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  • SX-600駐波功率計說明書

    SX-600駐波功率計說明書,詳細(xì)介紹它的使用和注意事項。

    標(biāo)簽： 600 SX 駐波功率計 說明書

    上傳時間： 2013-11-04

    上傳用戶：long14578

  • 任意波發(fā)生器的研究與設(shè)計

    在任意波形發(fā)生器設(shè)計中，DDS技術(shù)具有成本低、功耗小、分辨率高和切換時間快等優(yōu)點，但波形形狀任意可編輯性較差；軟件無線電技術(shù)可產(chǎn)生任意復(fù)雜波形，但切換時間慢。采用DDS和軟件無線電相結(jié)合的技術(shù)，正弦波、三角波、方波等普通信號的產(chǎn)生用DDS實現(xiàn)；復(fù)雜無規(guī)則波形信號的產(chǎn)生用軟件無線電實現(xiàn)；最后任意波形發(fā)生器通過波形存儲器、相位累加器、取樣時鐘發(fā)生器、地址發(fā)生器等硬件平臺設(shè)計和軟件波形算法設(shè)計來共同完成。

    標(biāo)簽： 任意波發(fā)生器

    上傳時間： 2013-11-12

    上傳用戶：xinshou123456

  • HHT方法在探地雷達(dá)回波信號特征提取上的應(yīng)用

    探地雷達(dá)回波信號是一種非平穩(wěn)非線性信號，其中不僅包含地下埋藏物的目標(biāo)信號，還包含有可能掩藏目標(biāo)信號的直達(dá)波信號，給目標(biāo)的識別帶來困難。文中采用HHT方法對探地雷達(dá)回波信號進行特征分析，提取回波信號的IMF分量的瞬時頻率作為特征向量。實驗結(jié)果表明，用HHT方法提取特征可較好的避免直達(dá)波影響，該方法是可行而有效的，為進一步鑒別地下埋藏物提供了新的思想和方法。

    標(biāo)簽： HHT 探地雷達(dá) 回波信號 特征提取

    上傳時間： 2013-10-22

    上傳用戶：hjkhjk

  • 電磁導(dǎo)波激勵脈沖群最佳重復(fù)頻率確定

    電磁導(dǎo)波檢測技術(shù)因其非接觸耦合的特性已被廣泛應(yīng)用于各種金屬管道無損檢測領(lǐng)域中，但導(dǎo)波的激勵脈沖群重復(fù)頻率的確定長久以來卻沒有一個有效的解決方法。為此，本文提出了以有、無缺陷的重復(fù)脈沖群檢測信號的相關(guān)性作為判別標(biāo)準(zhǔn)，選取電磁導(dǎo)波激勵脈沖群最佳重復(fù)頻率，并從檢測信號特征提取和識別的角度驗證了本文選取的激勵脈沖群最佳重復(fù)頻率可有效提高導(dǎo)波檢測信號之間的區(qū)分度，減小檢測信號間的干擾，提高缺陷識別的準(zhǔn)確性。

    標(biāo)簽： 電磁導(dǎo)波 激勵 脈沖群 重復(fù)

    上傳時間： 2013-11-04

    上傳用戶：ywcftc277

  • 含穩(wěn)幅RC正弦波振蕩電路 multisim仿真

    含穩(wěn)幅RC正弦波振蕩電路 multisim仿真

    標(biāo)簽： multisim 穩(wěn)幅 RC正弦 振蕩電路

    上傳時間： 2014-01-22

    上傳用戶：zhoujunzhen

  • 占空比不可調(diào)矩形波產(chǎn)生電路 multisim 仿真

    占空比不可調(diào)矩形波產(chǎn)生電路 multisim 仿真

    標(biāo)簽： multisim 矩形波 產(chǎn)生電路 仿真

    上傳時間： 2013-11-04

    上傳用戶：avensy

  • 占空比可調(diào)矩形波產(chǎn)生電路

    占空比可調(diào)矩形波產(chǎn)生電路 multisim仿真

    標(biāo)簽： 矩形波 產(chǎn)生電路

    上傳時間： 2013-11-08

    上傳用戶：zhengjian

  • 鋸齒波電路波形 multisim

    鋸齒波電路波形 multisim

    標(biāo)簽： multisim 鋸齒波 電路 波形

    上傳時間： 2013-10-16

    上傳用戶：hanwu

  • 電容三點式正弦波振蕩電路 multisim 仿真

    電容三點式正弦波振蕩電路 multisim 仿真

    標(biāo)簽： multisim 電容三點 正弦波 振蕩電路

    上傳時間： 2013-12-04

    上傳用戶：604759954

  • 基于Gabor小波的人臉表情特征提取研究

    為了使計算機能更好的識別人臉表情，對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進行了研究。首先對包含表情區(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進行預(yù)處理，包括對確定的人臉表情區(qū)域進行尺寸和灰度歸一化，然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征，使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中，利用Fisher準(zhǔn)則提取那些有利于分類的特征，最后用SVM分類器進行分類。實驗結(jié)果表明，上述提出的方法比傳統(tǒng)的方法識別速度更快，能達(dá)到實時性的要求，并且具有很好的魯棒性，識別率高。

    標(biāo)簽： Gabor 人臉 特征提取

    上傳時間： 2013-11-08

    上傳用戶：小眼睛LSL

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