完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>
標簽 > 頻譜
頻譜是頻率譜密度的簡稱,是頻率的分布曲線。復雜振蕩分解為振幅不同和頻率不同的諧振蕩,這些諧振蕩的幅值按頻率排列的圖形叫做頻譜。
頻譜是頻率譜密度的簡稱,是頻率的分布曲線。復雜振蕩分解為振幅不同和頻率不同的諧振蕩,這些諧振蕩的幅值按頻率排列的圖形叫做頻譜。頻譜廣泛應用于聲學、光學和無線電技術等方面。頻譜將對信號的研究從時域引入到頻域,從而帶來更直觀的認識。把復雜的機械振動分解成的頻譜稱為機械振動譜,把聲振動分解成的頻譜稱為聲譜,把光振動分解成的頻譜稱為光譜,把電磁振動分解成的頻譜稱為電磁波譜,一般常把光譜包括在電磁波譜的范圍之內。分析各種振動的頻譜就能了解該復雜振動的許多基本性質,因此頻譜分析已經成為分析各種復雜振動的一項基本方法。
頻譜是頻率譜密度的簡稱,是頻率的分布曲線。復雜振蕩分解為振幅不同和頻率不同的諧振蕩,這些諧振蕩的幅值按頻率排列的圖形叫做頻譜。頻譜廣泛應用于聲學、光學和無線電技術等方面。頻譜將對信號的研究從時域引入到頻域,從而帶來更直觀的認識。把復雜的機械振動分解成的頻譜稱為機械振動譜,把聲振動分解成的頻譜稱為聲譜,把光振動分解成的頻譜稱為光譜,把電磁振動分解成的頻譜稱為電磁波譜,一般常把光譜包括在電磁波譜的范圍之內。分析各種振動的頻譜就能了解該復雜振動的許多基本性質,因此頻譜分析已經成為分析各種復雜振動的一項基本方法。
正如本系列前文所述,我們可以采用多種無線技術,以實現車對萬物(V2X)和自動駕駛汽車。這些標準為汽車安全性能的提升提供了巨大潛力,但也帶來了一些共存挑戰...
在現代通信和信號處理領域,傅里葉變換(FT)扮演著核心角色。它不僅幫助我們分析信號的頻率成分,還能用于濾波、壓縮和信號恢復等多種任務。 傅里葉變換的基本...
EMC(電磁兼容性)測試是確保電子、電氣產品或系統在電磁環境中能夠正常工作且不對其他設備產生干擾的重要測試。進行EMC測試需要使用專業的測試儀器。 一、...
信道間隔、入射光功率、傳輸距離對Q值(通常用于衡量信號質量的一個參數)的影響是顯著的,下面分別進行說明: 一、信道間隔對Q值的影響 信道間隔是指兩個相鄰...
移動無線通信技術是指利用無線電波進行信息傳輸的通信技術,它使得移動設備(如手機、平板電腦、筆記本電腦等)能夠在不受物理線路限制的情況下進行通信。隨著科技...
電磁頻譜管理系統是一套復雜的系統,它負責監控、管理和控制無線電頻譜的使用,以確保各種無線電服務的有效運行和互不干擾。 電磁頻譜管理系統通常由以下三個主要...
紋波系數(Ripple Coefficient)是一個衡量電源穩定性和質量的重要參數,它反映了直流電源中電壓波動的大小。在電子電路中,紋波系數的大小直接...
無線通信是一種通過無線電波傳輸信息的技術,它在現代社會中扮演著非常重要的角色。然而,由于無線電波的特性和無線通信系統的需求,無線通信需要采用調制技術。 ...
IIR(無限脈沖響應)濾波器和FIR(有限脈沖響應)濾波器是數字信號處理領域中兩種非常重要的濾波器類型。它們在許多應用中都發揮著關鍵作用,如音頻處理、圖...
PWM信號的測量與分析 測量方法 時域測量法 :通過測量PWM信號的周期、占空比、頻率等參數來評估其質量。這種方法適用于對PWM信號的基本特性進行分析。...
使用示波器進行頻譜分析時,可能會遇到的一些常見問題及其解決方法如下: 采樣率不足 :示波器進行頻譜分析時,需要滿足奈奎斯特準則,即采樣率至少是信號最高頻...
在電子測試與測量領域,準確分析信號的頻譜特性對于理解和優化電子系統至關重要。吉時利2450數字源表以其卓越的性能和多功能性,為分析信號的頻譜特性提供了強...
? 音頻偏好始終被視為一項個人體驗。一個人認為好的東西對另外一個人可能并非如此。但隨著Apple iOS 16對Personalized Spatial...
編輯推薦廠商產品技術軟件/工具OS/語言教程專題
電機控制 | DSP | 氮化鎵 | 功率放大器 | ChatGPT | 自動駕駛 | TI | 瑞薩電子 |
BLDC | PLC | 碳化硅 | 二極管 | OpenAI | 元宇宙 | 安森美 | ADI |
無刷電機 | FOC | IGBT | 逆變器 | 文心一言 | 5G | 英飛凌 | 羅姆 |
直流電機 | PID | MOSFET | 傳感器 | 人工智能 | 物聯網 | NXP | 賽靈思 |
步進電機 | SPWM | 充電樁 | IPM | 機器視覺 | 無人機 | 三菱電機 | ST |
伺服電機 | SVPWM | 光伏發電 | UPS | AR | 智能電網 | 國民技術 | Microchip |
開關電源 | 步進電機 | 無線充電 | LabVIEW | EMC | PLC | OLED | 單片機 |
5G | m2m | DSP | MCU | ASIC | CPU | ROM | DRAM |
NB-IoT | LoRa | Zigbee | NFC | 藍牙 | RFID | Wi-Fi | SIGFOX |
Type-C | USB | 以太網 | 仿真器 | RISC | RAM | 寄存器 | GPU |
語音識別 | 萬用表 | CPLD | 耦合 | 電路仿真 | 電容濾波 | 保護電路 | 看門狗 |
CAN | CSI | DSI | DVI | Ethernet | HDMI | I2C | RS-485 |
SDI | nas | DMA | HomeKit | 閾值電壓 | UART | 機器學習 | TensorFlow |
Arduino | BeagleBone | 樹莓派 | STM32 | MSP430 | EFM32 | ARM mbed | EDA |
示波器 | LPC | imx8 | PSoC | Altium Designer | Allegro | Mentor | Pads |
OrCAD | Cadence | AutoCAD | 華秋DFM | Keil | MATLAB | MPLAB | Quartus |
C++ | Java | Python | JavaScript | node.js | RISC-V | verilog | Tensorflow |
Android | iOS | linux | RTOS | FreeRTOS | LiteOS | RT-THread | uCOS |
DuerOS | Brillo | Windows11 | HarmonyOS |