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正余弦旋轉(zhuǎn)變壓器[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

1正余弦旋轉(zhuǎn)變壓器型號命名根據(jù)GB/T 10405-2001的規(guī)定，旋轉(zhuǎn)變壓器的型號由機(jī)座號、產(chǎn)品名稱代號、參數(shù)代號和派生代號4部分組成。 01正余弦旋轉(zhuǎn)變壓器具體型號組成正余弦旋轉(zhuǎn)變壓器產(chǎn)品名稱代號為XZ，具體型號組成如下：

發(fā)表于：8/13/2016

GB/T 10404-2007《多極和雙通道旋轉(zhuǎn)變壓器通用規(guī)范》[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

GB/T 10404-2007《多極和雙通道旋轉(zhuǎn)變壓器通用規(guī)范》規(guī)定了多極和雙通道旋轉(zhuǎn)變壓器的產(chǎn)品分類、技術(shù)要求、試驗(yàn)方法、檢驗(yàn)規(guī)則等。 GB/T 10404-2007《多極和雙通道旋轉(zhuǎn)變壓器通用規(guī)范》適用于在幅值控制的同步隨動系統(tǒng)和軸角一數(shù)字轉(zhuǎn)換中作為精密角度傳感器元件用的多極和雙通道旋轉(zhuǎn)變壓器。

發(fā)表于：8/13/2016

基于支持向量機(jī)分類的腦中風(fēng)微波檢測[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

相比現(xiàn)有技術(shù)，基于微波技術(shù)的腦中風(fēng)檢測無電離輻射，是一種安全便捷低廉的檢測方法。目前主要的腦中風(fēng)微波檢測方法是微波成像，但由于腦部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，成像精度和可靠性不高。近年來，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法開始應(yīng)用于微波生物檢測。該文提出了一種以支持向量機(jī)作為核心的機(jī)器學(xué)習(xí)腦中風(fēng)檢測分類算法，并通過粒子群優(yōu)化算法來對SVM參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，以達(dá)到優(yōu)化分類準(zhǔn)確率的目的，實(shí)現(xiàn)有無腦中風(fēng)的正確分類。經(jīng)過腦中風(fēng)微波檢測實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)驗(yàn)證，腦中風(fēng)的分類器平均檢測正確率經(jīng)優(yōu)化后提高了16%，證明算法的可行性。

發(fā)表于：8/13/2016

基于分步特征提取和組合分類器的電信客戶流失預(yù)測模型[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對電信客戶流失數(shù)據(jù)集存在的數(shù)據(jù)維度過高及單一分類器預(yù)測效果較弱的問題，結(jié)合過濾式和封裝式特征選擇方法的優(yōu)點(diǎn)及組合分類器的較高預(yù)測能力，提出了一種基于Fisher比率與預(yù)測風(fēng)險準(zhǔn)則的分步特征選擇方法結(jié)合組合分類器的電信客戶流失預(yù)測模型。首先，基于Fisher比率從原始特征集合中提取具有較高判別能力的特征；其次，采用預(yù)測風(fēng)險準(zhǔn)則進(jìn)一步選取對分類模型預(yù)測效果影響較大的特征；最后，構(gòu)建基于平均概率輸出和加權(quán)概率輸出的組合分類器，以進(jìn)一步提高客戶流失預(yù)測效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相對于單步特征提取和單分類器模型，該方法能夠提高對客戶流失預(yù)測的效果。

發(fā)表于：8/13/2016

基于分水嶺變換的粘連交通標(biāo)志分離算法[嵌入式技術(shù)][智能交通]

提出一種最大極值區(qū)域（MSERs）結(jié)合分水嶺變換的粘連交通標(biāo)志分離算法。首先通過MSERs對圖像進(jìn)行二值化，選取在多個二值圖像中形狀均保持不變的區(qū)域作為候選標(biāo)志區(qū)域；然后，判斷是否為粘連標(biāo)志，若是則用分水嶺變換分離；最后提取單個標(biāo)志。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠有效分離粘連交通標(biāo)志，提取到完整的單個交通標(biāo)志。

發(fā)表于：8/13/2016

正余弦旋轉(zhuǎn)變壓器輸出的是正余弦信號嗎？[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

許多人認(rèn)為，正余弦旋轉(zhuǎn)變壓器一個繞組輸出正弦信號，一個繞組輸出余弦信號，兩者相位差90°。如圖1所示：

發(fā)表于：8/13/2016

正余弦旋轉(zhuǎn)變壓器綜合試驗(yàn)系統(tǒng)[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

采用DT數(shù)字變送器及DH2000數(shù)字主機(jī)構(gòu)建的正余弦旋轉(zhuǎn)變壓器綜合試驗(yàn)系統(tǒng)可對零位電壓、開路輸入阻抗、變壓比、相位移、函數(shù)誤差、交軸誤差、電氣誤差等參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確測試，測試精度滿足《GB/T 10241-2007旋轉(zhuǎn)變壓器通用技術(shù)條件》的要求。

發(fā)表于：8/13/2016

GB/T 10241-2007旋轉(zhuǎn)變壓器通用技術(shù)條件[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

廣義上，旋轉(zhuǎn)電機(jī)都可稱為旋轉(zhuǎn)變壓器，本標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的旋轉(zhuǎn)變壓器是一種特殊的旋轉(zhuǎn)變壓器。旋轉(zhuǎn)變壓器是一種信號電機(jī)，廣泛應(yīng)用于伺服系統(tǒng)，用于角度和轉(zhuǎn)速的測量。

