变频器的谐波干扰与抑制办法

变频器的谐波干扰与抑制办法 [电源技术][其他]

变频器中要进行大功率二极管整流、大功率晶体管逆变，结果是在输入输出回路产生电流高次谐波，干扰供电系统、负载及其他邻近电气设备。在实际使用过程中，经常遇到变频器谐波干扰问题，下面简单介绍谐波产生的机理、传播途径及有效抑制干扰的方法。

发表于：2012/5/17 下午3:45:56

小波包技术在抑制窄带干扰中的应用

小波包技术在抑制窄带干扰中的应用[模拟设计][其他]

小波分析是最近十几年来发展起来的一种新的时频分析方法。它克服了短时傅里叶变换在单分辨率上的缺陷，具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力。小波包分析是小波分析的延伸，其基本思想是让信息能量集中，在细节中寻找有序性，把其中的规律筛选出来，为信号提供一种更加精细的分析方法。它将频带进行多层次划分，对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解，并能够根据被分析信号的特征自适应地选择相应频带，使之与信号频谱相匹配，从而提高时一频分辨率。我们可以根据小波包的分解特性，利用小波包分解技术滤除干扰信号

发表于：2012/5/17 下午3:45:17

电气设备内部干扰的抑制

电气设备内部干扰的抑制[电源技术][其他]

1干扰的产生和传递11干扰的产生电气设备在工作过程中，除了要受到来自外部的干扰之外，还要受到来自内部的各种干扰。因此，对于电气设备的抗干扰来说，既要抑制外部干扰，又要尽可能的减小内部干扰对设备造成的不良

发表于：2012/5/17 下午3:44:16

PLC在可控硅直流调速系统中的应用设计

PLC在可控硅直流调速系统中的应用设计 [电源技术][其他]

随着计算机控制技术的迅速发展，以微处理器为核心的可编程序控制器(PLC)已逐步替代继电器控制，在各行业的自动化控制领域得到普遍应用。煤炭行业正在依靠现代化高科技手段对现有陈旧电气控制设备进行更新换代。

发表于：2012/5/17 下午3:43:33

光耦合器采用表面贴装满足未来分布式电源需求

光耦合器采用表面贴装满足未来分布式电源需求[电源技术][其他]

光耦合器是电源和转换器实现隔离反馈通路的首选器件。但电源结构不断向前发展，希望实现更低的成本、更小的尺寸和更高的工作效率。传统的光耦合器现已进展至接近极限，特别是在高温工作和热循环可靠性方面，因此需要新的解决方案。

发表于：2012/5/17 下午3:42:41

新型光耦合集成隔离放大器3650和3652

新型光耦合集成隔离放大器3650和3652[模拟设计][其他]

3650和3652是B-B公司生产的新型光耦合集成隔离放大器，性能优于已有的采用变压器耦合和调制解调技术做成的隔离放大器模块。与以往的隔离放大器相比，3650和3652的优点在于其尺寸小、价格低、具有较宽的带宽且性能可靠。由于它们采用了直流模拟调制技术，而不是载波技术，从而避免了大多数隔离放大器模块所存在的电磁干扰问题(包括传送和接收)。

发表于：2012/5/17 下午3:40:49

切勿忽视POE应用中的电缆和连接器失衡

切勿忽视POE应用中的电缆和连接器失衡[电源技术][其他]

信息时代的成功典范之一就是局域网 (LAN) 的出现。通过把 PC 及其外设互相连到一个共同的网络中，您可以分享所有信息，分担每个人的工作。随着实施成本稳步降低，LAN 连接使您现在能够使用您曾经在经济上承受不起的设备。

发表于：2012/5/17 下午3:37:58

14位模数转换器MAX1324的误差分析

14位模数转换器MAX1324的误差分析[模拟设计][其他]

本文的目的是解释 A/D 转换器MAX1324最常见的误差源，并介绍进行上述误差补偿的方法。某些误差补偿的方法理解和实施起来都比较容易，而有些方法则不那么显浅易懂。如果采用方法得当的话，则可大幅提高系统整体性能。

发表于：2012/5/17 下午3:36:53

谈谈如何提高单片机的模数转换精度

谈谈如何提高单片机的模数转换精度[模拟设计][其他]

单片机应用于工业控制等方面时，经常要将电流、电压、温度、位移、转速等模拟量转换成数字量，然后在单片机内作进一步运算和处理，完成相应的数据存储、数据传输和数据输出，达到分析和控制的目的。

发表于：2012/5/17 下午3:36:35

麻醉深度监测的脑电信号数据采集与处理

麻醉深度监测的脑电信号数据采集与处理[模拟设计][其他]

近年来利用脑电信号反映镇静水平和麻醉药物浓度，以用于麻醉深度的监测，并越来越受到临床重视，成为研究的热点。早期对脑电信号监测麻醉深度主要是依靠EEG波形的时域特征分析,随着快速傅里叶变换(FFT)技术的成熟，越来越多的EEG频域特征，如中间频率(MF)和谱边缘频率(SEF)等被用来反映麻醉深度。如今，最为流行的方法是EEG的双谱指数(BIS)[1]，它较灵敏地反映了麻醉深度。但由于存在对不同药物、不同麻醉方法反应不同的缺点，使其不能独立应用于临床麻醉监测。迄今为止尚未寻找到普遍适用的，且适用于临床麻醉深度实时监测的特征指标。由于脑电信号中包含了丰富的、与意识及记忆相关的信息，Theiler等人的研究表明脑电是非线性的[2]，但不是源于低维的混沌；Pritchard等人也指出脑电不是低维的非线性系统[3]。因此脑电信号具有非线性和混沌的特征，而熵(Entropy)则是描述这些特性的重要指标[4-5]。目前非线性动力学方法被广泛地应用于非平稳信号的处理，时频均谱熵[6]TBSE(Time-FrequencyBalancedSpectralEntropy)分析是其中之一。脑电信号是一种非平稳信号，而熵分析方法适合于

发表于：2012/5/17 下午3:35:41