前言在设计电路板,电源部分是干扰传入和传出的重要途径。在考虑其EMC问题时,需要设计EMI滤波器,防止外部高频的差模和共模干扰进入后端应用电路中。原理EMI滤波器其实就是串联电感,并联电容的低通滤波器,使得高频干扰被阻碍(共模电感、差模电感使高频干扰转换成铁氧体的热能)或者从旁路流出(X\Y安规电容)。安规电容安规电容是指用于这样的场合,即电容器失效后,不会导致电击,不危及人身安全。X电容和Y电容
目录一、产生背景及原因二、工作原理             三、总结一、产生背景及原因       电力系统中非线性负荷大量增加,比如非线性的逆变器、整流器、开关电源等等,由此带来的谐波和无功问题愈来愈严重,俗称谐波污染,这对于电力系统的稳定性、通信安全性以及用电器安全是个必须要
我们知道IMU容易受到飞机机体振动影响,物理上通常在飞控安装位置设有减震垫;而IMU与气压计的测量结果会因为温度变化而导致漂移,物理上通常设置恒温装置来减小这种影响 在软件层面该如何做?这篇一起来看下频域滤波、温度补偿的原理以及它们在PX4上的实现一 陀螺仪滤波滤波用于滤除高频噪声,保留低频信号,滤波处理缺陷是会造成信号滞后。行业内有时域和频域两种设计滤波器的方法。时域内设计的滤波器,不依赖于具体
滤波器选择和使用注意事项 1. 如何选择电源线干扰滤波器?有的顾客以为EMI滤波器的插入损耗越高越好,滤波网络的级数越多越好。其实这并不是选择滤波器的正确方法。此外,级数越多的滤波网络,价格越贵,体积和重量也越大。其实选择和评估电源线滤波器的唯一办法是将其装到设备上进行试验。正如上面所提到的滤波器,性能很大程度上取决于设备负载阻抗。而不能单一从阻抗(50Ω)插入损耗数据来推导,它是一项滤波元件阻抗
转载 2024-10-27 09:48:03
48阅读
输入端差模电感的选择:差模 choke 置于 L 线或 N 线上,同时与 XCAP 共同作用 F=1 / (2π L*C)波器振荡频率要低于电源供给器的工作频率,一般要低于 10kHz。L = N2AL(nH/N2)nHN = [L(nH)/AL(nH/N2)]1/2 匝AL = L(nH)/ N2nH/N2W =(NI)2AL / 2000µJ输入端共模电感的选择:共模电感为 EMI 防制零件,
转载 2024-07-04 21:27:11
95阅读
DFT(离散傅立叶变换)的原理:要比较两组长度相同的数据的相似性,只需要将两组数据点乘,再求和就行了。假设两组数据分别为a[N-1:0]和b[N-1:0],他们的相似性(记为函数r(a,b,N)吧)为 r(a,b,N)=a[0]*b[0] + a[1]*b[1] + a[2]*b[2] + ......+ a[N-2]*b[N-2] + a[N-1]*b[N-1];如果输入信号为一维数组data,
EMI、EMS和EMC简述1.EMI&EMS&EMC定义(1).EMI,全称为:Electromagnetic Interference,即电磁干扰,指电子设备在自身工作过程中产生的电磁波,对外发射并对设备其它部分或外部其它设备造成干扰。(2).EMS,全称为:Electromagnetic Susceptibility,即电磁敏感度,指电子设备受电磁干扰的敏感程度。(3).EMC
转载 2024-05-07 14:57:59
28阅读
统计学习基础回顾 1. 后验概率 2 2. . 极大似然法 (MLE)  信息论基础 1. (互)信息 2. 熵、条件熵 3. 交叉熵、相对熵  最大熵模型 1 1 . 凸优化理论推导 Maxent 2. 与 MLE 的关系  EM 算法 1 1 . GMM 实例 2. MLE 推导我希望自己能通俗地把它理解或者说明白,但是,EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白,因为
转载 2024-05-13 13:38:25
42阅读
EM算法在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算:第一步是计算期望(E),利用概率模型参数的现有估计值,计算隐藏变量的期望;
EM算法:最大期望算法是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法,通常作为牛顿迭代法的替代,用于对包含隐变量或缺失数据的概率模型进行参数估计。在进行了解之前,我们先通过一个抛硬币的经典例子来解释EM算法的由来: 现在我们有两枚硬币 A 和 B,这两枚硬币和普通的硬币不一样,他们投掷出正面的概率和投掷出反面的概率不一定相同。我们将 A 和 B 投掷出正面的概率分别记为θA和θB。独立地做 5 次试验:
EDM营销:全称Email Direct Marketing,即电子邮件营销。企业可以通过使用EDM软件向目标客户发送EDM邮件,建立同目标顾客的沟通渠道,向其直接传达相关信息,用来促进销售。EDM软件有多种用途,可以发送电子广告、产品信息、销售信息、市场调查、市场推广活动信息等。身为一名会修电脑的数据分析师,总是要想着怎样把公司电脑搞坏,顺便给公司创造点价值刚好python有个 import
