数字频率计分频电路的设计

由于频率信号抗干扰性强，在实际应用中常将待测信号转换成频率信号进行测量。文中对数字频率计的核心部件－分频器，提出了一种新的设计思想，对分频器的硬件电路和软件设计进行了详细的论述。并且提出了频率的高精度测量方法，实验表明，利用此分频器实现的自动选择量程频率计，测量范围宽，精度高，具有一定的实用价值。     

基于FPGA的数字频率计的设计与实现

介绍了一种运用FPGA开发软件QuartusⅡ设计的数字频率计。该数字频率计的1Hz～1MHz输入被测脉冲信号具有频率测量、周期测量、脉宽测量和占空比测量等多种用途，其测试结果由3只七段数码管稳定显示，测试量程可自动切换，测量误差小于等于0．1％。     

基于单片机的宽量程高精度频率计

基于单片机宽量程高精度频率计的实现方案:测高频时通过多级硬件计数器分频,使高频测量范围可靠提升;低频测周以软件计时进行时间量程拓展、计入中断响应时间保证高精度;能自动等精度切换检测;降低了成本;易于从软件、硬件进一步扩展量程。     

基于单片机的8位频率计设计

在电子技术中,频率是最基本的参数之一,而且与许多电参量的测量方案、测量结果都有十分密切的关系,因此频率的测量就显得更为重要。为了实现智能化的计数测频,实现一个宽领域、高精度的频率计,一种有效的方法是将单片机用于频率计的设计当中。本课题介绍以51单片机作为核心器件,另外还包括信号输入、时钟提供、数据显示的功能模块的数字频率计的设计方法。频率计的硬件电路是用Proteus软件绘制而成,软件部分的单片机控制程序,是用汇编语言编写而成。由于本设计采用了模块化的设计方法,提高了测量频率的范围。     

谈谈单片机测频系统的实现

这里介绍一下如何用单片机来实现频率的精确测定方法。所谓频率,就是在单位时间内检测到的脉冲数。检测脉冲数的方法便是我们测量频率的传统方法,将其称之为"电子计数测频法";而另一种方法是通过准确测量被测信号的周期来测量其频率,将其称之为"同步周期测频法"。下面我分别为大家介绍这两种方法。一、电子计数法测频法图1为传统数字频率计,它采取直接测频法,测频率时将频率信号接在A端,高精度晶体振荡器接在B端,利用电子计数器严格按照式f=N/T所表达     

基于FPGA的数字频率计设计

该文运用VHDL硬件描述语言进行数字频率计设计,频率计主要通过闸门控制电路产生计数周期为1s,清零周期为0.5s,2s为一个周期的测量信号频率。并通过计数器记录频率值,最后通过数码显示电路显示被测信号频率值。该文设计一个6位频率计,可以测量1~999999Hz的信号频率。     

数字频率计的设计

数字频率计是直接用十进制数字显示被测信号频率的一种测量装置。设计中应用单片机的数学运算和控制功能,通过AT89C51内部存储程序进行软件计数,对输出进行控制。输出数经74164输出的8位并行数据送至8段LED,实现测量数据的显示,实现可视的计数功能。     

基于FPGA的高精度频率计

为了满足硬件工程师对高精度和高带宽测频仪器的需求,设计一种基于FPGA的高精度频率计。频率计包括外围的电压跟随电路和串口通信电路以及FPGA上的分频器模块、频率计量模块和串口通信模块,并使用Altera公司的Cyclone Ⅳ芯片作为控制核心。首先待测信号经过电压跟随器的稳压和隔离,然后将稳压信号接入分频器模块,分频器模块会把频率信号以1 kHz为界限分为低频和高频信号,并对低频信号和高频信号分别采用周期测频法和脉冲计数法测频。测量的频率数据可实时通过串口上传至上位机。经过测试,频率计能够实现1 Hz的精度、200 MHz的测频带宽以及多通道检测。     

基于FPGA的数字频率计VHDL软件实现方法

运用VHDL在FPGA/CPLD器件上实现一种数字频率计测频系统,分析了数字频率计软件构成结构,并对其中的测频控制信号发生器电路进行了VHDL软件编程实现。     

基于单片机的频率计设计

本文所要介绍的是以单片机89C51为核心设计了一种频率计。在本文的设计当中,所应用到的是单片机的数学运算以及控制的功能,是对测量量程自动切换的一种实现,不单单能够满足测量精度的要求,而且还能够满足系统反应时间的一个要求。     

基于FPGA的等精度频率计单片系统设计

文章首先叙述了等精度频率测量法的原理,并进行误差分析,然后用Verilog HDL语言编程设计出频率计的核心模块,结合8051单片机IP核实现了等精度频率计单片系统,并在DE2开发板上对系统进行验证。该频率计的测量范围为0.1Hz～100MHz,测量全域相对误差恒为百万分之一,实际使用证明本设计具有良好的可靠性,可用于实验室或其他频率测量项目。     

