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《设备管理与维修》2021,(8)
正当需要比1/3倍频程更高的频率分辨率时,具有FFT频率分析功能的831C-FFT固件是您理想的解决方案。该固件对单通道声源或振源进行快速傅立叶变换(FFT)分析所提供的窄带滤波对机械分析、产品研发、音调探测、故障分析和振动诊断等应用非常有用。通过对信号提供精确的谱分析,它的FFT采集设置可以调整,从而实现某些特定声振现象的可视化。在手持式SoundAdvisorTM声级计上使用FFT技术是一条实现声振现场客观测量的便利途径。您已经有了SoundAdvisorTM声级计或系统那么,只需使用G4 LD Utility Software(G4 LD工具软件)增加831C-FFT固件,即可把现有的声级计变为一台FFT分析仪,而不需要返厂处理。 相似文献
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针对现实生活中各种测试系统的需求,开发设计了能够分析多种系统特性的按时间抽取基2FFT处理器,在传统的FFT算法以及硬件单元分析的基础上,提出了一种新型蝶形运算方法,通过减少乘法运算以及采用查表法,加快系统运算速度。设计中采用8位有符号数完成256点数据处理,提出新的数据处理方式,避免了浮点运算为数据处理造成的困难,采用自顶向下的设计方法,用Verilog HDL编程实现各模块功能,并详细介绍了数据从外部读取后,经由存储到数据处理再到输出的完整过程,最后在FPGA上实现设计功能。 相似文献
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主要功能计量自动化系统。计量自动化系统实现了对电厂、变电站电能表数据采集监控,形成了一套涵盖全网各种计量点及采集终端,是集信息采集、监控、分析和计量管理于一体的应用平台。电子式电能表。电子式电能表的原理与综合自动化RTU的原理趋同,都是通过交流采样元件分别对电压信号和电流信号采样,A/D转换后,进行电能计量运算。电能表的电能计量运算是在电能计量芯片内进行,而RTU电能计量运算是由后台监控计算机完成。变电站综合自动化系统。变电站综合自动化系统已成为一个对变 相似文献
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本文根据差动链误差必须与工件(齿轮)波度误差相关的概念,推导出差动链误差的数学模型,建立了用斜齿轮作测量元件的差动链识差微机辅助检测系统。此系统既可用高精度齿轮也可用工件齿轮作测量元件,运用误差分离原理(EST)去除测量元件误差,(?)高则试精度。当测量元件齿宽不足,使可测误差的号长度较短时,可将其接长,再进行FFT和IFFT处理。 相似文献
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针对交流电焊机空载时存在一定的功率耗损,本文通过两个实例介绍应用比较简单的控制电路来达到电焊机空载节能的目的。 例1 电焊机空载节能装置 运用时基电路555和运算放大器LM324等元件构成的交流电焊机空载节能装置见图1。 工作原理:合上开关K接通电焊机电源。由A点取出两路信号,一路经电阻R_1降压,D_1整流,C_2滤波, 相似文献
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利用快速傅里叶变换(FFT)算法和相关函数算法,基于LabVIEW平台,设计了2个测量周期信号相位差的仿真程序。仿真测量数据相对误差约为0.3%,与传统的方法相比,具有精确程度高,抗干扰能力强,易于实现等优点。 相似文献
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针对传统突发扩频信号捕获算法的缺陷,即无法自适应兼容处理不同同步头时长信号,提出了一种改进的基于FFT的突发扩频信号兼容快速捕获算法。根据不同时长信号的实际应用特性,利用同步头信号尾部对齐的格式特点,采用子矩阵形式存储不同时长信号的码相关结果,通过多支路并行捕获处理,实现突发信号的自适应兼容捕获。同时,通过矩阵的FFT运算同步实现全相干累积来提高信号载噪比,通过时频并行处理提高处理效率,最大限度地优化了弱信号条件的捕获性能。仿真验证表明,算法可以实现不同扩频信号的兼容快速捕获,研究为同步头时长不等的低载噪比信号提供了一种有效的兼容快速捕获方法。 相似文献
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项目风险预警系统的构建 总被引:9,自引:0,他引:9
工程项目进行中会遇到各种风险,要做好风险管理,就要建立完善的项目风险预警系统,通过跟踪项目风险因素的变动趋势,测评风险所处状态,尽早地发出预警信号,及时向业主、项目监管方和施工方发出警报,为决策掌握和控制风险争取更多的时间,尽早采取有效措施防范和化解项目风险。 相似文献
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SBR法处理聚酰胺生产废水 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了采用间歇式活性污泥工艺(SBR)处理聚酰胺废水的生产运行实验。运行结果证明:当进水COD,NH3-N和聚酰胺物质的质量浓度分别为2 901~3 923,201~223,1 504~1 636 m g/L时,出水COD,NH3-N和聚酰胺物质的质量浓度分别为98~117,14.5~24.6,25.7~41.8 m g/L,去除率分别为97% ,91% 和98% 。采用该工艺处理聚酰胺废水具有投资少、运行稳定、处理效果好、运行费用低等特点。 相似文献
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针对电能质量扰动数据大、识别算法繁琐,难以实现在线实时识别等问题,提出了基于深度卷积神经网络AlexNet的电能质量扰动识别数法,首先将各类电能质量扰动转化为图片格式,然后输入到AlexNet算法,通过学习、调整电能质量扰动信号的特征参数,迭代收敛,最后将实时的电能质量扰动通过训练好的AlexNet,直接实现扰动识别分类。实时仿真结果表明,所提出的方法能精确识别包括3种复合扰动在内的17种电能质量扰动问题,只需要对电能质量扰动信号进行学习,即可以直接对电能质量扰动信号进行识别与分类,识别算法简单且处理的时间短,达到了实时性的目的。 相似文献