D類放大器設(shè)計(jì)實(shí)例 15頁 1.0M
標(biāo)簽： 1.0 D類放大器 設(shè)計(jì)實(shí)例 頁
上傳時(shí)間： 2013-11-25
上傳用戶：shen_dafa
D觸發(fā)器工作原理
上傳時(shí)間： 2014-01-09
上傳用戶：sammi
轉(zhuǎn)速傳感器信號(hào)隔離變送器,正弦波整形 主要特性: >> 轉(zhuǎn)速傳感器信號(hào)直接輸入，整形調(diào)理方波信號(hào) >> 200mV峰值微弱信號(hào)的放大與整形 >> 正弦波、鋸齒波信號(hào)輸入，方波信號(hào)輸出 >> 不改變?cè)ㄐ晤l率，響應(yīng)速度快 >> 電源、信號(hào)：輸入/輸出 3000VDC三隔離 >> 供電電源：5V、12V、15V或24V直流單電源供電 >> 低成本、小體積，使用方便，可靠性高 >> 標(biāo)準(zhǔn)DIN35 導(dǎo)軌式安裝 >> 尺寸：106.7x79.0x25.0mm >> 工業(yè)級(jí)溫度范圍: - 45 ~ + 85 ℃ 應(yīng)用： >> 轉(zhuǎn)速傳感器信號(hào)隔離、采集及變換 >> 汽車速度測量 >> 汽車ABS防抱死制動(dòng)系統(tǒng) >> 轉(zhuǎn)速信號(hào)放大與整形 >> 地線干擾抑制 >> 電機(jī)轉(zhuǎn)速監(jiān)測系統(tǒng) >> 速度測量與報(bào)警 >> 信號(hào)無失真變送和傳輸 產(chǎn)品選型表： DIN11 IAP – S□ - P□ – O□ 輸入信號(hào) 供電電源 輸出信號(hào) 特點(diǎn) 代碼 Power 代碼 特點(diǎn) 代碼 正負(fù)信號(hào)輸入，正弦波輸入 幅度峰峰值（VP-P）：200mV~50V S1 24VDC P1 輸出電平0-5V O1 單端信號(hào)輸入， 幅度峰峰值（VP-P）：5V S2 12VDC P2 輸出電平0-12V O2 單端信號(hào)輸入， 幅度峰峰值（VP-P）：12V S3 5VDC P3 輸出電平0-24V O3 單端信號(hào)輸入， 幅度峰峰值（VP-P）：24V S4 15VDC P4 集電極開路輸出 O4 用戶自定義 Su 用戶自定義 Ou 產(chǎn)品選型舉例： 例 1：輸入：轉(zhuǎn)速傳感器，正弦波VP-P：200mV~10V；電源：24V ；輸出：0-5V電平 型號(hào)：DIN11 IAP S1-P1-O1 例 2：輸入：轉(zhuǎn)速傳感器，正弦波VP-P：200mV~10V；電源：12V ；輸出：0-24V電平 型號(hào)：DIN11 IAP S1-P2-O3 例 3：輸入：0-5V電平；電源：24V ；輸出：0-24V電平 型號(hào)：DIN11 IAP S2-P1-O3 例 4：輸入：0-5V電平；電源：12V ；輸出：集電極開路輸出 型號(hào)：DIN11 IAP S2-P2-O4 例 5：輸入：用戶自定義；電源：24V ；輸出：用戶自定義 型號(hào)：DIN11 IAP Su-P1-Ou
上傳時(shí)間： 2013-10-22
上傳用戶：hebanlian
對(duì)脈搏波的完全分析是建立在含有少量噪聲且較為清晰的脈搏波信號(hào)中，然而在采集脈搏波信號(hào)時(shí)容易受到多種干擾的影響，使其提取出來的脈搏波含有大量的噪聲，因此降噪處理顯得尤為必要。同時(shí)，脈搏波中含有人體生理病理信息，不同的人將表現(xiàn)為不同的特征，可以看出確定脈搏波特征點(diǎn)對(duì)于分析人體生理健康很有意義。針對(duì)信號(hào)去噪問題采用小波變換和多分辨率分析的方法，該方法在時(shí)域和頻域都能表征信號(hào)局部信息的能力，且具有對(duì)信號(hào)具有自適應(yīng)性。運(yùn)用極值法確定出脈搏波的峰值點(diǎn)，然后再根據(jù)峰值點(diǎn)確定出其他特征點(diǎn)的位置，實(shí)驗(yàn)證明該方法能夠增加特征點(diǎn)的檢出率。
標(biāo)簽： 脈搏波 信號(hào)降噪 特征點(diǎn)識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-10-12
上傳用戶：shirleyYim
提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應(yīng)濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對(duì)包含噪聲的語音信號(hào)進(jìn)行小波分解，以分離出來的噪聲信號(hào)作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應(yīng)算法對(duì)帶噪聲語音信號(hào)進(jìn)行降噪處理，最終實(shí)現(xiàn)語音信號(hào)的信噪分離，去除語音信號(hào)中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對(duì)語音信號(hào)有較為明顯的降噪效果。
上傳時(shí)間： 2013-10-14
上傳用戶：戀天使569
為去除腦電信號(hào)采集過程中存在的噪聲信號(hào)，提出了基于小波閾值去噪的腦電信號(hào)去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ)，首先利用db4小波對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構(gòu)的算法進(jìn)行去噪。通過對(duì)MIT腦電數(shù)據(jù)庫中的腦電信號(hào)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明，采用軟閾值方法有效去除了噪聲，提高了腦電信號(hào)的信噪比。
上傳時(shí)間： 2014-12-23
上傳用戶：如果你也聽說
針對(duì)齒輪故障特征信號(hào)具有強(qiáng)噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點(diǎn)，提出采用形態(tài)梯度小波對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動(dòng)信號(hào)分解到多個(gè)尺度上，然后對(duì)各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理，對(duì)經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。對(duì)降噪后的齒輪振動(dòng)信號(hào)采用S變換多分辨率時(shí)頻分析，能夠從具有良好的時(shí)頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗(yàn)和故障軸承的信號(hào)分析證明，該方法具有短時(shí)傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點(diǎn)，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負(fù)頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線監(jiān)測和診斷。
上傳時(shí)間： 2013-11-01
上傳用戶：AISINI005
Abstract: This application note describes a new generation of digital-input Class D audio amplifiers that achieve high PSRRperformance, comparable to traditional analog Class D amplifiers. More importantly, these digital-input Class D amplifiersprovide additional benefits of reduced power, complexity, noise, and system cost.
標(biāo)簽： 數(shù)字輸入放大器 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：JIUSHICHEN
D觸發(fā)器實(shí)現(xiàn)二分頻器
上傳時(shí)間： 2013-10-07
上傳用戶：dragonhaixm
D觸發(fā)器組成的_2N_1_2分頻電路
上傳時(shí)間： 2013-10-12
上傳用戶：lyy1234
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