發(fā)表于：8/13/2016

雙目視覺在助老助殘機(jī)器人定位系統(tǒng)中的應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

為幫助上肢活動不便的老人、殘疾人完成自主進(jìn)食等行為，開發(fā)了一套基于雙目視覺的助老助殘機(jī)器人定位系統(tǒng)。通過藍(lán)色激光引導(dǎo)實(shí)現(xiàn)對雙目相機(jī)視野范圍內(nèi)任意物體的定位。采用多自由度助老助殘機(jī)器人和Bumblebee2立體視覺系統(tǒng)構(gòu)建定位實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，定位誤差在1.2 cm范圍內(nèi)，滿足對助老助殘機(jī)器人定位精度的要求。

發(fā)表于：8/13/2016

詳解旋轉(zhuǎn)變壓器的電氣誤差測試[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

電氣誤差是衡量旋轉(zhuǎn)變壓器角度測量精度的重要指標(biāo)，文章詳細(xì)分析了國家標(biāo)準(zhǔn)提供的單通道、雙通道旋轉(zhuǎn)變壓器的電氣誤差測量方法。電氣誤差表征的是轉(zhuǎn)角精度，是作為旋轉(zhuǎn)變壓器最為重要的參數(shù)指標(biāo)。在電氣誤差測試中，從旋變測試儀和光學(xué)分度頭上讀出電氣角與標(biāo)準(zhǔn)機(jī)械角的偏差，即為電氣誤差。

發(fā)表于：8/13/2016

旋轉(zhuǎn)變壓器在混合動力汽車中的應(yīng)用[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

隨著世界各國環(huán)境保護(hù)措施越來越嚴(yán)格，用環(huán)保型汽車替代普通燃油發(fā)動機(jī)汽車將成為今后汽車發(fā)展的主流，目前已經(jīng)出現(xiàn)的環(huán)保汽車有：太陽能汽車、氫能源汽車、燃料電池汽車、混合動力汽車等等。但是在這些車型中，目前只有混合動力汽車真正具有實(shí)用推廣價值。

發(fā)表于：8/13/2016

旋轉(zhuǎn)變壓器的相位對齊方式[模擬設(shè)計][汽車電子]

旋轉(zhuǎn)變壓器簡稱旋變，是由經(jīng)過特殊電磁設(shè)計的高性能硅鋼疊片和漆包線構(gòu)成的，相比于采用光電技術(shù)的編碼器而言，具有耐熱，耐振。耐沖擊，耐油污，甚至耐腐蝕等惡劣工作環(huán)境的適應(yīng)能力，因而為武器系統(tǒng)等工況惡劣的應(yīng)用廣泛采用，一對極（單速）的旋變可以視作一種單圈絕對式反饋系統(tǒng)，應(yīng)用也最為廣泛，因而在此僅以單速旋變?yōu)橛懻搶ο螅嗨傩兣c伺服電機(jī)配套，個人認(rèn)為其極對數(shù)最好采用電機(jī)極對數(shù)的約數(shù)，一便于電機(jī)度的對應(yīng)和極對數(shù)分解。

發(fā)表于：8/13/2016

一種基于像素差值特征的車輛檢測方法[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

為了快速定位監(jiān)控場景中的車輛位置，提出了一種基于像素差值特征的車輛檢測方法。首先提取圖像的歸一化像素差值特征（NPD），之后使用深度二次樹（DQT）學(xué)習(xí)最優(yōu)的特征子集，最后使用AdaBoost算法篩選最具區(qū)分力的特征構(gòu)建強(qiáng)分類器。以含有正面、側(cè)面及背面三個角度超過3 500個樣本為測試集進(jìn)行了快速車輛檢測測試，并與梯度方向直方圖（HOG）和Haar的組合特征進(jìn)行了對比。對比實(shí)驗(yàn)表明，基于NPD的車輛檢測方法最優(yōu)，其檢測率和檢測時間分別為85.47%和200 ms。

發(fā)表于：8/12/2016

基于紋理識別的粘連車輛檢測[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

針對視頻車流量檢測系統(tǒng)無法識別粘連車輛的局限性，提出了基于紋理識別與濾波掃描相結(jié)合的算法，并采用聚類分析法檢測判斷粘連車輛。文章對車道的各區(qū)域采用基于紋理識別的方法計算出紋理描述子，獲得車輛頂部初步坐標(biāo)；利用濾波器掃描得到車頂部位的精確坐標(biāo)，并采用聚類分析法判斷粘連車輛，從而提高車流量檢測的精度。

發(fā)表于：8/12/2016

一種自動調(diào)零應(yīng)變信號調(diào)理器的設(shè)計[嵌入式技術(shù)][其他]

使用電阻應(yīng)變片測量物體的承受載荷情況是最常用的測量方法。受電阻應(yīng)變片個體操作差異性、傳輸線路損耗、溫度漂移等因素的影響，初始零位的固定對實(shí)際測量數(shù)據(jù)的讀取有重要的意義?；赟TM32微控制器，配合多種電子元器件，設(shè)計出了一種具有自動調(diào)零能力的應(yīng)變信號調(diào)理電路，完全實(shí)現(xiàn)了自動化，方便快捷，提高了調(diào)零精度。

發(fā)表于：8/12/2016