电机是现代生产中的重要电气设备，电机的故障会对生产造成重大影响，因此需要监测电机的运行状态。同时，不断提高的环保标准要求控制电机的噪声。测试和分析电机的振动为电机的故障诊断和电机的噪声控制提供了途径，因此有必要建立一个电机振动测试分析系统。 过去20多年来，虚拟仪器技术取得了长足发展，在工程测试等领域得到了广泛的应用。相比于传统仪器，虚拟仪器技术具有性能高，扩展性强等诸多优势。LabVIEW是虚拟仪器软件开发平台中最常用的一个。 本文在虚拟仪器的基础上开发了电机振动测试分析系统，主要内容包括以下几个方面： 1．电机振动测试分析平台的建立，以LabVIEW为软件开发平台，配合数据采集卡，加速度传感器等硬件设备建立了电机振动信号采集与处理的虚拟仪器系统，完成振动信号的采集、显示、处理、数据管理等一系列功能； 2．电机振动信号处理方法的研究，深入分析了傅里叶变换、时频分析、小波分析等在电机振动信号处理中的优缺点，着重研究了独立分量分析等新技术在电机内部振动信号处理上的应用，针对电机振动的特性，给出了各种信号处理方法的参数优化： 3．电机故障诊断的研究，针对电机故障特征量的提取和选择提出了作者自己的见解，建立了基于振动的最小二乘支持向量机电机故障诊断，实例证明了支持向量机在电机故障诊断上的有效性； 4．针对电机故障诊断中故障样本不易获得的特点，提出了基于支持向量数据描述的多层分类器，是一种较有应用价值的新方法。
上传时间： 2013-06-24
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扩展频谱通信技术,它的突出优点是保密性好,抗干扰性强.随着通信系统与现代计算机软、硬件技术与微电子技术发展,越来越多的通信系统构建于这种技术之上.在实际扩频通信系统工程中,用得比较普遍的是直扩方式和跳频方式,它们的不同在于直扩是采取隐藏的方式对抗干扰,而跳频采取躲避的方式. 西方国家早在20世纪50年代就开始对跳频通信进行研究,在上个世纪末的几次局部战争中,跳频电台得到了普遍的应用.跳频通信的发展促进了其对抗技术的发展,目前,世界主要几个军事先进的国家,已经研究出高性能的跳频通信对抗设备,国内这方面的发展相对国外差距比较大. 未来战争是科学技术的斗争,研究跳频通信对抗势在必行.基于这种目的,本文研究和设计了跳频检测的FPGA实现,利用基于时频分析的处理方法,完成了跳频信号检测的FPGA实现,通过测试,表明系统达到了设计要求,可以满足实际的需要.主要内容包括: 1.概述了跳频检测接收研究的发展动态,阐述了扩展频谱通信及短时傅立叶变换的原理. 2.分析了基于快速傅立叶变换(FFT)处理跳频信号,检测跳频的可行性,利用FFT检测频谱的原理,合理使用频谱采样策略,做到了增加频谱利用率,提高了检测概率和分析信噪比；利用抽取内插技术完成数据速率的转换,使其满足后续信号的处理要求；利用同相和正交的DDC实现结构,完成对跳频信号的解跳. 3.设计完成了跳频信号检测与接收系统的FPGA实现,其主要包括:数据速率变换的实现,FIR低通滤波器的实现,快速傅立叶变换(FFT)的实现,下变频的实现等.在滤波器的实现中,提出了两种设计方法:基于常系数乘法器和分布式算法滤波器,分析了上述两种方法的优缺点,选择用分布式算法实现设计中的低通滤波器；在快速傅立叶变换实现中,分析了基2和基4的算法结构,并分别实现了基2和基4的算法,满足了不同场合对处理器的要求.在下变频的设计中,使用滤波器的多相结构完成抽取的实现,并使用低通滤波器使信号带宽满足指标的要求.此外,设计中还包括双端口RAM的实现,比较模块的实现、数据缓存模块和串并转换模块的实现. 4.介绍了实现系统的硬件平台.
上传时间： 2013-04-24
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时钟抖动时域分析(下):
上传时间： 2013-11-18
上传用户：rocketrevenge
matlab时频工具箱
上传时间： 2015-02-16
上传用户：wanqunsheng
Linux运行时内核分析
上传时间： 2014-01-02
上传用户：凌云御清风
一个使用空间时频分布进行盲信号分离的Matlab程序，可以实现高信噪比下的随机信号分离
上传时间： 2013-12-12
上传用户：黄华强
自己写的一个计算空间时频分布的程序，可知指定Cohen类分布类型WVD，CWD，PWVD，SPWVD，BJD
上传时间： 2013-12-09
上传用户：水中浮云
短时傅立叶变换(STFT)源代码,用语非稳态信号的时频联合描述,可直接用于matlab程序之中.无解压密码.
上传时间： 2014-08-27
上传用户：xuanjie
VC视频教程笔记孙鑫老师的时频总结比较全面
上传时间： 2013-12-26
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小波工具箱的应用基础 395 16.1 一维小波分析的应用 395 16.1.1 小波分解在普通信号分析中的应用 395 16.1.2 小波变换在信号特征检测中的应用 411 16.2 二维小波分析的应用 417 16.2.1 小波分析在图像平滑中的应用 417 16.2.2 小波分析在图像增强中的应用 418 16.2.3 小波分析在图像融合中的应用 420 16.3 小波包分析的应用 422 16.3.1 小波包在信号时频分析中的应用 423 16.3.2 小波包在图像边缘检测中的应用 429
上传时间： 2014-01-14
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