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二级分类:
基于dq变换的锁相环设计与仿真.pdf
针对一般锁相环在电网电压波动时存在锁相误差的问题,提出了一种基于dq变换的锁相环新方案,并对锁相环参数进行了整定.对于电网电压频率变化、相位变化以及谐波注入的影响,利用matlab进行了仿真分析.仿真结果表明,新方案有很好的跟踪效果,跟踪速度快,精度高,能较好实现相位锁定.
2026/1/11 20:55:46
972KB
dq变换
锁相环
1
使用HTTP网络技术构建灵活的RationalClearCase系统
使用Java语言和Web2.0技术开发基于Web浏览器的ClearCase监控程序RationalClearcase是一套功能全面的软件配置管理(SoftwareConfigurationManagement,SCM)解决方案。
但是ClearCase的系统安装与运行维护管理非常复杂,很多系统运行相关的功能、状态监控任务以及UCM项目状态查询操作都需要通过系统管理员在服务器端执行复杂的基于命令行的ClearCase指令。
这一过程非常复杂繁琐,也无法供ClearCase普通用户使用。
本系列文章共有两篇,以一个实际生产环境中使用的ClearCase监控系统的开发为例,向读者介绍如何使用基于Java语
2026/1/11 15:53:45
616KB
使用HTTP网络技术构建灵活的RationalClearCase系统
1
统计信号处理:非高斯信号处理及其应用
本书主要介绍非高斯信号处理(包括基于高阶统计量和分数低阶统计量的信号处理)的理论、方法及其应用。
全书分为9章,内容包括:高斯过程与二阶统计量,高阶累积量和高阶谱,Alpha稳定分布与分数低阶统计量,基于以上信号的处理方法,基于分数低阶统计量数字信号处理的应用等。
第1章绪论1.1预备知识1.1.1信号与信号处理的概念1.1.2随机变量及其分布1.1.3随机信号及随机过程1.1.4统计信号处理的原理与方法1.2矩理论简介1.2.1矩及统计量的概念1.2.2二阶统计量及基于二阶统计量的信号处理1.2.3高阶统计量及基于高阶统计量的信号处理1.2.4分数低阶统计量及基于分数低阶统计量的信号处理1.3非高斯信号处理的发展参考文献第2章高斯分布与高斯过程2.1高斯分布2.1.1中心极限定理2.1.2高斯分布律2.2高斯过程参考文献第3章基于二阶统计量的信号处理方法3.1基本估计理论3.1.1最小二乘估计3.1.2线性最小方差估计3.1.3最小方差估计3.1.4最大似然估计3.1.5最大后验概率估计3.2维纳滤波与卡尔曼滤波3.2.1连续信号的维纳滤波3.2.2离散维纳滤波3.2.3卡尔曼滤波3.3参数模型功率谱估计3.3.1平稳随机信号的参数模型3.3.2AR模型功率谱估计3.3.3MA模型功率谱估计3.3.4ARMA模型功率谱估计3.4自适应数字滤波器3.4.1横向LMS自适应数字滤波器3.4.2递推自适应数字滤波器3.4.3自适应格型数字滤波器3.4.4递归型自适应数字滤波器参考文献第4章高阶累积量和高阶谱4.1高阶矩和高阶累积量4.1.1高阶累积量和高阶矩的定义4.1.2高阶累积量和高阶矩的关系4.1.3高阶矩和高阶累积量的性质4.1.4平稳随机过程的高阶矩和高阶累积量4.1.5随机过程的互累积量4.2随机过程的高阶累积量谱和高阶矩谱4.2.1累积量谱和高阶矩谱的定义4.2.2累积量谱的特例4.2.3k阶相干函数和互累积量谱4.3高阶谱估计的非参数方法4.3.1直接法4.3.2间接法4.4非高斯过程与线性系统4.4.1非高斯白噪声过程4.4.2非高斯白噪声过程与线性系统参考文献第5章基于高阶统计量的信号处理方法5.1基于高阶统计量的系统辨识5.1.1非最小相位系统5.1.2基于高阶统计量的系统辨识5.1.3高阶统计量用于MA系统辨识5.1.4高阶统计量用于非因果AR模型辨识5.1.5ARMA模型参数估计方法5.2有色噪声中的信号提取5.2.1复信号累积量的定义5.2.2谐波过程的累积量5.2.3高斯有色噪声中的谐波恢复5.2.4非高斯有色噪声中的谐波恢复5.3基于高阶累积量的参数模型阶数的确定参考文献第6章高阶统计量在信号处理中的应用6.1基于高阶累积量的自适应信号处理6.1.1基于高阶累积量的自适应FIR算法6.1.2基于累积量的MMSE准则6.1.3RLS自适应算法6.2高阶统计量在独立分量分析中的应用6.2.1问题的数学描述6.2.21CA问题的解法6.3基于高阶累积量的时间延迟估计6.3.1基于双谱估计的时延估计6.3.2基于互双倒谱的时延估计6.3.3自适应时延估计方法参考文献第7章Alpha稳定分布与分数低阶统计量7.1历史回顾7.1.1历史回顾7.1.2发展动因7.2Alpha稳定分布的概念7.2.1a稳定分布的概念7.2.2a稳定分布的几种特殊情况7.2.3广义中心极限定理7.2.4a稳定分布的性质7.2.5a稳定分布的概率密度函数7.2.6多变量O稳定分布7.2.7对称O稳定分布随机信号(随机过程)7.3分数低阶统计量7.3.1分数低阶矩7.3.2负阶矩7.3.3零阶矩7.3.4a稳定分布过程的分类7.3.5用于脉冲特性信号建模的其他分布7.4共变及其应用7.4.1共变的概念7.4.2共变的主要性质7.4.3共变在线性回归中的应用7.4.4复SaS分布的共变7.5对称Alpha稳定分布的参数估计7.5.1最大似然估计方法7.5.2基于样本分位数的参数估计方法7.5.3基于样本特征函数的参数估计方法7.5.4无穷方差的检验7.5.5基于负阶矩的方法7.5.6计算机模拟中的若干问题参考文献第8章基于分数低阶统计量的信号处理8.1稳定分布的参数模型方法8.1.1最
