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现象

  • 三相步进电机的三相六拍工作方式

    三相步进电机的三相六拍工作方式,正转的绕组通电顺序:A、AB、B、BC、C、CA、A,反转的通电顺序:A、AC、C、CB、B、BA、B、A。 由于步进电机转子有一定的惯性以及所带负载的惯性,故步进电机的工作过程中不能及时的启动和停止,在启动时应慢慢的加速到预定速度,在停止前应逐渐减速到停止,否则,将产生失步现象。 步进电机的控制问题可总结为两点: 1、产生工作方式需要的时序脉冲; 2、控制步进电机的速度,使它始终遵循加速、匀速、减速的规律工作。

    标签: 三相 步进电机 工作方式

    上传时间: 2015-12-01

    上传用户:685

  • 此代码在ccs上开发。适用于TI54系列dsp

    此代码在ccs上开发。适用于TI54系列dsp,使用汇编语言编写。此程序针对心电信号采集时有基线漂移的现象,采用软件处理的方法,使用中值滤波去除心电图中的基线漂移。代码中的rawdata为待处理的心电数据,实验证明,此代码能够非常好地去除了心电漂移的现象,得到很好的心电图。

    标签: ccs dsp TI 54

    上传时间: 2015-12-19

    上传用户:sevenbestfei

  • 在无线通信中

    在无线通信中,存在着严重的多径现象,能够引起严重的ISI。判决反馈均衡器(DFE)是目前最常用的一种消除ISI的均衡器。本程序使用Matlab实现的QPSK下的DFE。

    标签: 无线通信

    上传时间: 2015-12-23

    上传用户:ggwz258

  • 摘要:针对高速高精度帧片机视觉检测中的元件图像分割问题

    摘要:针对高速高精度帧片机视觉检测中的元件图像分割问题,提出了一种改进分水岭算法。该算法结合传统的边缘检测和阈值分割,并采用一定的集水盆区域合并准则,有效地抑制了过分割现象。现场运行结果表明该算法效果很好,满足了帧片机视觉检测的要求。

    标签: 高精度 元件 图像分割

    上传时间: 2015-12-25

    上传用户:CSUSheep

  • 做到在互连网的语音通信功能

    做到在互连网的语音通信功能,使用g.729压缩,在 北京 -------- 重庆 间测试过,一端是长城宽带。一端是56k modem 拨号上网。语音比较清晰,但有一点停吨现象

    标签: 互连网 语音 通信功能

    上传时间: 2013-12-05

    上传用户:hopy

  • 主要介绍了步进电机加减速控制技术

    主要介绍了步进电机加减速控制技术,分析了步进电机短距离加减速控制的特殊性,提出了加减速控制方案,以及整机运行过程中产生的共振现象及其解决方法

    标签: 步进电机 控制技术

    上传时间: 2013-12-06

    上传用户:haoxiyizhong

  • 基于VC++的冲压燃烧室设计平台的开发 计算机仿真相对于实验研究来讲

    基于VC++的冲压燃烧室设计平台的开发 计算机仿真相对于实验研究来讲,有着许多无可比拟的优点:周期短、耗资低、效率高,并能揭示、预测物理现象的内在规律。冲压燃烧室系统的计算是研究和改善冲压燃烧室系统的一条重要途径。它不仅能使设计人员对复杂的迭代过程获得深刻的理解,进而提出改进方案,而且能使设计人员在最短的时间内,以最低的费用,对大量的冲压燃烧室系统结构方案可行性进行比较,并从中选出最佳方案,因此,仿真计算已经广泛地使用在冲压燃烧室设计与性能研究中。本程序为基于Vc实现的一个航空发动机冲压燃烧室的设计平台研究的演示版

    标签: VC 冲压 设计平台 计算机仿真

    上传时间: 2016-01-25

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  • 由上述实验过程的图像变化可知

    由上述实验过程的图像变化可知,经过傅立叶变换和反变换及DCT离散余弦变换和反变换后,图像都发生了很大的变化,首先是经过2-D傅立叶变换后,图像数据频域出现高频数据集中,低频数据在四周的现象,然后再经过2-D傅立叶变换反变换后,图像再次恢复原始图。而2-D离散余弦变换对图像的影响也是如此。

    标签: 实验 图像 变化 过程

    上传时间: 2016-02-05

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  • 国内中介数学系统的最新研究

    国内中介数学系统的最新研究,用中介真值程度函数替代模糊数学的隶属函数,能够更加自然的表示模糊现象,如果与神经网络结合其性能会优于模糊神经网络。此为论文1。

    标签:

    上传时间: 2014-08-05

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  • 国内中介数学系统的最新研究

    国内中介数学系统的最新研究,用中介真值程度函数替代模糊数学的隶属函数,能够更加自然的表示模糊现象,如果与神经网络结合其性能会优于模糊神经网络。此为论文2。

    标签:

    上传时间: 2014-01-02

    上传用户:CSUSheep