C4P集成系统在轮毂制造企业中的应用与发展

C4P（CAD／CAE／CAPP／CAM／PDM）集成技术给制造业带来了深刻的变化。C4P集成系统在轮毂制造企业中的应用,加快了企业产品的开发效率,促进了企业自动化程度的发展。本文介绍了C4P集成系统的主要技术,阐述了其在轮毂制造企业中的应用,提出了其发展方向。     

基于模具企业PDM的开发与研究

一个适用于模具企业的PDM系统,应根据这些企业在他们信息化建设方面的产品数据管理的实际需要来设计。根据模具企业数据繁多,更新速度快的特点,设计一套适应模具企业的数据管理系统。方便数据的查询,缩短产品生产周期,使成本降低。这篇文章分析了系统的开发平台,基于.NET framework的结构,而且描述了系统的运作如：文件管理、项目管理、产品管理、角色及权限管理等等。同时讨论了在完成这个系统过程中的一些关键技术,在系统的应用中,模具企业的产品数据管理效率得到了明显的改善。     

基于卷积码、LDPC码、Turbo码的BICM—ID性能的研究

比特交织编码调制迭代译码（BICM—ID）是一种编码、调制和迭代译码相结合的技术,主要应用于无线通信中的信道编译码．BICM—ID在结构设计上加入了比特交织器和软输入软输出（SISO）译码器,结合迭代译码,最终实现次优译码．不同的编码方法在BICM—ID系统中也有着很大的性能差异,针对几种常见纠错编码方法——卷积码、Turbo码、LDPC码,在BICM—ID系统下的误码率性能进行比较．仿真得到系统在AWGN信道和Rayleigh衰落信道下的误码率曲线,表明不同纠错编码的BICM-ID系统性能与理论分析相一致．     

基于半监督聚类的MQAM信号盲识别算法研究

传统的聚类算法用在MQAM(multilevel quadrature amplitude modulation,多进制正交幅度调制)信号的调制识别中,算法的迭代次数多,特别对高阶调制信号运算时间长。针对此问题,提出了一种半监督聚类重构星座图的方法,由自适应减法聚类确定初始聚类中心,在其周围标记部分样本点并赋予初始隶属度值fik,根据标记的样本点数目确定可信度参数α的值。用fik和α来监督隶属度和聚类中心的更新,误差平方和函数迭代次数减少1/2。接收端识别时,提出基于星座图圆半径的调制识别方式,该方法能很好应对初始聚类中心数目不准确的情况,不需要进行聚类中心的合并与分裂。通过提取接收端星座图的特征参数R并与标准参数Rs进行比较,实现对MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明运算时间是传统聚类算法的1/3,对4~256QAM信号的调制方式识别率在93%以上。     

基于FPGA的多功能函数发生器

以C8051F040高性能单片机、AD9850和Altera Cyclone EPIC3T144 FPGA为核心,由控制模块、信号产生模块、放大模块、调制模块、键盘及LCD显示等模块组成的系统.实现了频率范围为20 Hz-20 MHz、步进为10 Hz.电压峰～峰值为6 yopp的正弦波信号输出;用FPGA产生的1 kHz的调制信号控制AD603放大器增益实现模拟幅度调制(AM)信号输出;根据调制信号幅度改变AD9850频率控制字实现模拟频率调制(FM)信号输出;用FPGA实现了2ASK和2PSK数字调制信号输出.     

高速调制基带数字滤波器的设计与研究

为了实现高速调制解调器基带数字信号的滤波成型,本文在简介数字滤波器设计方法的基础上,详细分析了数字滤波器的原理与过程,有效保证了高速数据传输以及数据的有效性传输。     

θ调制实验的教学改进及其模拟实现

基于白光信息处理理论,详细阐述了实现。调制的基本原理。在实验的传统操作基础上,提出了改进方法与措施,有效地改善了实验教学效果。利用Maflab软件,对θ调制实验的图像输出进行了模拟,并给出了相应的模拟结果,它有利于学生加深对θ调制实验原理的理解,同时有利于学生的编程能力的培养。     

舰船目标噪声调制包络谱融合算法研究

舰船噪声调制包络谱是水下目标识别的重要特征.分析了调制包络谱的一般模型,把"最优"调制包络看作一种随机过程,将舰船噪声的多子带检波信号看作是对"最优"调制包络的一次观测,并将其作循环相关,用有限次观测的集种平均作为"最优"包络的估计,从而得到多子带融合包络谱,舰船噪声实测数据验证了该方法的有效性.     

基于空间矢量调制的PMSM直接转矩控制系统

设计了一种基于空间矢量调制的永磁同步电机直接转矩控制系统(SVM-DTC),用参考电压矢量计算单元和空间矢量调制单元替代了常规直接转矩控制系统中的开关表和滞环比较器,从而实现转矩、磁链误差的精确补偿.整个系统只有一个易于调节的速度P嘲节器且对硬件要求较低,实现简单.仿真结果表明,SVM-DTC在保持常规DTC优异的动态响应特性不变的条件下,可有效提高系统的稳态运行性能,同时保证功率器件开关频率恒定.     

基于ANN的光伏并网逆变器SVPWM研究

通过分析空间矢量脉宽调制的工作原理,提出基于人工神经网络的SWPWM调制策略这种基于ANN的光伏并网逆变器覆盖了SVPWM的欠调制和过调制两种模式,能实现从线性调制到六步模式非线性调制的平滑过渡由于神经网络具有很强的并行处理能力以及容错能力, ANN SVPWM控制器运行速度快,能有效提高逆变器功率开关的开关频率采用监督模式,通过固定权值分别对欠调制子网络和过调制子网络进行训练在MATLAB仿真平台上搭建光伏并网逆变器仿真模型,由神经网络工具箱实现ANN控制器,仿真结果表明：在 SVPWM过调制区用ANN控制方法简单、高效、控制效果良好