2.2 常用交流电压采样电路及其特点 2.2.1 常用交流电压采样电路 1 为了实现对STATCOM的控制，必须要检测三相瞬时电压Ua、Ub和Uc。如 下图 2-7 为电路一相电压采样电路: a. 电压转换电路 图 2-7 交流电压采样电路图 电压转换电路通过霍尔电压传感器CHV-50P实现。CHV-50P型电压传感器 输出端与原边电路是电隔离的，可测量直流、交流和脉动电压或小电流。磁补 偿式测量，过载能力强，性能稳定可靠，易于安装，用于电压测量时，传感器 通过与模块原边电路串联的电阻RRu1与被测量电路并联连接，输出电流正比于原 边电压。上图电压转换电路为a为单相电压转换电路，这里对电阻Ru1R 和电阻RRu2 的选择作一些说明。 由于CHV-50P的输入额定电流In1为 10mA，本电路检测的电压是 220V的交 流电压，则 u1 n1 U 220V R = = =2.2KΩ I 10mA (2.1) 电阻RR nP UI= = u1消耗的功率P1为 错误！未找到引用源。 1 1 220 10 2.2mA W× = (2.2) 因此电阻RRu1选择阻值为 2.2 kΩ，功率为 5W的大功率电阻。另外为了抑制共模 5

% 这个函数被定义为向上和向下采样% 任何信号 x[n]::[ym]= udnsample(x,n,M) % ================================================== ========== % |***对于下采样::如果下采样因子为2，则M=2| % |***对于上采样::如果上采样因子为2，则M=1/2 | % ================================================== ============ % x 是输入信号，n 是它的轴。 % length(x) 必须等于 length(n) 并且% n 必须包含原点，即 n=[0 1 2 3] % n=[-1:5] 都包含 0（轴的原点）。 % 问候沙希德·阿里·穆尔扎。

通过具有非周期性采样数据的事件触发控制来稳定基于神经网络的控制系统

摘要摘要：AD7891是美国ADI公司推出的一种12位数据采集系统（DAS），它具有并行和串行两种工作模式，适合与各种微处理器接口。采用单电源工作，功耗低。内含

采用时域滤波器重建的方法验证低通采样定理

Arduino采样器 许多arduino项目要求以固定的计时器间隔执行不同的操作-例如，每100ms采样一次传感器，而没有添加简单的delay（）调用，这将阻塞整个程序，并且不执行任何其他操作。 这个简单的库提供了一种以不同的采样率运行代码的简便方法，并删除了否则每次都必须编写的boilderplate代码。 ＃＃＃用法 在草图中（直接在文件中，而不是在设置或循环中）创建Sampler的实例。 下面的示例创建一个没有配置延迟或频率的蜂的采样器实例。 您也可以将延迟传递给采样器构造函数（以毫秒为单位）。 Sampler sampler (); 启用或禁用采样器（必须先执行，然后才能启动）...在setup（）或希望从中启用/禁用采样器的任何其他位置执行此操作。 sampler.enable(); sampler.disable(); 更改采样器的频率或间隔 sampler.set

PMSM FOC单电阻采样原理

系统设计人员正在转向直接射频（RF）采样，原因有两个。 首先，他们可能正在设计一种能够挖掘更多瞬时带宽（IBW）的接收器。 这样这些情况不需要额外的设计考虑因素，因为系统看起来仍然像中频（IF）采样架构，除了带宽更高。 随着IBW的增加，模数转换器（ADC）的采样率也会增加。

函数[x,y]=sampling(a,b,c) 对相同长度的矩阵a，b进行长度为c的采样，并返回采样后的两组数据，便于画图

matlab频率采样代码自动增益控制 基于Dan Ellis的python中音频信号的自动增益控制（AGC）。 该代码基于以上链接中的原始Matlab实现。 除了我从头开始实现的STFT和ISTFT功能外，它几乎完全相同。 提供了一个示例WAV文件（从原始Matlab源代码获得）进行测试。 依存关系 该代码取决于NumPy / SciPy。 使用范例 import scipy.io.wavfile import numpy as np from agc import tf_agc # read audiofile sr, d = scipy.io.wavfile.read('speech.wav') # convert from int16 to float (-1,1) range convert_16_bit = float(2 ** 15) d = d / (convert_16_bit + 1.0) # apply AGC (y, D, E) = tf_agc(d, sr) # convert back to int16 to save y = np.int16(y / np.