.79%。
2021-05-26 15:34:314

可提高心電信號(hào)分類識(shí)別準(zhǔn)確率的模糊決策樹

為提高心電信號(hào)分類識(shí)別的準(zhǔn)確率,提出一種基于時(shí)頻特征融合與動(dòng)態(tài)模糊決策樹的心電信號(hào)分類識(shí)別方法。對(duì)心電信號(hào)依次進(jìn)行周期分割、小波包分解與重構(gòu)和形態(tài)識(shí)別處理,將小波包變換系數(shù)矩陣的二范數(shù)作為頻域特征
2021-05-28 10:34:4811

多功能電力儀表分類有哪些

說白了多功能電力儀表便是大家一般說的電表,一般分成有功功率多功能電力儀表、無功功率多功能電力儀表、較大 需評(píng)定量表、規(guī)范多功能電力儀表、復(fù)利率分時(shí)圖多功能電力儀表、預(yù)付多功能電力儀表(分投幣式、IC卡式、電三合一)、損耗多功能電力儀表、多用途多功能電力儀表和智能化多功能電力儀表。
2021-06-06 15:18:521115

周期矩陣脈沖信號(hào)傅里葉變換問題求解

周期矩陣脈沖信號(hào)傅里葉變換問題求解
2021-06-26 14:49:060

ZVZCS全橋PWMDC_DC變換器的小信號(hào)建模方法

ZVZCS全橋PWMDC_DC變換器的小信號(hào)建模方法(大工18秋電源技術(shù)在線作業(yè)2)-ZVZCS全橋PWMDC_DC變換器的小信號(hào)建模方法 ? ? ? ? ? ? ? ? ?
2021-08-31 19:25:5110

壓力測(cè)量儀表分類方法及應(yīng)用

先對(duì)壓力儀表進(jìn)行分類整理,壓力測(cè)量儀表根據(jù)其用途和使用習(xí)慣分為現(xiàn)場(chǎng)壓力表和遠(yuǎn)傳壓力表兩大類,再根據(jù)其測(cè)量原理的不同進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)致分類
2022-05-09 10:24:254716

信號(hào)與系統(tǒng)的公式匯總分類

信號(hào)與系統(tǒng)》的公式匯總分類,公式全面整理,使用方便。
2022-12-27 11:41:021

儀器儀表的發(fā)展現(xiàn)狀及分類

儀器儀表是多種科學(xué)技術(shù)的綜合產(chǎn)物,品種繁多,使用廣泛,而且不斷更新,有多種分類方法。
2023-02-02 14:26:23558

二次儀表分類及計(jì)量方法

、現(xiàn)場(chǎng)整體計(jì)量溫度測(cè)控系統(tǒng)這兩種方式,但后者在實(shí)踐中運(yùn)行成本高,最常用的還是現(xiàn)場(chǎng)計(jì)量溫控儀?,F(xiàn)場(chǎng)計(jì)量檢定時(shí),環(huán)境的復(fù)雜使計(jì)量工作常面臨不同挑戰(zhàn),計(jì)量數(shù)據(jù)時(shí)有發(fā)生誤差較大的情況。 1、二次儀表分類 二次儀表
2023-02-16 08:20:24543

淺談電源分類之DCDC和ACDC變換

BOSHIDA電源模塊 電源分類 DCDC ACDC變換器 對(duì)于電源,有很多種分類方法。而最明顯的一級(jí)分類即為它是一個(gè)ACDC還是DCDC電源,這里假設(shè)當(dāng)前絕大多數(shù)負(fù)載是需要直流供電的。而忽略工業(yè)
2023-04-20 09:11:431855

用matlab對(duì)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換

傅氏變換分析是信號(hào)分析中很重要的方法,借助matlab可以很方便的對(duì)各類信號(hào)進(jìn)行傅氏頻域分析。本文介紹了集中離散的傅氏變換以及matlab實(shí)現(xiàn)方法。
2023-07-19 10:10:491264

傅里葉變換(對(duì)信號(hào)分析)(下)

雖然周期信號(hào)不滿足絕對(duì)可積條件,但認(rèn)為沖激函數(shù)有意義下絕對(duì)可積稱為不必要的限制 頻移特性——余弦信號(hào)(周期)的傅里葉變換——導(dǎo)出其余信號(hào)的頻譜函數(shù)
2023-08-09 15:06:46569

