提高生产数量与产品质量始终是制造业努力追求的目标,工业4.0更勾勒出智能制造的美好愿景,促使被制造业视为是重要生产设备的CNC工具机(数控机床)也得因应这样的趋势不断地精益求精。而数控机床制造商在积极改善自家机器性能并提升加工精度以符合客户需求的过程中,机器校准正确与否是影响加工精度的重要因素之一。但一直以来制造业都是靠累积多年经验的老师傅来进行机器校准,工厂每日必须先以这种传统作法来检查设备才能正式开工;如果该厂需要制造的产品种类较多,每一次产线调整时还得再次为机器重新设定与校准。如此不科学的作业模式既繁琐又费时,一旦作业程序有所疏失就会发生加工精度失准的问题。
在金属切削加工过程中,刀具与工件之间剧烈的自激振动通常被称为“颤振”。机床颤振会使加工过程变得不稳定,造成加工表面质量和金属切削率的下降,引起加工工件的表面精度和光洁度下降,降低刀具使用寿命和生产率,严重时甚至会破坏刀具和机床。因此,颤振成为提高机床加工能力的最主要障碍。
想要初步了解ADRC,可以从韩京清教授的一篇文献和一本书看起 1.文献: 从PID技术到“自抗扰控制”技术(《控制工程》,2002) 2.书: 自抗扰控制技术——估计补偿不确定因素的控制技术
我今天要讲的内容是《非线性声学回声消除技术》,之所以选择这样的方向,主要是基于两个方面的原因:第一非线性的声学回声消除问题是一个困扰了行业很多年的技术难题,这个问题在实际的声学系统里非常普遍,同时又很棘手,到目前为止,还没有特别有效的办法。我猜测大家应该会对这个课题感兴趣。
有幸邀请到了在2019大学生电子设计大赛的获奖优秀队员为本公众号投稿,将分几次推文为大家介绍几只优秀队伍的作品。
一、射频电路组成和特点: 普通手机射频电路由接收通路、发射通路、本振电路三大电路组成。其主要负责接收信号解调;发射信息调制。早期手机通过超外差变频(手机有一级、二级混频和一本、二本振电路),后才解调出接收基带信息;新型手机则直接解调出接收基带信息(零中频)。更有些手机则把频合、接收压控振荡器(RX—VCO)也都集成在中频内部。
二、为什么PID好,以及,为什么PID不够好1.为什么PID好——基于模型的现代控制理论不实用
混频增益是混频器的主要参数,是衡量混频器性能的主要指标之一。增益越大,混频器的性能越好,所以在设计混频器时以能够获得最大增益的工作状态为最佳状态。
打开System Generator,然后将第一次设计的滤波器文件Copy一份然后进行一些更改,或直接新建模型,以可以参考前几篇文章
像素化(类似于马赛克)被许多领域用来加密图像中的重要信息, 例如很多公司会将内部文档中的密码像素化以加密数据,但之后并没有工具来恢复被像素化的图像。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 卷积神经网络在深度学习领域是一个很重要的概念,是入门深度学习必须搞懂的内容。 CNN图像识别的关键——卷积 当我们给定一个"X"的图案,计算机怎么识别这个图案就是“X”呢?一个可能的办法就是计算机存储一张标准的“X”图案,然后把需要识别的未知图案跟标准"X"图案进行比对,如果二者一致,则判定未知图案即是一个"X"图案。 而且即便未知图案可能有一些平移或稍稍变形,依然能辨别出它是一
在Matlab中使用汉明窗设计低通滤波器可以通过fir1函数实现。汉明窗通常用于设计滤波器,可以提供更突出的频率特性。
上周调研了光模块中的跨阻放大器TIA,今天主要调研下光模块中另一个重要的电芯片---CDR。
除输出极性不同之外,反向求和电路基本没有共模输入,输出精度高; 但是同向求和电路有共模输入,输出精度必然受共模输入影响; 所以,同样运放,同向求和电路输出精度低于反向求和电路。 同时在运放电路中,同相求和电路的输入阻抗高,对前面电路的影响小。
振弦采集模块是一种用于测量振弦传感器输出的模块。在使用振弦采集模块时,校准是非常重要的,因为它可以确保您获得准确的测量结果。本文将介绍如何校准振弦采集模块以获得更准确的读数。
.mif 和 .coe 是 FPGA 设计中常用的存储文件,用于 ROM、RAM 等存储器数据的加载,常见的还用在 DDS 信号发生器和 FIR 滤波器的设计中。
如果您的刀具过度磨损,切削产生的切削力将会增加。这些增加的切削力会导致切削过程中出现颤动。
