文章目录 1 预备知识 2 simulink 仿真 3 simulink 运行结果 4 matlab实现 5 matlab运行结果 6 C语言实现 7 C语言运行结果 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: HPF 一阶RC高通滤波器详解(仿真+matlab+C语言实现) LPF 一阶RC低通滤波器详解(仿真+matlab+C语言实现) 1 预备知识 低通滤波器(LPF)可以滤除频率高于截止频率的信号,类似的还有高通滤波器,带通滤波器,带阻

文章目录 预备知识 关于电容 HPF的推导 simulink 仿真 simulink 运行结果 matlab 实现 matlab 运行结果 C语言实现 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: HPF 一阶RC高通滤波器详解(仿真+matlab+C语言实现) LPF 一阶RC低通滤波器详解(仿真+matlab+C语言实现) 预备知识 高通滤波器(HPF-high pass filter)可以滤除频率低于截止频率的信号,类似的还有低通滤波器,带

双头比例阀驱动电路,采用单片机输出2路PWM,分别驱动功率器件(U100的2和4脚),经过U100的8和10脚输出供电电源的高压PWM波形,这个高压PWM经过R104和R114分别采样后经过电流放大器U101和U111输出电压.以上侧为例,放大倍数由R106和R105确定,A=10/0.2=50,输出电压I-PVO1的值等于R104上的电压也就是Is*50,最后经过滤波电路R107和C104输出,现在的问题是R107左右两侧的波形都有尖刺出现. 比例阀线圈接在PVOx与GND,x=1和2对应上下

当我们电路需要DAC而单片机并没有DAC外设时,则可采用PWM通过RC低通滤波器来模拟实现DAC功能. RC低通滤波器 当采用低通滤波器模拟DAC时,PWM频率应远大于RC低通滤波电路的截止频率fc=1/2πRC(10倍以上).输出电压为Vout=Vcc*Duty. 在使用此电路时,应注意: 1.一般情况下,当电容C较小,电阻R较大时,输出电压损耗较小,纹波较大:当电容C较大,电阻R较小时,输出电压损耗较大,纹波较小.所以,为了获取线性度较高的精确DA转换,一般采用较小电容并尽量不要使用电解电容

1.一阶RC低通滤波器 RC低通滤波器的电路及其幅频.相频特性如下图所示,输入电压为ex,输出电压为ey 其中ζ=RC,截止频率f=1/2πRC. 2.一阶RC高通滤波器 其中ζ=RC,截止频率f=1/2πRC. 3.二阶RC低通滤波器 二阶 RC 电路对同频带外信号的抑制能力更强,滤波效果更好.截止频率和一阶截止频率相同. RC滤波几乎都是用有源的,因为电阻会消耗信号能量,不管是信号还是噪声,无源用LC,有源用RC.

我把之前在学习和工作中使用matlab的技巧和使用教程等相关整理到这里,方便查阅学习,如果能帮助到您,请帮忙点个赞: MATLAB可以进行矩阵运算.绘制函数和数据.实现算法.创建用户界面.连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算.控制设计.信号处理与通讯.图像处理.信号检测.金融建模设计与分析等领域. 本文的宗旨 在学习过程中,我们常常无法做到面面俱到,也无法面面俱到,这里是我个人比较推崇的,是关于系统性学习和爆破式学习的一个博弈: 在快速掌握最基本的理论和技巧,特别是软件的使用上,不要占用

突然有个想法,能否通过学习一阶RC电路的阶跃响应得到RC电路的结构特征——时间常数τ(即R*C).回答无疑是肯定的,但问题是怎样通过最小二乘法.正规方程,以更多的采样点数来降低信号采集噪声对τ估计值的影响.另外,由于最近在捣鼓Jupyter和numpy这些东西,正好尝试不用matlab而用Jupyter试试看.结果是意外的好用,尤其是在Jupyter脚本中插入LaTeX格式的公式的功能,真是太方便了!尝试了直接把纸上手写的公式转换到Jupyter脚本中的常见工具软件. 以下原创内容欢迎网友转载,

