多道瞬态面波法在华池县城公路勘探中的应用，张宇翔，谌文武，作为一种新型的工程勘察和工程检测手段，瑞雷波技术具有其他方法无法比拟的优点，正日益广泛地应用于公路岩土工程勘察中。本文以

合理选取激发层位可有效提高巨厚黄土覆盖地区原始地震数据信噪比及分辨率,而单一的浅层折射、瞬态面波、微测井等手段常因复杂的浅表层地质条件,难以分出黄土层中的高速小层或薄层。利用微测井约束的瑞雷波反演方法,可以准确的划分浅表层速度界面的深度,进而确定激发层位的位置。以山西万荣、洪洞二项目为例,介绍了该方法的地质效果:其中万荣勘探区解释速度界面深度分别为27m、37m与45m,确定激发层位为37m深的高速粘土层,地震资料解释成果经3口钻孔验证,钻遇煤层最大相对误差约3%;洪洞勘探区以2、3层的粘土(15~18m)作为激发层位,其资料解释成果经1口钻孔验证,钻遇煤层相对误差约5%。

华北型煤田奥灰常规地震解释受分辨率制约对隔水层解释具有局限性。采用基于模型的波阻抗反演方法,提高了原有地震剖面的分辨率,有效解释了奥陶系含隔水层的顶、底界面。研究表明,波阻抗反演技术可以确定奥陶系顶部隔水层的分布特征,为保水采煤和区域注浆改造提供重要依据,为煤矿防治水害工作提供了可靠保障。

基于单片机的多功能低频波形发生器，可输出正弦波、方波等波形，频率范围0-50kHz，幅度与频率可调，液晶屏显示当前波形与参数,基于单片机的低频波形发生器： 1、能产生正弦波、方波、三角波、锯齿浪、阶梯波的波形发生器，输出波形频率范围0-50kHz 2、输出液形的幅度、频率可调 3、按键选择输出淡形 4、液晶屏呈示当前液形、幅度、领率 文件包含程序代码，仿真和其他说明。 ,基于单片机的低频波形发生器；正弦波、方波、三角波、锯齿浪、阶梯波；输出波形频率范围0-50kHz；幅度、频率可调；按键选择；液晶屏显示。,基于单片机的多功能波形发生器：正弦波至阶梯波可调，液晶屏显示参数

PSO智能算法作为一种智能的非线性随机优化算法,近年来得了较快的发展和应用。在前人研究的基础上,通过对PSO智能算法的研究,实现了将其应用到波阻抗地震反演中,并通过建立地下水平层状模型进行检验,证明了在无噪声或是具有一定噪声的干扰下,PSO智能算法具有较快的收敛速度和较高的反演精度。

Simulink中全C语言代码实现逆变器重复控制模型：优化算法、陷波器与滤波器，输出电压THD仅0.47%且可轻松移植至DSP或微控制器,逆变器重复控制。 采用simulink仿真嵌入C语言实现了逆变器重复控制模型的搭建，整个仿真没有任何模块，全是用C语言写的代码。 重复控制算法，陷波器，二阶低通滤波器，都是用C代码实现，且重复控制算法的代码采用了另一种形式，没用用到循环。 对整个代码给出了详尽的注释。 输出电压的THD只有0.47%。 可以根据这个例子在simulink中编写自己的算法，然后直接把算法代码移植到DSP或其他微控制器中，不用对代码做出任何改动，非常省事。 ,逆变器; 重复控制; Simulink仿真; C语言实现; 陷波器; 二阶低通滤波器; 代码移植; DSP; 微控制器,Simulink下的逆变器重复控制算法实现：高效代码与低THD性能展示

斩波电路是一种电力电子电路，通过控制开关器件（如IGBT、晶闸管等）的导通与关断，实现负载电压的调制。在降压斩波电路中，负载电压被调低至某个设定值以下；而在升压斩波电路中，负载电压则被提升至高于电源电压的值；升降压斩波电路则同时具备这两种功能。Matlab仿真在电力电子技术课程设计中占据重要位置，它不仅可以帮助学生直观理解电路的工作原理和动态特性，还能锻炼学生使用仿真软件进行电路设计和分析的能力。 在进行斩波电路设计时，首先要构建电路的仿真模型，包括电源、开关器件、负载以及控制部分等。仿真的步骤通常包括模型的搭建、参数的设置、仿真运行以及结果的分析和总结。在仿真的过程中，可以通过调整控制角的大小来观察负载电压和电流的变化，进而分析电路性能和参数对电路特性的影响。此外，仿真结果可以以波形图的形式展现，帮助设计者更直观地理解电路的动态响应和稳态特性。 电力电子技术课程设计的目的是结合理论与实践，通过仿真软件模拟电力电子器件和电路的行为，以加深对电力电子技术课程中所学知识点的理解。学生在课程设计过程中，不仅要熟练掌握MATLAB/SIMULINK等仿真工具的使用，还应能够独立思考、分析问题和解决问题，提高自身的创新能力和专业素质。通过完成这样的课程设计，学生能够更加深入地理解电力电子器件在电路中的应用，了解电路中功率转换的基本原理，为未来从事电力电子领域的研究与工作打下坚实的基础。 本课程设计涉及的内容不仅限于斩波电路，还包括整流电路、交流调压电路以及逆变电路的仿真研究。这些电路仿真研究有助于学生全面掌握电力电子技术的核心概念和应用技能，提升学生解决实际工程问题的能力。通过这些仿真练习，学生可以更加灵活地运用所学知识，并在实际操作中深化对电力电子技术的理解，这对于工科学生贯彻工程思想起到十分重要的作用。 总结而言，电力电子技术课程设计是一个综合性很强的实践教学环节，它不仅能够帮助学生巩固和应用在课堂上学习的理论知识，还能够培养学生的实践技能和创新思维，提高其分析和解决问题的综合能力。在进行斩波电路的Matlab仿真时，学生应当注重仿真模型的准确性、仿真参数的合理设置以及仿真结果的分析，从而达到提升自身电力电子技术专业素质的目标。