转载 2024-08-18 16:27:48
64阅读
SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号,属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件,1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法,其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1],IMF分量是具有时变频率的震荡函数,能够反映出非平稳信号的局部特征,用它对非线性非平稳的SSVEP信
转载 2023-09-26 15:35:16
114阅读
EMD是时频分析常用的一种信号处理方式,EMD经过发展到现在也有很多不同的发展,本文总结了已知的各种优化和变种。分类:EMD(经验模态分解):基本模态分解 EEMD(集合经验模态分解):EMD+白噪声 CEEMD(互补集合经验模态分解):加正负成对的辅助白噪声 CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分解):分解过程加白噪声经EMD分解得到的各阶IMF分量 ESMD(极点对称模态分解):外部包络
目录EMD分解解析一、 EMD初步介绍1.什么是EMD?2.EMD的工作原理是什么?3.EMD的基本分解过程二、EMD的分解三、EMD工具包的安装参考文献 EMD分解解析希望能通过这篇文章,让你对EMD分解具有初步的了解。一、 EMD初步介绍1.什么是EMD?经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态
关于“EMD分解Python”的实现过程,今天我们将详细聊聊如何一步一步实现这个功能。从环境准备到优化技巧,保证大家能够轻松上手。在每个步骤中,我们都会加入一些图表和代码块,以帮助理解。 ### 环境准备 在开始之前,首先要确保你的软硬件环境能够支撑EMD(经验模态分解)的实现。以下是我们的基本要求: #### 软件要求 - Python 3.7或更高版本 - NumPy库 - SciPy
原创 6月前
23阅读
# Python中的经验模态分解(EMD)及其安装 在数据分析和信号处理中,经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)是一种重要的方法。EMD可以有效地将复杂信号分解成一组本征模态函数(IMF),便于后续分析。本文将介绍如何在Python中安装EMD库,以及如何使用该库进行信号处理。 ## 1. 什么是EMD? 经验模态分解是一种时域信号处理技术,旨
原创 2024-10-14 06:25:56
624阅读
在数据分析和信号处理领域中,经验模态分解(EMD)是一种强大的工具,广泛用于从复杂信号中提取有用信息。本文将探索如何在 Python 中实施 EMD,具体内容包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及扩展讨论。 ## 背景描述 EMD 是一种用于分析非平稳或非线性信号的技术,它通过将复杂信号分解为若干个固有模态函数(IMF)来帮助分析和理解信号特性。EMD 的核心在于局部特征的提取
原创 5月前
63阅读
郑重声明:本文档只是方便自己学习记录1.EMD 工具包安装下载地址:://github./laszukdawid/PyEMD2.解压工具包,将文件复制到自己的python(Anaconda)的Lib的site-packages3.cmd切换到包的目录4.输入python setup.py install安装5.EMD分解实验# 导入工具库 import numpy as np fr
# Python实现EMD的步骤详解 ## 导言 欢迎小白开发者加入Python开发的行列!在这篇文章中,我将向你介绍如何使用Python实现EMD(Earth Mover's Distance)算法。EMD是一种用于衡量两个概率分布之间的相似性的方法,广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。通过学习这个算法,你将更深入地理解Python的使用和数据处理的概念。 ## 整体流程 在开始编
原创 2024-01-05 10:15:25
157阅读
之前我们有了十几篇文章讲述了EMD算法的基础理论、IMF的含义、EMD的MATLAB实现方法,EEMD、CEEMD、CEEMDAN、VMD、ICEEMDAN、LMD、EWT、SWT的理论及代码实现,还讲到了HHT算法理论及其代码实现。上一篇介绍了IMF分量的方差贡献率、平均周期、相关系数,今天这篇讲一下也很常用和好用的IMF处理方法。一、关于IMF的重构有很多同学问IMF的重构要怎么做,信号重构确
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5