2026/1/11 15:04:25
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统计信号
非高斯
信号处理
应用
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基于MATLAB计步器算法研究
基于MATLAB计步器算法研究pdf文件malab实现
2026/1/11 14:13:37
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计步器算法
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基于STM32的步进电机S曲线加减速算法的优化.pdf
基于STM32的步进电机S曲线加减速算法的优化
2026/1/11 14:55:02
293KB
步进电机
STM32
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HAdmin官方2018版本
插件描述:hAdmin是一个后台管理模版,使用较多,但是在官方下载需要收取JQ币,比较贵,大概需要12元,所以基于CSDN共享规则共享给大家一起使用;该模版基于bootstrap,jQuery和html5制作,集成了众多常用插件,基本满足日常后台需要,修改时可根据自身需求,所有文件均为静态,下载后可直接预览到效果。
该版本代码已经更新到2018;
2026/1/11 12:54:53
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后台模板
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基于Java的彩票销售管理系统
基于Java的彩票销售管理系统的设计与实现,包含源代码,毕业设计论文
2026/1/11 12:29:30
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java
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舒适:Java加密货币(XCZ)-源码
什么是舒适?舒适是一种基于安全区块链技术的加密货币。
舒适使用对等网络来确保付款安全,并且无需中央授权。
CozyCore(此存储库)是启用此货币的开源软件后端的名称。
运行自己的节点。
由于Cozy是使用Java构建的,因此该节点可以在Linux,Windows或macOS上运行。
只是克隆源和运行操作系统的启动脚本(cozyd.bat适用于Windows,cozyd用于*nix)或者你可以执行./gradlewrun。
建于用于开发项目的IDE构建工具/依赖管理/项目自动化持续集成工具作者CarterBrainerd-创建者和创始人-执照舒适是根据MIT许可的条款发布的。
有关更多信息,请参见。
2026/1/11 5:06:38
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java
money
cryptography
bitcoin
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大学生方程式赛车的发动机牵引力控制与弹射起步研究
基于使FSC赛车能有最佳起步性能表现的目的,采用调节发动机的断油或断火,控制发动机的功率输出,从而控制目标滑移率和目标转速的方法,结合在多组测试数据的多次直线加速试验,得出通过实验数据选择的最优动力方案来限制引擎的功率输出(断油或断火),可以大大提高FSC赛车的起步性能的结论。
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发动机牵引力控制;弹射起步;发动机断油;发动机断火
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9.4.2基于STM32f103的信号发生器+示波器.zipstm32
基于STM,32的数字波形发生器+示波器支持正弦波,方波,矩形波,支持调节占空比,频率
2026/1/10 20:21:44
7.2MB
单片机
stm32
信号发生器
示波器
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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