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中心频率

中心频率的相关文献在1984年到2022年内共计496篇,主要集中在无线电电子学、电信技术、自动化技术、计算机技术、电工技术 等领域,其中期刊论文283篇、会议论文37篇、专利文献100087篇;相关期刊219种,包括长春理工大学学报(自然科学版)、科学技术与工程、科技致富向导等; 相关会议34种,包括2016年全国声学学术会议、2015年全国天线年会、第十三届全国电波传播学术年会等;中心频率的相关文献由1215位作者贡献,包括游彬、杨涛、刘鹏等。

中心频率—发文量

期刊论文>

论文:283 占比:0.28%

会议论文>

论文:37 占比:0.04%

专利文献>

论文:100087 占比:99.68%

总计:100407篇

中心频率—发文趋势图

中心频率

-研究学者

  • 游彬
  • 杨涛
  • 刘鹏
  • 周云燕
  • 宋晓红
  • 庄松林
  • 彭滟
  • 彭艳芬
  • 方丹
  • 曹必松
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

作者

    • 张宁; 韩冰; 张赟
    • 摘要: 为解决传统GPS导航在船舶导航通信中应用制约和功能不全的问题,在对北斗定位导航基本情况分析的基础上,对其定位和通信流程进行阐述,重点对北斗通信模块和北斗低噪声放大器进行设计,通过测试,所设计的通信导航模块和低噪声放大器均能够满足船舶导航通信的要求。
    • 王新; 黄冲; 许翔
    • 摘要: 针对目前NPC三电平逆变器电解电容故障特征难以提取的问题,提出变分模态分解与模态能量结合的故障特征提取方法。该方法通过采集NPC三电平逆变器输出端的电流信号,结合参考电流信号,求取电流的偏差信号。根据电流偏差信号频率分布的特点,用模态重复率对VMD的分解尺度进行参数寻优。利用VMD对电流偏差信号分解,得到具有中心频率的有限带宽的模态分量。根据模态分量的信息熵确定能表征电容故障的特征分量,进而计算特征分量的模态能量,构造特征向量,寻求特征变化规律,并对其进行分类。结果表明,此方法能够准确地反映出电解电容的工作状态。
    • 王荣谱; 陈少华; 刘金峰; 魏冉; 龚光勇
    • 摘要: MRT6910核磁共振测井仪应用核磁共振成像技术是在提升或下降的过程中采集回波数据,目前已在全国各大油田取得良好的应用效果。文章研究了测井仪的扫频方法、扫频异常的影响、扫频异常的检修方法,帮助仪器使用人员顺利找到最佳工作频率,仪器修理人员迅速判断故障点,提升维修效率。
    • 刘希灵; 刘清林; 杜坤; 李夕兵; 谢秦
    • 摘要: 为深入探讨岩石在张拉作用下破裂的声发射特性,设计了一种膨胀剂扩张破裂的声发射实验,详细分析了花岗岩、大理岩和红砂岩声发射信号的特征参数及P波初动极性.实验结果表明:声发射信号的累积计数和能量在三种岩石试样宏观开裂时均呈指数增长;花岗岩、大理岩和红纱岩试样声发射信号的中心频率分别主要集中在100~300 kHz、200~400 kHz、200~500 kHz;花岗岩低频率事件占比最多,大理岩高频率事件占比较多,而红砂岩高频事件占比最多,三种岩样膨胀力荷载后期低中心频率声发射信号增多,说明大尺度破裂增加;三种岩样声发射信号的RA主要集中在0~1.9之间,大理岩和红砂岩AF值主要集中在50~100 kHz之间,花岗岩AF值主要集中在200~250 kHz之间,RA-AF的分布特性表明,实验中岩样主要以张拉破坏为主;通过P波初动极性分析法,获得各岩样声发射信号的初动极性,结果显示,花岗岩、大理岩和红砂岩分别有77.82%、79.5%和87.42%的T-型破裂源,花岗岩、大理岩几乎不产生S-型破裂源,而红砂岩因为天然节理裂隙较多,有9.93%的S-型破裂源.RA-AF分布分析和p波初动极性分析都是统计分析法,可以定性描述岩石破裂类型.
    • 张军
    • 摘要: 针对变分模态分解(VMD)层数K影响分解结果准确度以及噪声信号严重影响有用信息提取的问题,提出了利用中心频率法、皮尔逊相关系数和瞬时频率均值确定K值.分别应用3种方法综合分析,选择最佳分解层数K,然后利用VMD对含噪声的信号进行自适应分解,以故障振动信号为例进行验证分析,结果表明所提方法均能够有效确定VMD中的K值.
    • 李秋锋; 康晨; 魏鑫成; 周瑞琪; 董德秀; 黄丽霞
    • 摘要: 针对钛合金损伤在役监测需要,提出采用声发射实时动态监测技术。为了对钛合金中裂纹声发射源做特征分析,利用有限元分析方法,通过建立钛合金二维模型,采用3种力源函数对材料中不同类型、不同中心频率与不同传导距离的裂纹声发射源开展研究,并结合频散曲线,利用小波方法分析声发射源的特征频率与模态。结果表明:双极子源在平行X轴源方向产生的结果整体上非常清晰,在中低频范围与S0模态一致;但在Z轴源方向,对于特征频率为0~200 kHz时未能明显体现Lamb波产生波形的模态。单极子源1平行X轴源方向产生的结果在中高频高幅值区域最清晰,但在低频处的混叠,不易对模态进行识别;在Z轴源方向,A0模态识别最清晰。单极子源2平行X轴源方向产生的结果最精准地反映了中心频率,但对于S0模态识别的清晰度要弱于其他2种源的结果;Z轴源方向也同样反映出清晰度较弱。采用断铅实验的验证结果与仿真结果较一致,说明仿真结果的可靠性。
