内容索引:VC/C++源码,图形处理,几何变换　　图象的几何变换，C 的算法实现，运行程序后主先打开一幅BMP位图，然后选择第二项内的某个选项，这些选项的大致意思是，X/Y坐标裁切、裁切、透明化、旋转、放大等。 　　命令行编译过程如下： 　　vcvars32 　　rc bmp.rc 　　cl geotrans.c bmp.res user32.lib gdi32.lib

BUCK变换器中的电压尖峰问题rar,BUCK 变换器在开关转换瞬间 , 由于线路上存在感抗 , 会在主功率管和二极管上产生电 压尖峰 , 使之承受较大的电压应力和电流冲击 ,从而导致器件热损坏及电击穿。因此 , 为避免此现象 , 有必要对电压尖峰的原因进行分析研究, 找出有效的解决办法。

内容概要：本文深入探讨了非隔离双向DC-DC Buck-Boost变换器的工作原理及其在Matlab/Simulink环境下的仿真建模方法。文中详细描述了变换器的主电路和控制电路设计，特别是采用了电压外环电流内环的双闭环控制方式来确保系统在不同工作状态下的稳定性。具体来说，在正向运行时，直流电压源可以为蓄电池提供恒流恒压充电；而在反向运行时，蓄电池能放电以维持直流侧电压稳定。通过一系列仿真实验，验证了所提模型的有效性和可靠性。 适合人群：对电力电子系统有兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解非隔离双向DC-DC变换器以及掌握Matlab/Simulink仿真技能的人士。 使用场景及目标：适用于需要评估或改进非隔离双向DC-DC变换器性能的研究项目；也可用于教学环境中帮助学生更好地理解相关理论知识并培养实际操作能力。 其他说明：文中提供的仿真模型不仅有助于理解变换器的基本运作机制，还为进一步探索其性能优化和控制策略奠定了坚实的基础。

在电力系统分析中，谐波检测是一个重要的领域，它对于保证电网稳定运行、提高电能质量、减少系统损耗等方面具有重大意义。传统的电力系统谐波检测主要基于快速傅立叶变换（FFT）及其改进算法，尽管FFT能够精确地确定出平稳波形中各次谐波的幅值和相位，但它不提供时间局部信息，因此仅适用于稳态信号的分析处理。对于包含非稳态成分的信号，FFT则显得力不从心，无法给出有效的非稳态谐波信息。为了克服这一缺陷，近年来，小波变换以其在时域和频域同时具有良好的局部化特性，逐渐成为电力系统谐波检测领域的新宠。 小波变换是一种有效的时频分析工具，它能够在局部区域内对信号进行多分辨率分析。相较于傅立叶变换，小波变换能够提供时间局部信息，特别适合分析电力系统中的瞬态信号。小波变换的一个重要应用是在电力系统谐波测量中的应用。通过对含有谐波的信号进行正交小波分解，可以将不同尺度的结果看作是不含谐波的基波分量，从而实时跟踪谐波变化。特别是随着Mallat算法和高速数字处理芯片的应用，小波变换用于谐波检测的动态性能得到了极大提高，满足了电力有源滤波器对谐波实时检测的要求。 小波包变换是小波变换的延伸，它在小波变换的基础上对高频段的信号进行更精细的划分，使得高频段也能获得和低频段一样的频率分辨率。小波包变换在时变谐波分析中的应用证明了其对时变谐波的检测具有较高的精确性，同时也展现了小波包在时频域内优秀的分析性能。小波包变换可以配合连续小波变换使用，能同时检测并识别包括整数次、非整数次和分数次谐波在内的各种谐波。 复小波分析和自适应小波分析是小波变换领域的其他延伸，它们也逐渐应用于谐波检测当中。例如，文献[8]首次提出了将小波多分辨率分析与傅立叶变换结合进行谐波检测的算法。该算法首先利用小波变换将原始信号中的稳态成分和非稳态成分分离，然后用傅立叶变换分析稳态信号，得到稳态谐波的幅值和相位。但是，该方法并未对小波变换后的非稳态谐波信号进行进一步处理，在非稳态信号成分复杂时无法提供有效的非稳态谐波信息。针对这样的问题，本文将小波熵的概念引入到谐波检测中。 本文提出了一种改进的谐波检测算法，即通过结合傅立叶变换和小波变换的优点，将两者联合起来使用，以此达到对所有类型谐波信号都能有较好检测效果的目的。这种联合方法能够准确检测出稳态和非稳态谐波的相关参数，并通过仿真及实验证明了算法的正确性。此外，小波变换和傅立叶变换联合使用的方法，也得到了国家自然科学基金的资助。 傅立叶变换作为谐波分析的基础理论，是从频域角度观察信号的数学工具，其基本原理是任意函数都可以分解为无穷多个不同频率的正弦波之和。而小波变换则是一种窗口大小固定但形状可变的时频局部化分析方法，它允许在不同尺度上同时观察信号的时域和频域特征，特别适合分析电力系统中的瞬态信号。通过小波变换，可以准确确定信号突变的时刻，滤除干扰信号，从而更好地分析谐波信息。 在电力系统谐波分析的实际应用中，小波变换已经显示出了其独特的优势。它不仅可以用于电力系统谐波检测，还在信号去噪、故障诊断、信号压缩、图像处理等多个领域得到了广泛应用。未来，随着更多相关技术的研究和发展，相信小波变换在谐波检测及电力系统其他方面的应用会越来越广泛，成为不可或缺的技术工具。

