超宽带0.5-6GHZ一分二功分器与多种微波器件参数化设计，使用ADS仿真，阻抗变换细致入微，具体性能指标灵活调整,超宽带0.5-6GHZ一分二功分器，使用ADS仿真设计，全部参数化建模，可以任意修改，10节阻抗变，具体指标如图所示: 还可以做合路器，耦合器，滤波器，功率放大器，低噪声放大器，Doherty功率放大器。 ,核心关键词： 超宽带一分二功分器; ADS仿真设计; 参数化建模; 阻抗变换; 具体指标; 合路器; 耦合器; 滤波器; 功率放大器; 低噪声放大器; Doherty功率放大器。,超宽带参数化功分器与多类射频组件设计应用

内容概要：本文档是2013年全国大学生电子设计竞赛的试题，详细介绍了单相AC-DC变换电路的设计任务与要求。该电路旨在将220V交流电转换为稳定的36V直流电，输出电流额定值为2A。基本要求包括确保输出电压稳定、负载调整率和电压调整率不超过0.5%，以及设计功率因数测量电路和过流保护功能。发挥部分则提出了更高的性能指标，如功率因数校正至不低于0.98、效率不低于95%，并能自动调整功率因数。此外，文档还提供了评分标准、设计报告的具体要求及测试方法。 适合人群：面向参加全国大学生电子设计竞赛的本科组学生，特别是对电力电子技术感兴趣的电气工程及相关专业学生。 使用场景及目标：①帮助参赛学生掌握单相AC-DC变换电路的设计与制作方法；②提升学生对电路性能优化的理解，如提高效率、功率因数校正等；③培养学生的团队协作能力，严格按照竞赛规则完成任务。 阅读建议：在准备竞赛过程中，学生应仔细研读文档中的各项要求，理解每个技术指标的意义和实现方法，同时注意设计报告的撰写规范，确保实验数据真实可靠，并能清晰表达设计方案和技术细节。

摘要：运用Multisim 10仿真软件，设计一个8×8点阵LED显示器。该控制器实现了8×8点阵LED显示器的设计，实现逐行滚动显示，逐列滚动显示和逐点显示。结果表明，利用Multisim 10这种高效的设计平台，能够方便地设计电路，并用虚拟仪器库进行仿真以及验证电路是否达到设计要求。与传统的设计方法相比，更省时，低成本和高效率。 　　0 引言 　　目前的数字集成电路的设计都比较模块化。EDA技术是指以计算机为工作平台，融合了应用电子技术、计算机技术、信息处理及智能化技术的成果，进行电子产品的自动设计。利用EDA 工具，电子设计师可以从概念、算法、协议等开始设计电子系统，大量工作可以通过

### 基于小波变换的语音信号基音周期估计 #### 概述 基音周期作为语音信号处理中的一个重要参数，在语音信号的数字处理中扮演着至关重要的角色。无论是语音编码、识别还是合成，准确地估计出语音信号的基音周期都是基础性的任务。基音周期指的是声带振动所引起的周期性现象，它反映了语音信号的基本频率特征。 #### 小波变换与语音信号处理 小波变换作为一种时频分析工具，因其在时频域的良好分辨率，成为语音信号处理中的有效手段之一。与传统的短时傅里叶变换相比，小波变换能够更好地适应语音信号的非平稳性特点，从而为提取更为精确的基音周期提供了一种新方法。 #### 小波变换的概念 小波变换是一种通过对原始信号进行平移和伸缩操作来构建一系列子函数的过程，这些子函数统称为小波函数簇。这些小波函数簇能够捕捉到信号在不同时间尺度上的特征变化，对于语音信号来说，这意味着可以更精细地分析信号中的细节信息。 - **母小波函数**：如果一个函数ψ(t)满足特定的可容许性条件（如积分存在且有限），则称其为母小波函数。 - **小波变换公式**：对于任意信号f(t)，其连续小波变换可以通过下式计算：\[ W_f(a,b) = \int_{-\infty}^{+\infty} f(t)\psi^*_{a,b}(t)dt \] 其中，\(\psi^*_{a,b}(t) = \frac{1}{\sqrt{|a|}}\psi(\frac{t-b}{a})\) 是小波函数经过平移和伸缩后的形式，\(a\) 表示尺度因子，\(b\) 表示平移因子。 #### 小波变换的基音周期估计原理 为了从语音信号中估计基音周期，可以利用小波变换的多尺度边缘检测能力。语音信号在产生过程中，由于声门闭合瞬间声道受到的强烈激励会在信号中产生明显的突变点。小波变换能够有效检测这些突变点，进而确定声门闭合时刻。通过计算相邻两次闭合时刻之间的距离，即可得到基音周期。 - **多尺度边缘检测**：在不同的尺度上先对原始信号进行平滑处理，然后通过平滑后信号的一阶或二阶导数来检测原始信号中的突变点。例如，可以通过构造一个平滑函数\(\phi(t)\)，并求其导数\(\psi(t)=-\phi'(t)\)作为小波函数。 - **计算步骤**：选择合适的母小波函数，并根据式(6)和式(7)构建小波函数；对信号进行小波变换，计算每个尺度下的小波系数；找到小波系数的极大值点，这些点对应于信号中的突变点；通过分析这些突变点之间的距离，估计基音周期。 #### 实验验证与结论 该文中提到了实验结果表明，基于小波变换的方法可以有效地估计出大动态范围内的语音信号基音周期，并且能够获得满足实际需求的较为精确的结果。这证明了小波变换在语音信号处理领域的强大适用性和准确性。 通过小波变换对语音信号进行基音周期估计不仅理论上可行，而且在实践中也得到了很好的验证。这种方法为语音信号处理提供了一种有效的工具，有助于进一步提高语音识别、编码和合成等领域的性能。

