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《机电一体化系统设计》课程教学资源(讲稿,B)02 检测与传感器
文档格式:DOC 文档大小:1.86MB 文档页数:44
第一节 概述 第二节 线位移检测传感器 第三节 角位移检测传感器 第四节 速度、加速度传感器 第五节 测力传感器 第六节 其它传感器 第七节 传感器的正确选择和使用 第八节 检测信号的采集与处理
化学工业出版社:《化工仪表及自动化》课程教材电子教案(PPT课件讲稿,第三版)第七章 自动控制系统概述
文档格式:PPT 文档大小:479.5KB 文档页数:46
◼ 自动控制系统的组成 ◼ 自动控制系统的方块图 ◼ 信号和变量 ◼ 自动控制系统方块图 ◼ 反馈 ◼ 自动控制系统的分类 ◼ 过渡过程和品质指标 ◼ 控制系统的静态与动态 ◼ 控制系统的过渡过程 ◼ 控制系统的控制指标 ◼ 影响控制指标的主要因素
重庆交通大学机电与汽车工程学院:《车辆系统动力学 Vehicle System Dynamics》课程教学资源(课件讲稿)汽车振动与噪声(NVH)测试与分析
文档格式:PDF 文档大小:5.44MB 文档页数:60
第一部分:汽车NVH概述 1. NVH的定义 2. 必要性和意义 3. 汽车噪声法规和标准 4. 汽车NVH的分类和控制方法 5. 我国汽车NVH研发设计水平 6. 国内外汽车噪声预测理论方法 第二部分:汽车NVH测试内容 1. 汽车NVH试验 2. 测试中的信号处理 3. 结构声灵敏度测试分析 4. 声隔离测试分析 5. 声源识别 6. 发动机悬置性能测试分析 第三部分:NVH测试实例 1. 动应变测试 2. 发动机扭振测试分析 3. 白车身模态分析
《高速PCB设计指南》高速PCB设计指南之五
文档格式:DOC 文档大小:52.5KB 文档页数:10
第一篇DSP系统的降噪技术 随着高速DSP(数字信号处理器)和外设的出现,新产品设计人员面临着电磁干扰 (EM)日益严重的威胁。早期,把发射和干扰问题称之为EM或RFI(射频干扰)。现在 用更确定的词“干扰兼容性”替代。电磁兼容性(EMC)包含系统的发射和敏感度两方面的 问题
浙江大学:《通信原理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 正弦载波数字调制
文档格式:PPT 文档大小:3.07MB 文档页数:132
一、 研究对象:正弦载波数字调制系统 二、 研究目的:掌握对数字频带信号的最佳接收方法和了解各种数字调制系统的特点,学会用它们指导实际工作
电子科技大学:《时域测试技术综合实验 Comprehensive Experiment of Time Domain Testing Technology》课程教学资源(课件讲稿)实验五 数据采集动态性能评估方法
文档格式:PDF 文档大小:1.11MB 文档页数:18
1、了解模拟信号被数字量化后产生的各类误差。 2、学习数据采集系统的动态性能评估方法。 3、数据采集系统的动态性能(SNR、 SINAD 、ENOB)的算法实现
《数字通信》课程教学资源(PPT电子课件)第3章 时分多路复用技术
文档格式:PPT 文档大小:1.78MB 文档页数:168
3.1PCM30/32路基群帧结构 3.2PCM30/32路的定时与同步系统 3.3PCM30/32路系统构成 3.4信号复用方式和多址联接方式
《数字系统与VHDL程序设计语言》课程教学资源(PPT课件讲稿,共六章)
文档格式:PPT 文档大小:6.46MB 文档页数:200
第一章VHDL的程序结构和软件操作 1-1 VHDL程序的基本结构 1-2软件操作—Max+plusⅡ的操作 第二章 VHDL语言要素 第三章 VHDL顺序语句 第四章 VHDL并行语句 4.1 并行语句概述 4.2 并行信号赋值语句 4.3 进程语句(process) 4.4 元件例化语句 4.5 生成语句(for-generate) 第五章 组合逻辑电路的设计和分析 5.1 概述 5.2 编码器 5.3 译码器 5.4 简单数字显示系统 5.5 其它 第六章 时序逻辑电路的设计和分析 6.2 触发器 6.3 计数器 6.4 分频器 6.5 寄存器 6.1 概述
《数字信号处理 Digital Signal Processing》课程教学资源(PPT课件讲稿)习题课
文档格式:PPT 文档大小:161KB 文档页数:17
一.判断线性系统 x(n) y(n) T[] 如果y(n)=[x1(n),y2(n)=T[x2(n) 有 Ta1x1(n)+a2x2(n)=a1[x1(n)+a2T[x2(n) 则系统为线性系统
《计算机学报 CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS》:神经形态视觉传感器的研究进展及应用综述(北京大学:李家宁、田永鸿)
文档格式:PDF 文档大小:1.36MB 文档页数:29
本文从生物视觉采样模型、神经形态视觉传感器的采样模型及类型、视觉信号处理与特征表达、视觉任务应用等视角进行了系统性的回顾与综述,展望了该领域未来研究的技术挑战与可能发展方向,同时探讨了其对未来机器视觉和人工智能领域的潜在影响
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