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11.
温度变化对振动信号传输的影响分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对高温振动测试过程中出现的信号传输不稳定问题,建立了热电耦合模型,研究了高温环境对信号稳定传输所产生的影响.在相关热电磁理论的基础上,采用有限元方法建立了分析模型,电信号传输过程中产生的焦耳热与对流换热的共同作用,造成了传输线的温升.依据电信号-温度灵敏度变化关系,得出了外部环境的对流换热系数变化影响电信号传输的规律,建立了相应的误差公式估算输入与输出电信号响应之间的关系.研究结果表明:输入信号有效值越大,导体温升越大,输出与输入电信号间的偏离误差越大.并进一步确定了电信号稳定性传输的影响因素,为提高高温环境下结构测试的准确性提供了有效方法.  相似文献   
12.
FY-4闪电成像仪实时事件处理器(RTEP)的FPGA设计研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
闪电是中尺度,特别是中-γ尺度天气系统研究的有力工具。闪电成像仪主要利用4种方法 组合来实现闪电信号的增强与探测。这4种方法是:光谱滤波、空间滤波、时间滤波、帧-帧背景去除。实时 事件处理器(RTEP)是实现帧一帧背景去除的最为有效的手段,它是提取闪电信号的重要途径。实时事件处 理器是一个实时数字信号处理系统,在2ms的时间内要完成12 bit量化的512×512个像素的信号数据处理, 探测出闪电信号。文章论述了实时事件处理器RTEP的必要性,实现原理,以及FPGA实现方案。  相似文献   
13.
本文介绍了BCI(脑机交互接口)的基本概念和研究现状,并通过对脑电信号性质的分析,选取适合BCI系统控制平台所需的脑电信号特征信息,对该信息放大、处理、提取和分类识别后,转化成BCI系统的所需控制命令,实现对外部设备的通信与控制。  相似文献   
14.
科技成果     
《航天器工程》2014,(3):140-141
<正>科学家研究使用光脉冲"开关"脑细胞据凤凰科技2014年4月29日报道,近日,科学家成功研究一种使用光脉冲来关闭脑部神经活动的方法。近年来,研究人员使用"光遗传学"技术研究脑细胞、干细胞和其他需要电信号控制的细胞。经过近十年的研究,斯坦福大学科学家卡尔·戴瑟罗斯的团队在这一领域有了新的突破,即利用局部提高光敏感度来抑制大脑活动的光敏感性技术。相关研究成果已经在《Science》上发表。据悉,该试验在老鼠、猿猴等大脑容量动物身上效果明显,而且只需  相似文献   
15.
数字式电火花加工放电状态检测系统的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过采样电火花加工放电间隙的电压、电流信号和检测电压幅值上的高频信号的强弱,得出反映间隙放电状态的各种时间脉冲,利用计数器分别对其计数,再送给单片机运算处理,输出控制环节所需的各种放电状态时间百分数.  相似文献   
16.
针对航天器电特性信号数据存在数据量大、特征维数高、计算复杂度大和识别率低等问题,提出基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)算法,对原始数据进行降维,提高计算效率和识别率,实现对航天器电信号数据的快速、准确识别分类。随机森林算法在处理高维数据上具有优越的性能,但是考虑到时间复杂度问题,利用主成分分析方法对数据进行压缩和降维,在保证准确率的同时提高了计算效率。实验结果表明:与其他算法相比,针对航天器电特性信号数据,本文方法在准确率、计算效率和稳定性等方面均显示出优异的性能。  相似文献   
17.
在信号分析的基础上,提出了在频域内对传感器测量值进行动态修正,改善传感器的动态特性,提高动态温度测量精度的方法。用于热敏电阻测温时,能显著改善动态特性和测温精度,其响应速度可提高6~7倍。  相似文献   
18.
FY-4闪电成像仪实时事件处理器(RTEP)的FPGA设计研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
闪电是中尺度,特别是中-γ尺度天气系统研究的有力工具。闪电成像仪主要利用4种方法组合来实现闪电信号的增强与探测。这4种方法是:光谱滤波、空间滤波、时间滤波、帧一帧背景去除。实时事件处理器(RTEP)是实现帧一帧背景去除的最为有效的手段,它是提取闪电信号的重要途径。实时事件处理器是一个实时数字信号处理系统,在2ms的时间内要完成12bit量化的512x512个像素的信号数据处理,探测出闪电信号。文章论述了实时事件处理器RTEP的必要性,实现原理,以及FPGA实现方案。  相似文献   
19.
李涛  董成 《航空计测技术》2004,24(3):28-29,47
本文介绍了一种利用真实复现电流在导线中传播时间的方法对电缆进行长度测量。此方法科学、简单、实用。经实践证明,使用该方法对电缆进行长度测量,工作稳定,测量准确可靠。  相似文献   
20.
以MALTAB语言作为系统设计工具,将小波分析与神经网络相结合分析人体表面肌电信号。对SEMG信号的识别分为3个步骤:数据预处理,特征的提取,设计分类器分类。首先利用小波分析进行消噪,提取特征;然后采用BP神经网路进行分类、识别;最后通过对分类结果的分析与比较,证明小波与神经网络相结合是一种有效的表面肌电信号的模式识别方法。  相似文献   
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