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提出一种适用于准Z源逆变器的小波调制策略,通过改变传统小波调制采样点位置,增大直通占空比的调节范围.将直通矢量分为两等份,分别插入采样时刻两端,使其不需额外增加开关频率,且理论上可获得最大恒定直通占空比.对所提小波调制与两种传统准Z源逆变器调制策略进行比较,对准Z源逆变器不同调制策略的升压能力、效率、谐波、调制比进行了系统的理论分析,最后通过仿真对所提方法进行验证.理论与仿真均表明,所提小波调制具有谐波小、电压利用率高、升压能力强等优点
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经过岩土体介质反射回的地质雷达波特征携带了所穿透的岩土体内部的相关信息,其中地质雷达波频谱主频值可以作为判断岩土体结构特征的一个定量指标.以围岩为石英砂岩的公路隧道工程为依托,采用MALA地质雷达配100 MHz屏蔽天线,对隧道掌子面前方的石英砂岩体进行超前地质探测试验,分析典型的Ⅴ级、Ⅳ级和Ⅲ级石英砂岩围岩的雷达波形图图像特征和雷达波在岩体介质中传播的傅里叶频谱特征.通过分析现场试验数据,得出岩体介质的雷达波主频值因自身结构特征和周边环境变化而在一定的敏感频率区间内的规律.对比分析研究结果与工程开挖实际,表明通过分析超前地质探测获得的雷达波傅里叶频谱主频值特征来反演识别围岩结构特征是切实可行的
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一、波的叠加原理 几列波相遇之后,仍然保持它们各自原有的特征(频率、波长、振幅、振动方向等)不变,并按照原来的方向继续前进,好象没有遇到过其他波一样.在相遇区域内任一点的振动,为各列波单独存在时在该点所引起的振动位移的矢量和
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1.概念: 调频波的解调:频率检波,简称鉴频。调相波的解调:相位检波,简称鉴相。 2.作用:从已调波中检出反映在频率或相位变化 上的调制信号。 鉴频鉴相采用的方法不尽相同,本章重点讨论调频波的解调——鉴频
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1.波的叠加原理 条件:波源做线性振动 介质中各质点均线性振动 波为线性波 当几列波在传播过程中相遇时,相遇区域每一点的 振动等于各列波单独传播时在该点引起的振动的矢量 和 实质:振动的叠加
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提出了一种分数阶的对称性近似平移不变过完备小波的构造方法.首先,给出一种构造具有对称性且具有最小长度的低通滤波器方法.其次,通过拓普利兹矩阵分解法求出对应的具有近似平移不变性的高通滤波器,此方法比其他分解方法具有更低的计算复杂度.此外,利用此构造方法,也得到具有更高阶消失矩的分数阶过完备小波变换.最后,将构造出的分数阶对称平移不变过完备小波应用到轴承故障诊断中.实验结果表明,提出的小波变换能有效地提取出轴承的故障特征
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以在Q235冷轧钢板表面涂敷的FeSiAl电磁屏蔽涂层为研究对象,通过改变固化条件,探究了电磁屏蔽涂层的最优固化环境.同时,运用中性盐雾试验、电磁屏蔽性能测试和电化学阻抗试验,研究了自然条件固化后涂层的吸波性能和耐蚀性能随盐雾周期不同的变化规律.结果表明,电磁场下固化会损害涂层的腐蚀屏蔽性.吸波剂含量的增加不利于提升涂层的吸波性能,同时也会损害涂层的腐蚀屏蔽性.长期盐雾试验后,涂层的吸波性能随腐蚀屏蔽性的降低而下降
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研究了Co掺杂对还原氧化石墨烯(RGO)/Fe3O4复合材料结构、形貌和吸波性能的影响规律.采用一步水热法分别制备RGO/Fe3O4和Co掺杂的RGO/Fe3O4复合材料,通过扫描电子显微镜、X射线衍射仪和X射线光电子能谱分析Co掺杂对复合材料的微观形貌、相组成及表面元素价态的影响;利用矢量网络分析仪测定两种复合材料在2~18 GHz频率范围内的相对复介电常数和复磁导率,模拟计算了Co掺杂对RGO/Fe3O4复合吸波性能的影响规律.结果表明:部分Co参与了水热反应生成了CoCO3、Co3O4和Co2O3,还有部分Co以单质形式存在,其通过正负电荷吸引机制,影响Fe3+在氧化石墨烯(GO)表面的配位,使得负载在还原氧化石墨烯(RGO)表面的Fe3O4纳米颗粒部分迁移至RGO片层间;Co掺杂改善了复合材料的导电能力和磁损耗能力,使复合材料的吸波能力显著增强.反射率模拟结果表明:掺杂后与掺杂前相比,当匹配厚度d=2.00 mm时,最大反射损耗提高3.44 dB,有效吸收频带拓宽2.88 GHz;当匹配厚度d=2.50 mm时,最大反射损耗提高8.45 dB,有效吸收频带拓宽2.73 GHz.Co掺杂对RGO/Fe3O4复合材料的结构和形貌有显著影响,并有效改善复合材料的吸波性能
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§10.1小波变换的背景 §10.2窗口 Fourier变换简介 §10.3连续小波变换 §10.4二进小波变换和离散小波变换 §10.5多分辨分析 §10.6 Mallat分解与重构算法
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基于提升方法(lifting scheme)的小波变换 提升法被称为第二代小波,可见其重要性。 下面先举一个arr小波的例子。 在一序列中有相邻数据a,b我们计算出其低频1=(a+b)/2高频h=b-a 如果不引入新数据,仅对a,b更新,可写作b-=a,a+=b/2 这样我们发现其可在自身位置上完成小波变换,而且还大大简化了计算过程(在复杂的变换中更明显)
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