设备健康诊断系统已成为智能工厂的重要组成部分,现场机器千差万别,一套开放架构可组态的系统成为现场运维工程师,设备开发技术人员的迫切需求。本系统演示针对旋转机械主轴部件进行健康诊断。
模态分析是研究结构动力特性一种方法,主要是使用力锤,激振器或者激振台产生脉冲冲击,利用加速度传感器在多点进行同步响应信号的采集,再用数学分析方法计算机械结构的固有振动特性,每一个模态都有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。用于建筑结构、桥梁、机床、车身构造等。
《中国图象图形学报》2019年第12期封面故事聚焦目标跟踪,对基于深度学习的目标跟踪算法进行系统的梳理。该成果是中国图象图形学学会机器视觉专委会牵头组织,浙江大学李玺教授、厦门大学王菡子教授等八位老师联名撰写的图像图形学科年度发展报告。
两个月在做数字信号处理方面的工作,也是从一个小白刚刚起步,这两天才把fir滤波器给跑通,写文记录下。希望大家欢迎,多多支持。这篇文章写得辛苦,仅仅Word文件就有21页,写了足足两天时间,修修改改。希望大家多多支持,点赞,转发,打赏。
研华WebAccess/SCADA(以下简称WebAccess)软件提供基于HTML5技术用户界面,实现跨平台、跨浏览器的数据访问体验。用户可以通过仪表板查看器来查看数据以及在电脑,Mac,平板电脑和智能手机通过任何浏览器无缝观看体验。
还在到处找音频插件合集?FabFilter Total Bundle 2023 for Mac(音频插件合集)修复版。FabFilter 2023Total Bundle 是一组所有 FabFilter 插件。通过这个捆绑包,您可以获得我们的专业 EQ、混响、压缩器、多频带动态、限制器、去齿音和门/扩展器、创造性的多频带失真、延迟、滤波器和合成器插件。
在本文中,将学习如何使用Python语言进行图像处理,我们不会局限于一个单独的库或框架,然而,有一个库的使用率将会是最高的,那就是OpenCV。我们一开始会讨论一些图像处理,然后继续探讨不同的应用/场景,也就是图像处理的用武之地。开始吧!
https://hacks.mozilla.org/2018/06/av1-next-generation-video-the-constrained-directional-enhancement-filter/
在上一篇文章中"介质薄膜滤波器TFF”",我们讨论了介质薄膜滤波器TFF在波分系统中的分合波功能,今天我们将深入探索另一种同样具有此类功能的重要器件——光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating, FBG)
当我们观看VR视频时,往往会有种错觉,听得到耳机里有声音,但是却搞不清声音从哪里传来;或者是偏个头换了观看视角,但是声音并没有随着我们的视角“转过来”,它仍然在原来的地方。确实,如果VR内容里的音频处理不好,沉浸式体验效果将会大打折扣。比如小编之前玩过一个VR射箭游戏,虽然人是在虚拟环境里,但是耳朵里听到的都是外面嘈杂的环境声。 什么是VR音频 VR音频的概念,其实可以和3D音频挂钩。简而言之,VR音频,就是通过耳机或者音箱,结合头部追踪等技术,让体验者在转动头部等动作的时候可以听到自己各个方向不同距离和强
中国自动化学会围绕「深度与宽度强化学习」这一主题,在中科院自动化所成功举办第 5 期智能自动化学科前沿讲习班。
一、滤波器:滤波器按照频带划分可以分为:低通滤波器(LPF)、高通滤波器(HPF)、带通滤波器(BPF)、带阻滤波器(BEF)。其中射频天线领域主要采用带通滤波器(BPF)。
从芯片被“卡脖子”到120天的倒计时,外界的压力让华为一步步走向“至暗时刻”。但是老话讲“置之死地而后生”,重压让华为在绝境中突破自己,也让国内的芯片企业,在重压中找到新的生机,谋求更好的发展。
镗刀是采用的数显读数屏的精密镗头,在使用精镗刀加工时,也会出现不同的问题。加工中心镗孔时由于切屑的流出方向在不断地改变,所以刀尖、工件的冷却以及切屑的排出都要比车床加工时难的多。特别是用卧式加工中心进行钢的盲孔粗镗加工时,尤为困难。镗孔加工时最常出现的、也是最令人头疼的问题是颤振。今天我们来分析下镗刀发生颤振的主要原因有哪些:
NVH(Noise、Vibration、Harshness噪声、振动与声振粗糙度)是衡量汽车制造质量的重要参数,可分为发动机NVH、车身NVH和底盘NVH三大部分。NVH直接决定着驾乘汽车的舒适度,有统计资料显示,整车约有1/3的故障问题是和车辆的NVH问题有关系,而各大公司有近20%的研发费用消耗在解决车辆的NVH问题上。
机床在加工过程中震动,最常见于车床,镗床加工过程中,造成工件表面有颤纹,返工率、废品率高,伴有振刀打刀现象。机床振动原因一般是机床–工件–刀具三个系统中任一个或多个系统刚性不足,振动、振刀产生时,我们该从哪些方面入手排查解决这类问题。
本文主要提出了一个基于纯MLP架构的序列化推荐模型,其通过可学习滤波器对用户序列进行编码,在8个序列化推荐数据集上超越了Transformer等模型。
滤波优缺点: 优:可克服偶然误差;对缓慢变化的数据有很好的滤波效果。 缺:不适用于快速变化的数据。
深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network)是深度残差网络(Deep Residual Network, ResNet)的一种改进,发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上,面向的是样本含有噪声的情况。
a.直流供电时,由直流供电电压经开关S1,隔离三极管VD1,保险丝FU2及由C2、C3、L1组成的π型滤波器后作为逆变器的供电电源。
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虽然这些模型可以证明具有高度的准确性,但它们有一个主要缺点 - 它们通常不会解释“冲击”或时间序列的突然变化。让我们看看我们如何使用称为卡尔曼滤波器的模型来解决这个问题。
你有没有想过做自己的乐器?做一个乐器的数学模型听起来怎么样?无论你是否在寻找一个划算的替代品,或者是一位简单派但想要最好的声音,或者是一位对声音设计好奇的Wolfram语言爱好者,你可以使用Wolfram System Modeler搭建一个虚拟版本的模块化合成器。
上述代码将会生成一个3×3大小的矩形结构元素。 使用该结构元素实现最大值或者最小值滤波的代码如下:
从字面意思很容易理解, SAW是声表面波,BAW是声“体面”波?是不是BAW更加体面一些?为什么要折腾来折腾去,让声波来回跑?
设计一个11阶的切比雪夫带通滤波器,利用ADS仿真优化并制作所需空心电感,调试符合如下指标的带通滤波器:
一些由电源线造成的伪影具有某些特定范围的频率(比如,由电网产生的电力线噪声,主要由50Hz(或60Hz取决于实验的地理位置)的尖峰组成)。因此可以通过滤波来固定。
原标题 | CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS EXPLAINED: USING PYTORCH TO UNDERSTAND CNNS
在当今时代,机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99%的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部;使用Google图片搜索特定照片的能力;从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积神经网络(CNN),这一切都是可能的,卷积神经网络是一种特定类型的神经网络,也称为卷积网络。
CNN由由可学习权重和偏置的神经元组成。每个神经元接收多个输入,对它们进行加权求和,将其传递给一个激活函数并用一个输出作为响应。整个网络有一个损失函数,在神经网络开发过程中的技巧和窍门仍然适用于CNN。很简单,对吧?
我想大多数人和我一样,第一次听见“人工智能”这个词的时候都会觉得是一个很高大上、遥不可及的概念,特别像我这样一个平凡的前端,和大部分人一样,都觉得人工智能其实离我们很遥远,我们对它的印象总是停留在各种各样神奇而又复杂的算法,这些仿佛都是那些技术专家或者海归博士才有能力去做的工作。我也曾一度以为自己和这个行业没有太多缘分,但自从Tensorflow发布了JS版本之后,这一领域又引起了我的注意。在python垄断的时代,发布JS工具库不就是意味着我们前端工程师也可以参与其中?
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