    • 张正; 张延华; 温晓伟; 那伟聪
    • 摘要: 对采用双回转结构交叉耦合差分有源电感(DGC-DAI)的可调谐、高品质因子Q和低噪声差分有源带通滤波器(THQLNA-BPF)进行了研究.输入级,采用差分共基-共射结构,以抑制噪声和获得高频特性;输出级,采用差分共集放大器,以获得高的驱动能力和高的隔离度;有源电感滤波网络,利用DAI电感值可宽范围调谐、高Q值和低的噪声,来分别实现BPF的中心频率的宽范围调节、高Q值和良好的噪声特性;进一步地,利用变容二极管网络改善BPF中心频率的可调性和提高Q值,利用有源可调负阻网络提高BPF的Q值和进行Q值独立调节.基于WIN 0.2μm GaAs HBT工艺,利用ADS对THQLNA-BPF进行性能验证.结果表明:中心频率可在1.68 GHz~4.32 GHz范围内调谐,调谐量达2.64 GHz;最大和最小Q分别达到83.6和33.6;噪声范围为6.04 dB~8.83 dB;在中心频率为3.69 GHz时,输入1 dB压缩点为-7.3 dBm,稳定系数μ>1;静态功耗小于18 mW.
    • 李汉东; 陈泽宗; 赵晨; 陈曦; 陈小莉
    • 摘要: 根据船载雷达探测海面时的工作特点,深入研究走航状态下微波段电磁波与海表面的作用机理.根据线性波浪理论和船舶运动规律,建立了基于时变海面的船舶运动模型,并通过与实测数据对比验证了模型的有效性.采用小斜率近似法计算海面的电磁散射,仿真得到走航状态下微波段海面散射回波,并分析了不同船舶运动方式对回波多普勒谱的影响.通过采用空间海浪反演算法验证仿真结果,证明了回波模拟算法的正确性.结果表明船舶运动导致回波统计特征发生明显变化,该结论为船载平台下海面后向散射回波研究与海浪反演算法改进提供了先验信息与理论模型.
    • 华雪娟; 刘超
    • 摘要: 为探讨直立位强腹式呼吸时腹直肌表面的肌电特征.通过意大利生产的无线表面肌电测试仪Wave plus以及亿乐体育生产的倒立机,记录共19名大学生志愿者为研究对象,其中男性9名,平均年龄(23±1)岁、平均身高(175±8)cm、平均体重(70±14)kg;女性10名,平均年龄(23±1)岁、平均身高(164±5)cm,平均体重(60±14)kg,测试强腹式呼吸时不同直立角度对腹直肌表面肌电信号的变化,用T检验、异方差进行男女生之间的差异检验.通过对安庆师范大学19名在校大学生进行直立位最大强腹式呼吸以及直立位、平卧位、倒立30°、倒立90°的强腹式呼吸的测试,观察腹直肌表面肌电变化.平卧位积分肌电平均值(μV·S)男生为23269.35±11283.15,女生为9673.24±4579.26,男女生之间差异性检验(p<0.05),差异具有显著性.倒立位90°积分肌电值男生为27508.20±14464.18,女生为9671.26±4727.64,男女生之间差异性检验(p<0.05),差异显著性;倒立位均方根振幅值男生为35.99±18.95,女生为29.18±6.95,男女生之间差异性检验(p<0.05),差异具有显著性.根据体位变化,其肌电变化情况为:积分肌电值男女生随直立位、平卧位、倒立30°、倒立90°4种体位的变化总体呈"V"字型变化.中心频率男生呈现上升趋势变化,女生呈现下降趋势.均方根振幅男女生随体位的变化总体呈现"V"字型变化.结果表明,倒立位90°的各项指标以及平卧位的积分肌电值男女性都呈现显著性差异,且直立位与倒立位的体位对于腹直肌的训练效果最佳.
    • 杨洁; 岳美君; 曾耀平
    • 摘要: 将雷达信号的近似熵(ApEn)和范数熵(NoEn)提取出构成特征向量,用粒子群优化的支持向量机进行分类识别,得到结果发现对于相似的特征向量识别正确率较低.为了提高雷达辐射源个体的识别正确率,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和熵特征相结合的多维特征雷达辐射源信号识别方法.首先利用VMD算法对各雷达信号进行分解,得到两个本征模态组合函数,因为不同的雷达信号分解成各个模态的中心频率也是不同的,然后组合中心频率特征与近似熵、范数熵特征进行特征融合构成4维特征向量,最后使用粒子群支持向量机(particle swarm optimization support vector machine,PSOSVM)对辐射源信号进行识别.实验结果表明,经过特征融合构成的特征向量展示了更好的识别效果.集聚多种特征的识别优势来提升雷达辐射源信号识别准确率,相比于原来单一熵特征结合识别方法在分类效果上更具有优势.
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