光纖布拉格光柵(Fiber Bragg Grating)傳感器是近幾年光纖傳感技術領域的研究熱點，光纖光柵傳感器可以工作在強電磁場、高溫有腐蝕性的以及有爆炸危險性的惡劣環境中，且易于將多個光纖光柵串聯在一起構成光纖光柵陣列，實現分布式傳感，這是其他傳感元件所不及的。 本文設計了光纖光柵傳感網絡可調諧法布里-珀羅(Fabry-Perot)腔解調測試系統。系統主要分光路和電路兩部分，在光路部分，研究了光纖光柵解調技術，分析和比較了幾種常見的波長解調方法，由于F-P腔調諧范圍寬，可以實現多點測量，因此決定采用可調諧F．P腔法進行信號解調。對可調諧 F-P腔解調法做了理論分析和研究，并通過Matlab仿真對影響F-P濾波效果的腔長和反射率兩個參數進行了優化設計。在電路部分，首先設計整形電路將光電探測器的輸出信號整形成矩形脈沖信號，設計了計算中心波長的方法，最后搭建了硬件電路來驗證中心波長的計算方法。硬件電路以 Philips公司的 LPC2214 為核心處理器。該硬件電路包括電源電路，復位電路，串口電路，JTAG 調試接口，數碼管顯示等。軟件方面，設計了相關的軟件程序和模擬信號源，最后利用模擬信號源作為該解調測試系統的信號進行實驗驗證，得出實驗數據，經過分析驗證了該解調測試系統的可行性。
上傳時間： 2013-05-26
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在利益的驅使下，超限運輸在世界各地已成為了普遍現象。這給國家帶來了諸多經濟和社會問題。實踐證明動態稱重系統（WIM）能有效地抑制超限運輸，但同時也存在部分問題，這些問題的解決有賴于國家相關法規的出臺，也有賴于關鍵測量設備（WIM系統）性能的提高。 由于應變式稱重傳感器容易受到各種環境干擾，對環境適應性差，課題采用光纖Bragg光柵傳感器(FBG)作為稱重傳感器，它具有很強的抗干擾性，利于提高系統測量精度。使用光纖傳感器的關鍵是波長解調技術，本文在比較了幾種常見解調技術的前提下，結合課題的實際情況選用了基于F-P腔可調諧濾波解調方法，文章在分析該解調方法原理的基礎上，設計了解調器中的各個硬件電路模塊；此外，為了提高數據采集、傳輸的效率，文章還對數據緩沖電路進行了設計，在電路中引入了換體存儲及DMA傳輸技術。 鑒于動態稱重信號為短歷程信號并且包含各種各樣的噪聲，稱重算法的研究也是本課題要解決的重要內容。本文在分析了稱臺振動及已有先驗知識的基礎上，將小波分析、LM非線性擬合算法及殘差分析相結合應用在動態稱重系統中，為了驗證算法的有效性，利用MATLAB對實測數據進行了仿真分析，結果表明該算法能夠提高測量精度。 提高動態稱重系統性能指標的另一方面是提高系統運行的軟硬件平臺。課題采用的核心硬件為Xscale ARM平臺，處理器時鐘可高達400MHz；軟件上采用了多用戶、多任務的Linux操作系統平臺。文章對操作系統linux2.6進行了合適的配置，成功地將它移植到了課題的ARM平臺上，并且在此操作系統上設計了基于MiniGUI的人機交互界面及波長解調和數據緩沖電路的驅動程序。
上傳時間： 2013-07-26
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easy，51pro，3.0編程器在2.0的基礎上增加了更多的芯片器件
上傳時間： 2013-07-25
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本文介紹了DTMF 解碼芯片MT8870 的功能和特點，給出了在解碼器中與89C51 單片機的接口電路，說明了解碼器的工作原理抗干擾措施。關鍵詞：單片機抗干擾 DTMF 解碼監控
上傳時間： 2013-05-17
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高速光電隔離器6N137應用，高頻PWM輸出隔離器件
上傳時間： 2013-04-24
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無線局域網(WLAN,Wireless Local Area Network)是未來移動通信系統的重要組成部分.為了滿足用戶高速率、方便靈活的接入互聯網的需求,WLAN的研究和建設正在世界范圍內如火如荼的展開.由于擺脫了有線連接的束縛,無線局域網具有移動性好、成本低和不會出現線纜故障等特點.該文對無線局域網的主流協議IEEE 802.11a的物理層實現技術進行了系統的研究和分析,并采用可編程ASIC器件FPGA,設計實現了物理層基帶處理的關鍵模塊,為今后形成具有自主知識產權的IP核奠定了基礎.該文研究內容得到了天津市信息化辦公室"寬帶無線局域網關鍵技術研究"項目經費的支持.該文在對IEEE 802.11a協議深入研究的基礎上,提出了物理層的實現方案和功能模塊劃分.重點研究了實現基帶處理的關鍵模塊:FIR濾波器、卷積碼編碼器以及(2,1,7)Viterbi譯碼器的實現算法和硬件結構.在Viterbi譯碼器的設計中,
上傳時間： 2013-06-19
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并網逆變器并網逆變器并網逆變器并網逆變器
標簽： 并網逆變器
上傳時間： 2013-04-24
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漢字ASCII碼-Unicode碼轉化器（轉換工具）
上傳時間： 2013-07-16
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8位電流模模數轉換器設計研究 8位電流模模數轉換器設計研究
上傳時間： 2013-06-21
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基于小波變換和神經網絡理論,對非穩定、大信噪比(SNR)變化的通信信號進行有效的特征提取和分類,實現了通信信號調制方式的分類識別.首先,采用基于多分辨分析框架的Mallat快速算法提取離散細節作為特征采,實驗得出db3小波非常適合作為特征提取小波,用小波變換大大壓縮了通信信號特征矢量,提取的信號特征矢量64點;然后依據神經網絡理論,分別采用BP網絡作為分類器對通信信號調制識別分類.從計算機模擬實驗結果可知,該方法能很好地完成通信信號調制識別分類任務,使識別正確率得到了明顯改善,同時降低了識別分類過程的復雜度,并且為通信信號調制識別的DSP實現提供了快速計算的理論基礎.其次,介紹了TMS320LF2407 DSP和FPGA的結構原理,并在此基礎上設計了數字信號處理板和制作調試電路板.最后,用匯編和C語言編制A/D程序、串口通信程序和應用程序,并在信號處理板上調試和運行.
上傳時間： 2013-07-23
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