基于MAX4172的电流检测电路设计与实现
上传时间: 2013-12-21
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针对目前成品锁相放大器价格昂贵且体积大,传统窄带滤波法性能和灵活性差的特点,设计了基于锁相放大器原理的微弱信号检测电路。本电路采用单片机作为激励信号和参考信号的发生器,利用带关断引脚的运放实现相敏检波器,整个电路仅使用了5个运算放大器和一些阻容元件。实验表明,本电路能实现了从信噪比为0.1的被测信号中提取有用信号幅值的功能,测量误差控制在5%以内。由于本电路有实现简单和成本低的特点,稍加修改后可作为模块电路用到其他测量系统当中。
上传时间: 2014-12-23
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认知无线电是一种用于提高无线通信频谱利用率的新的智能技术,检测频谱空穴是否存在是实现认知无线电的前提和关键技术之一。首先简述认知无线电的背景和概念, 针对认知无线电的频谱感知功能,介绍了基于能量检测的频谱检测方法,并在Matlab环境下进行了仿真实验, 比较在相同的虚警概率情况下的检测概率与信噪比的关系。仿真实验结果表明,在相同的虚警概率时,当信噪比大的时候,检测概率越大。
上传时间: 2014-12-23
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信号检测与转换实验
上传时间: 2013-11-16
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微弱信号检测装置 四川理工学院 刘鹏飞、梁天德、曾学明 摘要: 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。 关键词:强噪声;微弱信号;锁相放大;Launch Pad Abstract: This design is based on the Launch Pad of TI core board, using a lock-in amplifier technique designed and produced a weak signal detection device, to measure the known frequency sine wave signal amplitude values of the weak in the high noise background, and shows the measured signal amplitude of the corresponding value in the liquid crystal screen. Test results showed that it has high accuracy and strong anti-jamming capability. Keywords: weak signal detection; lock-in-amplifier; Launch Pad 1、引言 随着现代科学技术的发展,在科研与生产过程中人们越来越需要从复杂高强度的噪声中检测出有用的微弱信号,因此对微弱信号的检测成为当前科研的热点。微弱信号并不意味着信号幅度小,而是指被噪声淹没的信号,“微弱”也仅是相对于噪声而言的。只有在有效抑制噪声的条件下有选择的放大微弱信号的幅度,才能提取出有用信号。微弱信号检测技术的应用相当广泛,在生物医学、光学、电学、材料科学等相关领域显得愈发重要。 2、方案论证 针对微弱信号的检测的方法有很多,比如滤波法、取样积分器、锁相放大器等。下面就针对这几种方法做一简要说明。 方案一:滤波法。 在大部分的检测仪器中都要用到滤波方法对模拟信号进行一定的处理,例如隔离直流分量,改善信号波形,防止离散化时的波形混叠,克服噪声的不利影响,提高信噪比等。常用的噪声滤波器有:带通、带阻、高通、低通等。但是滤波方法检测信号不能用于信号频谱与噪声频谱重叠的情况,有其局限性。虽然可以对滤波器的通频带进行调节,但其噪声抑制能力有限,同时其准确性与稳定性将大打折扣。
上传时间: 2013-11-04
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使用光电二极管检测光电信号。由于光电信号一般比较微弱,容易受到干扰,所以需要对信号的噪声特征进行分析,并在所得出结论的基础上设计出相应噪声处理电路,以解决噪声的问题。
上传时间: 2014-11-24
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微弱信号检测,微弱信号检测装置(实验报告).doc。
上传时间: 2013-10-20
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目前,被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而,当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感,使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰,不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点,设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子,对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。
上传时间: 2013-10-13
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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)剔除图像中由于目标运动部分产生的误匹配点,运用背景补偿的方法将静态背景下的帧间差分目标检测算法应用于动态情况,实现了动态背景下的运动目标检测,通过提取目标特征与后续多帧图像进行特征匹配的方法最终实现自动目标检测。实验表明该方法对运动目标较小、有噪声、有部分遮挡的图像序列具有良好的目标检测效果。
上传时间: 2013-10-09
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很好的峰值检测电路
上传时间: 2014-12-24
上传用户:zsjinju