RC电路简介,RC串并联电路的工作原理及应用 RC电路全称Resistance-Capacitance Circuits.一个 相移电路(RC电路)或称 RC滤波器. RC网络, 是一个包含利用电压源.电流源驱使电阻器.电容器运作的电路.一个最简单的RC电路是由一个电容器和一个电阻器组成的,称为一阶RC电路. 所谓RC(Resistance-Capacitance Circuits)电路,就是电阻R和电容C组成的一种分压电路.如下图所示,输入电压加于RC串联电路两端,输出电压取自于电阻R或电容C

         4046系IC(下简称4046),包括最常见的CD4046(HEF4046),可以工作在更高频的74(V)HC4046,以及冷门而且巨难买到的74HC(T)7046和74HCT9046(下文简单介绍),是工作在较低频率的模拟CMOS锁相环IC,被广泛应用在谐振功率变换器控制,FM解调以及频率合成等场合,也经常被单纯地当成VCO来使用,虽然我也不是很懂为什么要放着性能更好的专用VCO IC不用而非要把一个PLL的鉴相器浪费掉然后抽出VCO来用.然而我在应用这样一款常用的IC进行设

一.关于Delta-sigma(ΔΣ)调制器 Delta-sigma(ΔΣ)调制器是Delta-sigma转换器的核心部件.如下所示为一个简单的一阶Delta-sigma调制器,该调制器产生一个1bit比特流.将该比特流脉冲输入低通滤波器,从滤波器输出端口可以获得比特流信号的平均电平,该电平代表了调制器的输入电平. 一阶Delta-sigma调制器的实例时序如下: 在该实例中,时钟频率(此处等于采样率)为输入信号的64倍.根据采样定理,转换器需要至少2倍于有效信号最高频率的采样率,而Delta-

虽然STM32F103ZET6具有内部DAC,但是也仅仅只有两条DAC通道,并且STM32还有其他的很多型号是没有DAC的.通常情况下,采用专用的D/A芯片来实现,但是这样就会带来成本的增加. 不过STM32所有的芯片都有PWM输出,并且PWM输出通道很多,资源丰富.因此,我们可以使用PWM+简单的RC滤波来实现DAC的输出从而节省成本. PWM DACPWM DAC的构成原理PWM本质上其实就是是一种周期一定,而高低电平占空比可调的方波.实际电路的典型PWM波形,如下图所示: 针对PWM的波形

2016-9-27 20:20:08 还需要进行修改和完善.先这种理论性的博客不太好写,请大家见谅. 在上一篇博客中,我们重点了解了关于自动控制原理的一些基本概念 以及一些相关的术语,以及能够分析控制系统的基本组成以及相应的工作原理.那么本篇博客我们重点学习的是控制原理的数学模型. 我们在上一篇博客中曾经提到过:在经典控制理论当中有三个理论基石:时域分析法,根轨迹法.频域分析法.而这三种方法只是我们分析系统的一种手段,而不管是采用那一钟方法,我们都离不开系统它的数学 模型. 数学模型是什么呢?是

从2019年12月27到2020年2月12日,学习了Simulink仿真及代码生成技术入门到精通,历时17天. 学习的比较粗糙,有一些地方还没理解透彻,全书梳理总结: Simulink的基础模块已基本掌握,对不熟悉的模块可以借助帮助文档了解其功能: Simulink信号基本掌握,了解了各种信号的外观及意义的不同: 对Simulink子系统的认识有待深入,对原子子系统需要进一步熟悉: 对仿真过程及参数配置有所了解,对Debugger的应用不太熟悉: 对回调函数有所认识,能够简单应用到参数预加载等场