從數(shù)學(xué)和視覺上展示信號(hào)去趨勢(shì)是如何影響傅里葉變換

在計(jì)算傅里葉變換之前對(duì)信號(hào)去趨勢(shì)是一種常見的做法,特別是在處理時(shí)間序列時(shí)。在這篇文章中,我將從數(shù)學(xué)和視覺上展示信號(hào)去趨勢(shì)是如何影響傅里葉變換的。
2023-08-16 15:26:23491

傅里葉變換對(duì)信號(hào)處理的意義

傅里葉變換對(duì)信號(hào)處理的意義? 傅里葉變換是一種基本的數(shù)學(xué)工具,它經(jīng)常用于信號(hào)處理中。在這篇文章中,我們將探討傅里葉變換的意義和應(yīng)用。 傅里葉變換的定義是將一個(gè)函數(shù)表示為它的頻域表示。傅里葉變換
2023-09-07 16:14:33914

傅氏變換和傅里葉變換的區(qū)別聯(lián)系

傅氏變換和傅里葉變換的區(qū)別聯(lián)系 傅氏變換和傅里葉變換信號(hào)處理中常用的兩種變換方法,它們有著不同的作用和特點(diǎn)。傅氏變換主要應(yīng)用于連續(xù)時(shí)間信號(hào)的頻域分析,而傅里葉變換則主要用于離散時(shí)間信號(hào)的頻域分析
2023-09-07 16:35:05863

傅里葉變換拉普拉斯變換和z變換的區(qū)別聯(lián)系

傅里葉變換拉普拉斯變換和z變換的區(qū)別聯(lián)系 傅里葉變換、拉普拉斯變換和z變換信號(hào)處理中重要的數(shù)學(xué)工具。傅里葉變換用于將一個(gè)連續(xù)時(shí)間信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域表示;拉普拉斯變換則用于將一個(gè)連續(xù)時(shí)間信號(hào)轉(zhuǎn)換為復(fù)平面
2023-09-07 16:38:581408

傅里葉變換和反變換公式

傅里葉變換和反變換公式? 傅里葉變換和反變換信號(hào)處理領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用。傅里葉變換是將一個(gè)時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)的過程,而傅里葉反變換則是將一個(gè)頻域信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)域信號(hào)的過程。這篇文章將詳細(xì)講解
2023-09-07 16:53:049113

小波變換與傅里葉變換的區(qū)別和聯(lián)系

小波變換與傅里葉變換的區(qū)別和聯(lián)系? 1. 傅里葉變換和小波變換的定義 傅里葉變換(Fourier Transform,簡(jiǎn)稱FT)是一種將信號(hào)在時(shí)域上的函數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)轭l域上的函數(shù)的方法,對(duì)于連續(xù)時(shí)間信號(hào)
2023-09-07 17:04:071636

如何由傅里葉變換推出傅里葉反變換

如何由傅里葉變換推出傅里葉反變換? 傅里葉變換和傅里葉反變換信號(hào)處理和通信領(lǐng)域中的兩個(gè)重要概念,是數(shù)字信號(hào)和連續(xù)信號(hào)的重要數(shù)學(xué)分析方法之一。傅里葉變換可以將時(shí)間域信號(hào)轉(zhuǎn)化為頻率域信號(hào)
2023-09-07 17:04:091267

短時(shí)傅里葉變換和小波變換差別

短時(shí)傅里葉變換和小波變換差別 短時(shí)傅里葉變換(short-time Fourier transform,STFT)和小波變換(wavelet transform)是兩種常見的信號(hào)處理技術(shù),它們?cè)陬l域
2023-09-07 17:04:121547

傅里葉變換和離散傅里葉變換的關(guān)系

傅里葉變換和離散傅里葉變換的關(guān)系 傅里葉變換(Fourier Transform)是一種將時(shí)間域(或空間域)的信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻率域(或波數(shù)域)的信號(hào)的數(shù)學(xué)工具。而離散傅里葉變換(Discrete
2023-09-07 17:04:151415

小波變換是如何定義的?

小波變換是如何定義的? 小波變換是一種多尺度分析方法,它可以將信號(hào)分解成不同頻率下的小波基函數(shù)。小波基函數(shù)可以表示信號(hào)的局部特征,如局部振幅和頻率,而且可以提供更好的時(shí)頻局部化信息。小波變換不同于
2023-09-07 17:04:171134

反激變換器的分類

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《反激變換器的分類.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-10-26 09:23:290

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