小波变换（Wavelet Transform）是一种数学分析方法，它在信号处理领域，特别是在数字图像处理、声音分析和压缩中有着广泛的应用。与传统的傅立叶变换相比，小波变换具有时频局部化特性，能够同时提供信号的时间和频率信息，这对于理解和分析非平稳信号尤其有用。 VHDL（Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language）是一种硬件描述语言，用于设计数字电子系统，如FPGA（Field-Programmable Gate Array）和ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）。在VHDL中编写小波变换代码，意味着我们可以在硬件级别实现这种复杂的数学运算，从而提高计算速度和效率。 在提供的压缩包文件中，我们可以看到以下几个关键的VHD文件： 1. **dwt.vhd**：这是离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）的实现。DWT是小波变换的一种形式，将输入信号分解成不同尺度和位置的细节和近似信号，通常用于信号或图像的多分辨率表示。 2. **idwt2d.vhd**：这个文件实现了二维逆离散小波变换（Invertible Discrete Wavelet Transform, IDWT），用于从小波系数恢复原始图像或信号。它是DWT的反过程，确保了重构信号的准确性。 3. **dwt2d.vhd**：这是二维离散小波变换的实现，适用于处理二维数据，如图像。相比于一维DWT，它在两个方向上应用小波变换，提供了更丰富的频域信息。 4. **idwt.vhd**：这是单维逆离散小波变换的实现，用于一维信号的重构。 5. **MemManager.vhd**：这个文件可能包含了内存管理模块，用于在硬件实现中存储和处理小波变换过程中产生的大量数据。 6. **testIDWT2D.vhd**和**testDWT2D.vhd**：这些是测试激励文件，用于验证和调试DWT2D和IDWT2D模块的功能。通过这些测试，可以确保小波变换硬件设计的正确性。 小波变换的VHDL实现涉及到的主要概念包括小波基的选择（如Daubechies小波、Haar小波等）、分解和重构层次、以及边界处理策略。在硬件实现中，还需要考虑资源利用率、计算速度和功耗等因素。设计时，可能会采用流水线结构、并行处理等技术来优化性能。 通过将小波变换算法转换为VHDL代码并进行硬件实现，我们可以获得更快的计算速度和更低的延迟，这对于实时处理和高速数据流的应用至关重要。例如，在图像处理中，硬件实现的小波变换可以快速地进行图像压缩和解压缩，节省存储空间并提高传输效率。此外，这种硬件级别的实现还能为信号处理提供更高的精度和稳定性，使得在通信、医疗、地震监测等领域有广泛的应用前景。

《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》是一本深入探讨如何结合MATLAB进行计算机视觉和深度学习应用的书籍。书中的实例主要围绕基于小波变换的数字水印技术展开，这是一种在图像中嵌入隐藏信息的技术，广泛应用于版权保护、数据安全等领域。小波变换是一种强大的数学工具，它能够对信号进行多尺度分析，从而在不同层次上提取信息。 在MATLAB中，实现小波变换通常使用`wavedec`函数进行分解，`waverec`函数进行重构。小波变换可以用来将图像从空间域转换到小波域，使得高频和低频信息得以分离。在数字水印的嵌入过程中，关键步骤包括选择合适的嵌入位置（通常是图像的高频部分，因为这些部分对人类视觉系统不敏感）和确定合适的嵌入强度，以确保水印的存在不会显著降低图像质量。 深度学习是近年来人工智能领域的热门话题，它主要通过构建多层神经网络模型来学习复杂的特征表示。在本书中，可能会介绍如何使用MATLAB的深度学习工具箱来构建卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），用于图像识别、分类或者水印检测等任务。CNN特别适合处理图像数据，其卷积层能自动学习图像特征，池化层则有助于减少计算量并保持位置信息，而全连接层则负责分类或回归任务。 在MATLAB中，可以使用`alexnet`、`vgg16`等预训练模型作为基础，进行迁移学习，也可以使用`convnet`函数自定义网络结构。对于训练过程，MATLAB提供了`trainNetwork`函数，可以方便地调整超参数，如学习率、批次大小和优化器等。此外，还可以利用`activations`函数查看中间层的激活图，帮助理解模型的学习过程。 深度学习与小波变换的结合可能体现在水印的检测和恢复环节。例如，可以通过训练一个深度学习模型，使其学习如何在小波域中检测和定位水印，甚至预测水印内容。这样的模型可以对图像进行预处理，然后在小波系数中寻找水印的迹象，提高检测的准确性。 《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》这本书将理论与实践相结合，通过实际的项目案例，帮助读者掌握如何运用MATLAB进行计算机视觉和深度学习的实验研究，特别是基于小波变换的数字水印技术。通过学习，读者不仅能理解小波变换的原理和应用，还能熟悉深度学习的基本流程，并能够利用MATLAB进行相关算法的开发和实现。

观音堂煤业在25050工作面应用了一种新的地球物理勘探方法——槽波地震勘探技术。在施工中,采用共炮点接收方式产生反射波,探测出工作面内部存在4个反射界面,资料解释分析认为,其中3个为较大断层,1个为假异常,实际回采及巷道改造揭露情况与资料分析解释结果基本吻合,证实了槽波地震勘探技术的适用性和科学性,为工作面复杂地质条件下地质构造的探查和分析提供了一种新方法。