我觉得这篇文章和什么都能扯上点关系,比如编程. 很多人已经讨论过数学与编程的关系了,这里不想过多探讨,只是简单提一下:有些人把数学贬低地一文不值,认为做一般的应用软件用不到数学:而有些人则把数学拔高到一个很高的位置,认为一些比较上层的领域像机器学习,包括其父.子类人工智能和深度学习都需要用到些相对晦涩的数学知识.我的看法是:尽自己的能力学习更多的数学知识总是没有坏处的.当然,辨证的来看,过度学习偏废了机器本身也就不说什么了(仁者仁智者智吧,王垠也写过一篇文章,我想附在这里:数学与编程,希望勿喷,

SAE J1850 VPW 接口芯片电路 SAE J1850 PWM 接口芯片电路 SAE J2411 SWC 接口芯片电路 ISO 11898 CAN 接口芯片电路 CANH 和CANL 上的电容 CANH 和CANL 输出到GND 的一对匹配电容CH 和CL 经常被用于提高抗电磁干扰的性能 相应噪声源的阻抗RF 和CANH 和CANL 对地的电容组成了一个RC 低通滤波器 在抗干扰的性能的问题上电容的值应该尽可能大才能获得低的角频率, 另一方面输出级的整个电容负载和阻抗为数据信号建立了一个低

1 PCB布线与布局 PCB布线与布局隔离准则:强弱电流隔离.大小电压隔离,高低频率隔离.输入输出隔离.数字模拟隔离.输en入输出隔离,分界标准为相差一个数量级.隔离方法包括:空间远离.地线隔开. 2 PCB布线与布局 晶振要尽量靠近IC,且布线要较粗 3 PCB布线与布局 晶振外壳接地 4 PCB布线与布局 时钟布线经连接器输出时,连接器上的插针要在时钟线插针周围布满接地插针 5 PCB布线与布局 让模拟和数字电路分别拥有自己的电源和地线通路,在可能的情况下,应尽量加宽这两部分电路的电源与地线

原文地址: https://blog.csdn.net/wishchin/article/details/42425145 原文 :  http://dataunion.org/?p=639 1.引言 说到机器学习最酷的分支,非Deep learning和Reinforcement learning莫属(以下分别简称DL和RL).这两者不仅在实际应用中表现的很酷,在机器学习理论中也有不俗的表现.DeepMind 工作人员合两者之精髓,在Stella模拟机上让机器自己玩了7个Atari 2600的

随机误差是有随机干搅引起的,其特点是在相同条件下测量同一个量时,其大小和符号做无规则变化而无法预测,但多次测量结果符合统计规律.为克服随机干搅引入的误差,硬件上可采用滤波技术,软件上可以采用软件算法实现数字滤波,其算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分,实时性很强,采用汇编语言来编写. 采用数字滤波算法克服随机干搅引入的误差具有以下几个优点: (1)数字滤波无须硬件,只用一个计算过程,可靠性高,不存在阻抗匹配问题,尤其是数字滤波可以对 频率很高或很低的信号进行滤波,这是模拟滤波器做不到的. (

前言 接着上一期Android仿苹果版QQ下拉刷新实现(一) ——打造简单平滑的通用下拉刷新控件 的博客开始,同样,在开始前我们先来看一下目标效果: 下面上一下本章需要实现的效果图: 大家看到这个效果肯定不会觉得陌生,QQ已经把粘滞效果做的满大街都是,相信不少读者或多或少对于贝塞尔曲线有所了解,不了解的朋友们也没有关系,在这里我会带领读者领略一下贝塞尔的魅力! 一.关于贝塞尔曲线 我们知道,任何一条线段是由起始点和终止点的连线组成,两点组成一条直线,这就是最简单的一阶公式(就是线段): 一阶贝塞

编译:陈拓 chentuo@ms.xab.ac.cn 2018.06.07/2018.07.14 原文:Adding Basic Audio Ouput to Raspberry Pi Zero https://learn.adafruit.com/adding-basic-audio-ouput-to-raspberry-pi-zero 0.  概述 为了保持树莓派Zero W低成本和尽可能小,Pi Zero W不包括3.5mm音频插座.也没有音频输出端子.下面我们为Pi Zero W添加基本