一种基于序列零初相位调制的新型正弦信号频率测量方法

高准确度的正弦信号频率测量技术有广泛的应用,如应用于系统信号的同步处理,系统的谐波和系统的阻抗测量.但在低频正弦信号频率测量方面,现有的频率测量方法普遍存在准确度不高和抗谐波噪声干扰性不强等问题.文中提出了一种主要由序列零初相位调制等方法构成的新型正弦信号频率测量方法,分析了序列零初相位调制的原理.新方法避开了输入序列任意初相位的影响,同时调制序列携带了数值较大的信号序列全相位差信息,可实现准确度较高的低频正弦信号频率测量,此外新方法还具有较强的抗谐波噪声干扰特性,将新方法具体应用于电力系统正弦频率的测量,显示出明显的优越性.通过数学计算、仿真实验及物理实验结果验证了新型正弦信号频率测量方法的正确性和可靠性.     

基于等精度原理双踪频率计的设计

介绍了一种实用型双踪频率计的实现方法,内容主要包括该频率计的工作原理和硬件结构以及软件仿真结果。该频率计采用等精度测量的原理,通过硬件和软件的结合,实现对同时输入的两路信号频率精确的测量,并能够保证在100MHz以下频段范围内对输入信号的测量精度达到1Hz,具有较高的灵敏度。该频率计具有的可双踪测量、简单实用、精度较高、灵敏度较高等特点,使其能够广泛应用于实验室、高频信号测量等众多环境,具有相当广阔的使用前景。     

Automatic microstructural characterization and classification using probabilistic neural network on ultrasound signals

During the gas tungsten arc welding of nickel based superalloys, the secondary phases such as Laves and carbides are formed in final stage of solidification. But, other phases such as \(\gamma ^{{\prime \prime }}\) and \(\delta \) phases can precipitate in the microstructure, during aging at high temperatures. However, it is possible to minimize the formation of the Nb-rich Laves phases and therefore reduce the possibility of solidification cracking by adopting the appropriate welding conditions. This paper aims at the automatic microstructurally characterizing the kinetics of phase transformations on an Nb-base alloy, thermally aged at 650 and 950  \(^{\circ }\)C for 10, 100 and 200 h, through backscattered ultrasound signals at frequency of 4 MHz. The ultrasound signals are inherently non-linear and thus the conventional linear time and frequency domain methods can not reveal the complexity of these signals clearly. Consequently, an automated processing system is designed using the higher-order statistics techniques, such as 3rd-order cumulant and bispectrum. These techniques are non-linear methods which are highly robust to noise. For this, the coefficients of 3rd-order cumulant and bispectrum of ultrasound signals are subjected to the independent component analysis (ICA) technique to reduce the statistical redundancy and reveal discriminating features. These dimensionality reduced features are fed to the probabilistic neural network (PNN) to automatic microstructural classification. The training process of PNN depends only on the selection of the smoothing parameters of pattern neurons. In this article, we propose the application of the bees algorithm to the automatic adaptation of smoothing parameters. The ICA components of cumulant coefficients coupled with the optimized PNN yielded the highest average accuracy of 97.0 and 83.5 %, respectively for thermal aging at 650 and 950 \(^{\circ }\)C. Thus, the proposed processing system provides high reliability to be used for microstructure characterization through ultrasound signals.     

一种基于TDC的相对频差测量方法

提出了一种基于时间/数字转换器( TDC)的频率差测量方法.该方法使用延迟链和参考时钟结合的TDC直接数字量化频率差.测量系统与非线性标定模块均在现场可编程门阵列( FPGA)中实现.为了对频率差检测精度进行评估,使用振荡器作为仿真输入信号进行了实验.结果显示:所提出的测量方法对ΔF/F的测量噪声可以达到1 ×10-8/ 槡Hz.在实验结果的基础上,对测量噪声的来源进行了分析.     

连续式射频导纳物位仪

电容式物位测量仪表在测量粘附性材料物位时经常会出现挂料现象,因此运用范围受到了极大的限制。设计研制一种连续式射频导纳物位仪,在电容式物位仪表的基础上,采用无线电频率信号,并在电路内部增加了屏蔽电路和消除挂料电路,使其能够消除挂料对感测元件的影响。该仪器可以对物位进行连续测量,实时显示当前的物位信息,为全自动化物位测量创造了条件。     

基于形态学梯度的信号噪声分离算法

在频谱参数自动测量中,传统的基于阈值的信号噪声分离方法对于具有不平坦背景噪声的频谱难以取得满意的分离结果。针对这一问题,提出了一种基于形态学梯度的信号噪声分离算法,通过检测信号的边缘实现信号噪声分离。实验结果证明,该算法能够较好地处理背景噪声起伏不平的频谱,分离结果与传统方法相比有较大的改善。