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二级分类:
基于MSC-51单片机的智能压力变送器
随着工业应用对信号检测与传输的要求不断提高,新型智能仪表将在市场中占有越来越重要的地位。
本文在分析压力变送器基本工作原理的基础上,针对新形势下的生产要求,设计了基于MSC-51单片机的智能压力变送器的数据采集电路、看门狗电路以及接口电路。
并设计了相应的数据采集算法、通信协议以及其他软件功能。
2025/2/2 2:57:49
886KB
单片机;
压力变送器;
数字化智能仪表;
数据采集电路
1
信号检测与估计理论第2版[赵树杰,赵建勋编著]2013年版
信号检测与估计理论第2版[赵树杰,赵建勋编著]2013年版,赵树杰,赵建勋编著
2025/1/29 15:44:38
81MB
信号检测
信号估计
理论
赵树杰
1
电机振动故障检测tensorflow神经网络
使用TensorFlow对一维电机振动信号检测(输入的信号经过了小波变换,8个特征)
2025/1/28 11:25:02
29KB
机器学习
1
基于Arduino单片机的电流信号检测装置.pdf
口发明名称基于单片机的电流信号检测装置摘要本发明公开了一种基于单片机的小信号手持式检测装置,包括多个电压信号处理模块。
采用功率放大电路推动负载、自制电流传感器检测电流信号,经过电流信号调理后,用芯片中的模块进行采样、处理分析及转换显示输出
2025/1/21 21:29:44
478KB
1
微弱信号检测电路图
详细的微弱信号检测电路,拿来可以直接用,已调试好的
2025/1/4 3:11:03
875KB
微弱信号检测
1
HellaTAS-71版本标定流程(中文版)_Ver2.0.pdf
###HellaTAS-71版本标定流程解析####一、概述HellaTAS-71版本标定流程文档详细介绍了如何对HellaTAS-71系列的小总成进行标定,确保其性能达到最优状态。
整个过程分为初始化、静态标定与动态优化三个阶段。
本文将深入探讨这些阶段的具体步骤和技术细节。
####二、初始化阶段在初始化阶段,主要任务是完成传感器的基本配置和准备。
具体步骤包括:1.**连接传感器**:将待标定的最小总成(传感器)连接至测试台。
2.**供电**:对连接好的传感器进行上电处理。
3.**软件准备**:通过调用`APS.dll`文件来实现以下功能:-**创建芯片目标**:为传感器的芯片创建一个目标对象,以便后续操作。
-**初始化芯片目标**:进一步配置芯片目标,如设置芯片参数等。
-**创建传感器目标**:基于芯片目标创建传感器目标。
-**设置编程参数**:根据需要设置传感器的编程参数。
此外,文档还特别指出,对于ASIC的不同命名(如ASIC1、ASIC2等)以及PGI2代通讯端口参数的设置需参照帮助文件。
这一阶段的目标是确保所有硬件设备都已正确连接,并且软件环境已经准备好,为后续标定流程打下基础。
####三、静态标定阶段静态标定阶段是在不受扭状态下进行的,目的是对传感器的基本输出特性进行校准。
该阶段主要包括以下步骤:1.**读取OTP位**:使用`APS.dll`中的函数读取传感器内部已烧写的OTP位串,并将其保存以便追溯。
2.**写入位串**:将读取到的位串写回传感器。
3.**信号检测与调整**:-检测T1、T2信号的频率和占空比。
-通过公式计算T1ROC和T2ROC值,并进行相应的调整。
-公式示例:\(T1ROC=(T1-50)÷75×12×3072÷20\),其中\(T1\)为当前T1信号的占空比。
-根据计算结果调整T1、T2信号,以确保其处于合理的范围内。
4.**角度信号的静态标定**:-读取P、S信号的占空比,并通过特定算法计算角度偏移值。
-调整角度信号,使其满足静态标定的要求。
此阶段通过多次调整和检测,确保传感器在不受扭状态下能够提供准确的输出信号。
####四、动态优化阶段动态优化阶段则是在传感器受到外部旋转力的情况下进行,旨在进一步优化传感器的性能。
具体步骤如下:1.**驱动伺服电机**:在不受扭的状态下,顺时针和逆时针旋转传感器360度,并记录下各个信号的变化情况。
2.**数据处理与分析**:-对采集到的数据进行平均处理,得到T1_AV和T2_AV的平均值。
-基于平均值再次计算ROC值,进一步调整信号。
3.**信号优化**:通过综合前两次ROC值和动态采集的ROC值进行信号优化,确保传感器在动态条件下的性能也达到最优。
####五、总结通过对HellaTAS-71版本标定流程的详细分析,我们可以看出整个标定过程不仅涉及硬件的连接与调试,还需要软件层面的支持与配合。
从初始化到静态标定再到动态优化,每个阶段都有明确的目标和细致的操作指南,确保传感器能够在各种条件下都能发挥最佳性能。
这对于提高产品的可靠性和稳定性至关重要。
2024/12/31 17:07:02
639KB
Hella
1
基于分数阶傅里叶变换的参数估计
分数阶傅里叶变换作为一种线性变换,能够实现线性调频信号检测与分离。
而多项式相位信号在短时间内可以由线性调频信号提供良好的近似,故可以采用短时分数阶傅里叶变换实现多线性调频分量的检测与分离。
对每个短时信号的时频分析进行叠加组合,即得到多个多项式相位信号的时频分析检测。
计算机模拟仿真证明了此方法的有效性。
2024/12/17 3:48:54
322KB
frft
参数估计
1
基于Swerling目标模型的雷达信号检测主程序
基于Swerling目标模型的雷达信号检测主程序
2024/11/15 12:28:03
2KB
Swerling
信号检测
1
统计信号处理答案估计部分pdf
StevenKay,作者,信号检测与估计,统计信号处理,课后答案,估计部分,作者手写
2024/10/23 2:51:23
5.06MB
统计信号处理
答案
估计部分
1
信号检测与估计理论].赵树杰,赵建勋课后答案
信号检测与估计理论].赵树杰,赵建勋课后答案,信号检测与估计理论].赵树杰,赵建勋课后答案信号检测与估计理论].赵树杰,赵建勋课后答案,信号检测与估计理论].赵树杰,赵建勋课后答案
2024/10/19 0:21:15
15.96MB
信号检测
1
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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
15KB
钉钉
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