双频Buck变换器是一种电源转换器，常用于直流到直流(DC-DC)转换，特别是在需要高效能、高功率密度以及宽输入电压范围的应用中。这种变换器通过改变开关频率来实现输出电压的调节，从而提高了系统的动态响应和效率。在本资料“双频Buck变换器工作模式.kdh”中，我们可能会探讨该变换器的两种主要工作模式：连续导通模式（CCM）和断续导通模式（DCM），以及可能涉及的MATLAB仿真。 **连续导通模式（CCM）** 在连续导通模式下，开关器件（如MOSFET）在整个开关周期内都保持导通，使得电感电流在整个周期内连续。在CCM中，电感电流在开关关闭时不会降至零，这允许更精确的电流控制，并且在高频操作时提供了更好的电磁兼容性。然而，CCM的缺点是存在较大的开关损耗，因为开关器件在每个周期内都需要进行两次开关动作。 **断续导通模式（DCM）** 与CCM相反，在DCM中，电感电流在开关周期结束时降至零。在下一个周期开始前，电感会通过负载放电。DCM通常在轻载或低输入电压条件下发生，因为它可以减少开关损耗，提高转换器效率。但是，DCM下的输出电压纹波较大，控制策略也相对复杂，因为电感电流的测量和预测需要考虑更多的边界条件。 **双频工作模式** 双频Buck变换器的工作原理是结合了CCM和DCM的优点。在高负载或特定电压范围内，变换器可能工作在CCM，提供稳定的输出和良好的动态响应；而在低负载或特定电压区间，它切换到DCM，以降低开关损耗并提高效率。这种双频策略可以优化整个工作范围内的性能，尤其适用于需要广泛负载条件支持的系统。 **MATLAB仿真** MATLAB是一个强大的数学和工程计算软件，常用于电源转换器的设计和分析。在“双频Buck变换器工作模式.kdh”文件中，可能包含了使用MATLAB Simulink建立的模型，用以模拟和研究变换器在不同工作模式下的行为。通过仿真，设计者可以调整参数，如开关频率、占空比、电感值和电容值，以优化性能指标，如效率、纹波、动态响应等。 在实际应用中，理解双频Buck变换器的工作模式对于优化电路设计、提高系统性能至关重要。MATLAB工具的使用可以提供直观的模型可视化和精确的性能预测，为电源转换器的开发和优化提供有力的支持。通过深入学习和掌握这些知识，工程师能够更好地设计出满足特定需求的高效双频Buck变换器。

内容概要：本文详细介绍了Matlab机器人工具箱在处理机器人位姿变换方面的应用，尤其是利用欧拉角（Roll-Pitch-Yaw）进行姿态转换的具体实现。首先，文章讲解了如何使用工具箱中的SerialLink类构建机械臂模型，并通过具体的代码示例展示了如何初始化机械臂以及执行基本的位姿变换。接着，深入探讨了欧拉角转旋转矩阵的方法，包括如何将角度转换为弧度、生成旋转矩阵以及验证结果。此外，文章还介绍了正运动学计算、姿态矩阵的可视化、常见的调试技巧以及处理复合旋转和平移变换的方法。最后，强调了工具箱的不同版本及其应用场景，提供了实用的小技巧和注意事项。 适合人群：对机器人学感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解Matlab机器人工具箱在位姿变换方面应用的人群。 使用场景及目标：① 学习如何使用Matlab机器人工具箱进行位姿变换；② 掌握欧拉角与旋转矩阵之间的转换方法；③ 理解机械臂的正运动学计算和姿态矩阵的可视化；④ 提升解决实际工程问题的能力，如路径规划和姿态控制。 其他说明：文中提供的代码示例均基于Matlab Robotics Toolbox，建议读者在实践中结合官方文档进一步探索。