交流自动稳压器是电力系统中的重要组成部分，其主要任务是维持电网电压的稳定，确保供电质量。在本项目中，我们关注的是采用AC Buck和Boost变换器的模糊控制器设计，这一技术常用于开关电源系统。MATLAB和Simulink是进行这种复杂控制系统模拟和设计的常用工具。 AC Buck变换器，也称为降压斩波器，是一种直流-直流（DC-DC）转换器，它将输入电压降低到较低的可调输出电压。在交流自动稳压器中，AC Buck变换器通常用于处理交流输入电压，并将其转换为稳定的直流电压，为后续电路提供电源。这种变换器通过控制开关元件的导通时间来调整输出电压，实现电压调节。 Boost变换器，又称为升压斩波器，同样是一种DC-DC转换器，但它的功能是将输入电压提升至高于输出电压。在某些情况下，如电网电压过低或负载需要较高电压时，Boost变换器就显得非常有用。它通过改变开关元件的占空比，即导通时间与总周期的比例，来调整输出电压。 模糊控制器是一种基于模糊逻辑的控制策略，它可以处理不确定性和非线性问题。在AC Buck和Boost变换器中，模糊控制器可以根据输入电压和输出电压的变化实时调整开关元件的控制信号，以保持电压的稳定。模糊控制器的设计包括定义输入变量（如误差和误差变化率）、输出变量（如开关元件的占空比）以及模糊规则库。MATLAB的Simulink提供了模糊逻辑工具箱，使得设计和仿真模糊控制器变得相对简单。 在Simulink环境中，我们可以构建一个包含AC Buck和Boost变换器以及模糊控制器的模型。这个模型会模拟电力系统的动态行为，预测不同工况下变换器的性能。通过仿真，可以优化控制器参数，提高稳压器的响应速度和稳定性。 此外，58346交流自动稳压器采用AC Buck和Boost变换器模糊控制器的项目可能还包括以下方面： 1. 控制策略：除了基本的模糊控制，可能还会涉及到PID（比例-积分-微分）控制或滑模控制等其他控制策略，以增强系统性能。 2. 系统建模：需要对AC Buck和Boost变换器的电气特性进行建模，包括电感、电容、开关器件等关键元件的模型。 3. 实时监控：设计可能包括实时监测电网电压和负载变化，以便模糊控制器能够快速适应。 4. 故障保护：为了确保系统安全，需要设计故障检测和保护机制，例如短路保护、过流保护和过压保护。 5. 实验验证：理论设计完成后，还需要通过实验验证模型的准确性和实际系统的稳定性。 这个项目涵盖了电力电子、模糊控制、系统建模、控制策略等多个领域的知识，通过MATLAB和Simulink的仿真工具，可以深入研究和优化交流自动稳压器的性能。

标题中的“交流自动稳压器采用AC Buck和Boost变换器模糊控制器_Matlab Simulink开关电源.rar”表明这是一个关于电力电子技术的项目，具体涉及交流稳压器的设计，使用了AC Buck和Boost两种电力变换器，并且采用了模糊控制器进行控制。在Matlab Simulink环境中，这种设计通常会通过搭建仿真模型来实现开关电源的动态分析和性能优化。 我们来看AC Buck变换器。Buck变换器是一种降压型直流-直流转换器，它通过调节开关频率或占空比来改变输出电压。在交流稳压器中，AC Buck变换器可能被用于将输入的交流电压转换为直流，然后通过调整直流电压来稳定输出。 接下来是Boost变换器，这是一种升压型转换器，能将较低的直流电压提升到较高的电压。在电力系统中，Boost变换器常用于补偿电压波动，确保负载端的电压稳定。 模糊控制器是基于模糊逻辑理论的控制策略，它能够处理非精确、不确定的输入信息。在交流稳压器中，模糊控制器可以通过处理来自电压传感器的输入，根据预设的模糊规则库来决定Buck和Boost变换器的控制参数，以实现对交流电压的有效调节。 Matlab Simulink是一款强大的仿真工具，它允许用户通过图形化界面构建动态系统模型，包括电气系统、控制系统等。在这个项目中，用户可能会创建一个包含Buck和Boost变换器以及模糊控制器的模型，通过模拟各种工作条件，评估稳压器的性能，如响应速度、电压稳定度和效率。 在压缩包内的“three arm AC voltage regulator with fuzzy controller”可能是一个详细的报告或者源代码文件，其中可能包含了具体的电路设计、模糊控制算法的实现细节以及仿真结果分析。而“license.txt”则可能是软件授权文件，规定了相关文件的使用权限和条件。 这个项目涉及了电力电子、开关电源、模糊控制和仿真技术等多个领域的知识，是一个综合性的研究或教学案例，旨在通过Matlab Simulink工具实现对交流电压的高效、智能调控。

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。