Инженер. Фотографъ.

Печатная плата (PCB) служит платформой для соединения электронных компонентов. Проектировщики обязаны придерживаться стандартов DFM (Design for Manufacturability) и IPC (Association Connecting Electronics Industries) при проектировании схем для повышения эксплуатационных характеристик печатных плат. Тем не менее, проектирование печатной платы - сложная задача, требующая обширных знаний. В этом руководстве предоставляются важные советы и правила проектирования печатных плат, которые жизненно важны для обеспечения функциональности и надежности конечного продукта для вашего предстоящего проекта...

Столетия назад было обнаружено, что определенные типы материалов таинственным образом притягивают друг друга после трения друг о друга. Например, после трения куска шелка (Silk Cloth) о стеклянный стержень (Glass Rod), шелк и стекло будут иметь тенденцию слипаться. Действительно, существовала сила притяжения (Attraction), которую можно было продемонстрировать даже тогда, когда два материала были разделены: Стекло и шелк - не единственные материалы, которые, как известно, ведут себя подобным образом...

В этом примере показано, как спроектировать фильтры FIR и IIR на основе спецификаций частотной характеристики с использованием функции designfilt в продукте Signal Processing Toolbox®. В этом примере основное внимание уделяется фильтрам нижних частот, но большинство результатов применимы и к другим типам ответов. В этом примере основное внимание уделяется дизайну цифровых фильтров, а не их применению. Если вы хотите узнать больше о применении цифровых фильтров, ознакомьтесь с примером "Практическое введение в цифровую фильтрацию"...

В этом примере показано, как выполнять и интерпретировать базовый частотно-временной анализ сигнала. В практических приложениях многие сигналы являются нестационарными. Это означает, что их представление в частотной области (их спектр) меняется с течением времени. В примере обсуждаются преимущества использования частотно-временных методов по сравнению с представлениями сигнала в частотной области или во временной области. Он отвечает на основные вопросы, такие как: Вы можете разделить практически...

В этом примере показано, как выполнять и интерпретировать базовый анализ сигналов в частотной области. В примере обсуждаются преимущества использования представлений сигнала в частотной и временной областях и иллюстрируются основные концепции с использованием моделируемых и реальных данных. Этот пример отвечает на основные вопросы, такие как: Анализ в частотной области является чрезвычайно важным инструментом в приложениях обработки сигналов. Анализ частотной области широко используется в таких областях, как связь, геология, дистанционное зондирование и обработка изображений...

Загрузите файл данных, содержащий эхолокационный импульс, испускаемый большой коричневой летучей мышью (Eptesicus fuscus) и измеренный с интервалом выборки 7 микросекунд. Создайте timetable в MATLAB, используя сигнал и информацию о времени. Откройте Signal Analyzer и перетащите timetable из браузера рабочей области (Workspace browser) в таблицу сигналов (Signal table). Щелкните Отобразить сетку (Display Grid ▼), чтобы создать два параллельных дисплея. Выберите каждый дисплей и нажмите кнопку "Время-частота" (Time-Frequency), чтобы добавить вид спектрограммы...

Часто бывает трудно охарактеризовать колебательное поведение данных, рассматривая временные измерения. Спектральный анализ может помочь определить, является ли сигнал периодическим, и измерить различные циклы. Термометр в офисном здании измеряет внутреннюю температуру каждые полчаса в течение четырех месяцев. Загрузите данные и нанесите их на график. Преобразуйте температуру в градусы Цельсия. Измеряйте время в неделях. Таким образом, частота дискретизации составляет 2 измерения в час × 24 часа в день × 7 дней в неделю = 336 измерений в неделю...

После первоначального преобразования схемы в печатную плату, пришло время узнать, как управлять редактором PCB Design Editor от EasyEDA. Многие атрибуты холста печатной платы аналогичны атрибутам холста схемы. Ключевым моментом является то, что вы можете задавать единицы измерения (units) в атрибутах холста печатной платы...

Вы хотите различать сигнал без увеличения мощности шума. Функция diff в MATLAB® усиливает шум, и результирующая неточность ухудшается для более высоких производных. Чтобы устранить эту проблему, используйте вместо нее дифференцирующий фильтр. Проанализируйте смещение перекрытия здания во время землетрясения. Найдите скорость и ускорение как функции времени. Загрузите файл earthquake. Файл содержит следующие переменные: drift: Смещение пола, измеряемое в сантиметрах t: Время, измеряемое в секундах Fs: Частота дискретизации, равная 1 кГц load('earthquake...

Фильтр с конечной импульсной характеристикой (нерекурсивный фильтр, трансверсальный фильтр, КИХ-фильтр) или FIR-фильтр (FIR сокр. от finite impulse response — конечная импульсная характеристика) — один из видов линейных фильтров, характерной особенностью которого является ограниченность по времени его импульсной характеристики (с какого-то момента времени его выходной сигнал становится точно равным нулю). Такой фильтр называют часто нерекурсивным из-за отсутствия обратной связи. Знаменатель передаточной функции такого фильтра — константа...

Как резко включается и выключается сигнал включения/выключения? Как часто и на какое время он активируется? Определите все эти характеристики для выхода тактового генератора. Загрузите сигнал и постройте график. Время измеряется в секундах, а уровень - в вольтах. load('clock.mat') plot(tclock,clocksig) xlabel('Time (s)') ylabel('Level (V)') Используйте statelevels, чтобы найти нижний и верхний уровни сигнала с помощью гистограммы. Если вы не указываете выход, функция строит график сигнала, отмечает уровни и выводит гистограмму...

Используйте findpeaks, чтобы найти значения и местоположение локальных максимумов в наборе данных. Файл spots_num.mat содержит среднее количество солнечных пятен, наблюдаемых каждый год с 1749 по 2012. Данные доступны в NASA. Найдите максимумы и годы их появления. Нанесите их на график вместе с данными. load('spots_num.mat') [pks,locs] = findpeaks(avSpots); plot(year,avSpots,year(locs),pks,'or') xlabel('Year') ylabel('Number') axis tight Некоторые вершины расположены очень близко друг к другу. Те, которые не повторяются через регулярные промежутки времени...