在图像处理领域，16位图像读取和保存是一个重要的环节，特别是在高精度色彩管理和科学数据分析中。16位图像可以提供比8位图像更丰富的色彩层次和精度，因为每个像素值可以有65536（2^16）种可能的值，而8位图像只有256种。在本主题中，我们将深入探讨如何使用OpenCV库进行16位图像的读取和保存，并特别关注"Log灰度变换"这一图像处理技术。 OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，它支持多种图像格式，包括16位的.tiff文件。在OpenCV中，我们通常使用imread函数来读取图像，imsave函数来保存图像。对于16位图像，我们需要确保设置正确的参数，以避免数据丢失或不正确的解码。 读取16位图像时，我们可以使用以下代码： ```python import cv2 # 使用'16'标志读取16位图像 image = cv2.imread('16bit_image.tiff', cv2.IMREAD_UNCHANGED) ``` 这里的cv2.IMREAD_UNCHANGED标志告诉OpenCV保留图像的原始位深度，包括16位图像。 保存16位图像同样需要注意，要确保数据完整无损： ```python # 使用'16'标志保存为16位.tiff cv2.imwrite('output.tiff', image, [cv2.IMWRITE_TIFF_COMPRESSION, 'none']) ``` 这里，我们使用了IMWRITE_TIFF_COMPRESSION选项，设为'none'以避免压缩导致的数据损失。 接下来，我们转向“Log灰度变换”。这种变换是一种非线性操作，常用于增强图像的对比度，特别是当图像的大部分像素值集中在低亮度区域时。Log变换的基本公式是： \[ L = c \cdot \log(1 + I) \] 其中，\( L \) 是转换后的灰度值，\( I \) 是原图像的灰度值，\( c \) 是一个常数，用于调整变换的尺度。这个变换可以使低灰度值部分的差异变得更大，从而提升图像的可读性。 在OpenCV中实现Log变换可以这样写： ```python def log_transform(image, c=1): return c * np.log1p(image) # 应用Log变换 transformed_image = log_transform(image) ``` 我们提到的logtrans.PNG、logimg.PNG和main.PNG可能是这个过程中的示例图像。logtrans.PNG可能展示了经过Log变换后的图像效果，logimg.PNG可能显示的是原始16位图像，而main.PNG可能是一个包含整个处理流程的主视图或结果比较。 16位图像读取和保存是高精度图像处理的基础，而Log灰度变换则是一种有效的图像增强方法。使用OpenCV，我们可以方便地完成这些操作，以适应各种视觉分析和处理任务。

要求z变换与s变换的关系，首先考虑z变换与s变换之间运用领域的不同，s域是连续时间表示域，使用连续的时间变量s表示信号的自变量，取值范围为复平面上的所有点。而z域是离散时间表示域，使用离散的时间变量z表示信号的 自变量取值范围虽然也为复平面上的所有点，但对于离散信号而言，主要在单位圆内取值。 另外，从s域到z域的变换关系是通过采样操作实现的，具体关系如下： 采样操作：将连续时间信号进行采样，得到离散时间信号。采样操作可以用冲激函数序列来表示，即将连续时间信号乘以冲激函数序列。 傅里叶变换：对连续时间信号进行傅里叶变换，得到信号在频域上的表示，即s域表示。 Z变换：对离散时间信号进行z变换，得到信号在频域上的表示，即z域表示。

MATLAB环境中应用高分辨率二维时频分析方法——同步压缩小波变换与曲波变换在混合地震数据分离中的应用,MATLAB环境下同步压缩小波变换与曲波变换在混合地震数据波状分量提取中的应用研究,MATLAB环境下使用二维高分辨时频分析方法提取波状分量（分离混合地震数据） 同步压缩小波变SST是一种新的时频能量排谱算法，与之前的谱重排方法不同，同步压缩小波变是只对频率进行重排，可以重构原始信号，因此受到了广泛的欢迎。 近年来，以同步压缩变为核心发展了多种时频变方法，包括同步压缩短时傅里叶变和同步压缩S变，同步压缩小波包变等。 随着对地震勘探精度要求的越来越高，这些高分辨率时频分析方法也在不同的地震处理问题上展现了自身的优势。 同步压缩变作为一种新发展起来的时频分析方法，将会在地球物理领域有更进一步的发展和应用。 曲波变具有强大的多尺度分析和多方向分析的能力，在地震勘探领域得到了广泛的应用。 可以利用曲波变进行随机噪声和相干线性噪声衰减；可以利用自适应调整曲波阈值来压制随时间空间改变的非相干噪声；可以在曲波域进行稀疏反褶积去除随机噪声；可以在贝叶斯框架下利用曲波稀疏性压制面波；可以将曲波和奇异值

利用Radon—Wigner变换与Wigner—Hough估计进行线性调频信号参数的信号参数估计与雷达信号处理中的速度补偿.pdf