转速传感器信号隔离变送器,正弦波整形 主要特性: >> 转速传感器信号直接输入,整形调理方波信号 >> 200mV峰值微弱信号的放大与整形 >> 正弦波、锯齿波信号输入,方波信号输出 >> 不改变原波形频率,响应速度快 >> 电源、信号:输入/输出 3000VDC三隔离 >> 供电电源:5V、12V、15V或24V直流单电源供电 >> 低成本、小体积,使用方便,可靠性高 >> 标准DIN35 导轨式安装 >> 尺寸:106.7x79.0x25.0mm >> 工业级温度范围: - 45 ~ + 85 ℃ 应用: >> 转速传感器信号隔离、采集及变换 >> 汽车速度测量 >> 汽车ABS防抱死制动系统 >> 转速信号放大与整形 >> 地线干扰抑制 >> 电机转速监测系统 >> 速度测量与报警 >> 信号无失真变送和传输 产品选型表: DIN11 IAP – S□ - P□ – O□ 输入信号 供电电源 输出信号 特点 代码 Power 代码 特点 代码 正负信号输入,正弦波输入 幅度峰峰值(VP-P):200mV~50V S1 24VDC P1 输出电平0-5V O1 单端信号输入, 幅度峰峰值(VP-P):5V S2 12VDC P2 输出电平0-12V O2 单端信号输入, 幅度峰峰值(VP-P):12V S3 5VDC P3 输出电平0-24V O3 单端信号输入, 幅度峰峰值(VP-P):24V S4 15VDC P4 集电极开路输出 O4 用户自定义 Su 用户自定义 Ou 产品选型举例: 例 1:输入:转速传感器,正弦波VP-P:200mV~10V;电源:24V ;输出:0-5V电平 型号:DIN11 IAP S1-P1-O1 例 2:输入:转速传感器,正弦波VP-P:200mV~10V;电源:12V ;输出:0-24V电平 型号:DIN11 IAP S1-P2-O3 例 3:输入:0-5V电平;电源:24V ;输出:0-24V电平 型号:DIN11 IAP S2-P1-O3 例 4:输入:0-5V电平;电源:12V ;输出:集电极开路输出 型号:DIN11 IAP S2-P2-O4 例 5:输入:用户自定义;电源:24V ;输出:用户自定义 型号:DIN11 IAP Su-P1-Ou
上传时间: 2013-10-22
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模拟信号远程传输处理
上传时间: 2013-11-25
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基于Multisim8的弱信号放大电路的设计与仿真
上传时间: 2014-12-23
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滤波器是对特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除,以得到一个特定频率或消除一个特定频率的电路。原型滤波器又是设计其他滤波器的基础。本文基于MATLAB实验平台,研究了原型滤波器的基本概念和设计方法,介绍了巴特沃思滤波器和切比雪夫I型滤波器,并且运用MATLAB对语音信号进行频谱分析。
上传时间: 2013-10-18
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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,具有很高的稳定性和可靠性。
上传时间: 2014-01-18
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对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中,然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响,使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声,因此降噪处理显得尤为必要。同时,脉搏波中含有人体生理病理信息,不同的人将表现为不同的特征,可以看出确定脉搏波特征点对于分析人体生理健康很有意义。针对信号去噪问题采用小波变换和多分辨率分析的方法,该方法在时域和频域都能表征信号局部信息的能力,且具有对信号具有自适应性。运用极值法确定出脉搏波的峰值点,然后再根据峰值点确定出其他特征点的位置,实验证明该方法能够增加特征点的检出率。
上传时间: 2013-10-12
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数字信号处理
上传时间: 2013-10-30
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信号检测与转换实验
上传时间: 2013-11-16
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模拟信号链路产品指南
上传时间: 2013-11-07
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本文是关于在印刷电路板 (PCB) 开发阶段使用数字输入/输出缓冲信息规范(IBIS) 模拟模型的系列文章之第 3 部分(共三部分)。“第 1 部分”讨论了 IBIS仿真模型的基本组成,以及它们在 SPICE 环境中产生的过程1。“第 2 部分”讨论了 IBIS 模型有效性验证。2 在设计阶段,我们会碰到许多信号完整性问题,而 IBIS 模型为这些问题带来了一种简单的解决方案。本文即“第 3 部分”,将介绍如何使用一个 IBIS 模型来提取一些重要的变量,用于信号完整性计算和确定 PCB 设计解决方案。请注意,该提取值是 IBIS 模型不可或缺的组成部分。
上传时间: 2013-10-15
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