功率器件
当前话题为您枚举了最新的 功率器件。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
常见电子元器件及其特性
一、电阻器在电路工程中广泛应用,用R表示,主要作用包括分流、限流、分压和偏置等。电阻的参数识别方法包括色标法、值标法和数标法。二、电容器用C表示,主要用于储存电荷和电能,具有通交流隔直流的特性。其作用包括耦合、滤波、谐振、旁路、补偿和分频等。电容器的参数表示有直标法、文字和符号组合法以及色标法。三、晶体二极管用D表示,具有非线性的伏安特性,主要用于单向导电。晶体二极管按材料分为硅管和锗管,按功能分为整流、发光、检波、稳压、开关、续流、旋转、肖特基二极管和硅功率二极管等。
统计分析
8
2024-10-03
Simulink仿真功率测量
Matlab仿真中,通过Simulink进行功率、无功功率和有功功率的测量。
Matlab
12
2024-07-25
创建器件图形符号库的方法 - OrCAD Capture教程
创建器件图形符号库是用户在使用OrCAD Capture时关注的一个重要问题。为了新建图形符号,首先需要创建一个新的符号库。在菜单中选择File > new > library,然后在项目管理视窗中选中该库,点击右键,选择New part,即可开始添加新的符号。
MongoDB
10
2024-08-24
Matlab功率谱分析详解
Matlab中功率谱分析提供了深入理解信号频率组成和功率分布的工具。通过利用pwelch、fft、psd等函数,可以提取信号的频率信息,生成功率谱图,用于识别信号中的模式和特征。
Matlab
8
2024-05-28
MATLAB中的DFT源代码示范-功率谱和功率谱密度计算演示
MATLAB中的DFT源代码演示-功率谱和功率谱密度(PSD)这是展示如何实时计算功率谱(PS)和功率谱密度(PSD)的演示。我们直接使用DFT(或FFT)计算功率谱。使用MATLAB函数周期图来计算功率谱和功率谱密度。观察到:(1)功率谱等于DFT绝对值的平方。 (2)功率谱中所有功率谱线的总和等于输入信号的功率。 (3)PSD的积分等于输入信号的功率。通过周期图获得的PSD是等效噪声功率谱密度(ENPSD)。可以看到ENPSD与PS的相关系数为1 / T,等于频率分辨率或频率间隔。应当注意,功率谱是离散序列或离散连续自变量函数,而ENPSD是非离散连续自变量函数。为了强调这一点,我将茎用于
Matlab
7
2024-08-09
非正弦信号功率测量MATLAB代码,用于非正弦电流和电压波形的功率测量
在电压和电流波形下,用MATLAB测量有功功率、无功功率和视在功率,以及基本的有功、无功和视在功率,位移功率因数、失真因数和真功率因数。2. 使用MATLAB代码测量电压和电流的谐波失真(THD)频谱。3. 若要运行代码,请下载Simulink文件并运行Simulink以加载数据集到工作区中:链接
Matlab
10
2024-08-05
OFDM与FBMC功率谱仿真分析
OFDM与FBMC功率谱仿真分析
本项目使用Matlab对OFDM(正交频分复用)和FBMC(滤波器组多载波)进行功率谱仿真,并提供完整的代码实现。通过仿真分析,可以深入理解OFDM和FBMC系统的特性,以及两种技术的优缺点。
项目内容
OFDM功率谱仿真:
生成OFDM信号
计算并绘制OFDM信号的功率谱密度
分析OFDM信号的频谱特性,例如带外衰减
FBMC功率谱仿真:
生成FBMC信号
计算并绘制FBMC信号的功率谱密度
分析FBMC信号的频谱特性,例如带外衰减
OFDM与FBMC功率谱对比:
对比OFDM和FBMC的功率谱密度
分析两种技术的优缺点,例如频谱效率、抗干扰性能
Matlab
13
2024-05-25
基于MATLAB的功率谱估算程序
这是一个基于MATLAB编写的功率谱估算程序,提供了六种不同的情况分析。该程序采用图形用户界面(GUI)进行操作。使用方法:将文件放入MATLAB安装目录下的work文件夹,打开MATLAB并输入guide,选择Open Existing GUI,找到名为zbuttonzuoye的文件即可。如果只需查看运行效果,双击打开文件即可。
Matlab
8
2024-08-03
MATLAB中的功率谱估计方法
这份代码使用MATLAB实现了周期图法和修正周期图法,用于功率谱估计。技术手段的选择使得估计精度有了显著提高,适用于频谱分析和信号处理领域。
Matlab
6
2024-09-28
高功率微波智能系统的Matlab实现
NTOU-NCE硕士课程介绍了三个智能系统项目,分别基于模糊理论、进化算法和反向传播神经网络。这些项目通过自主编程实现,而非依赖Matlab工具箱。首个项目利用模糊控制技术对微波炉进行智能加热,通过传感器监测温度和重量,精确计算加热时间和功率,提高加热效率。
Matlab
7
2024-08-12