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频率特性分析在工程应用中具有重要的作用,在电路分析、模拟电子技术、信号与系统、自动控制理论等相关课程中都涉及到相关章节内容,在不同课程中如何根据工程应用和学生学习阶段把握具体的讲解内容和讲解方式非常重要。本文从频率特性的求解方法和具体物理意义角度开展在不同课程中讲解的方法,从时域和频域角度分别讨论其物理意义和具体的分析方法。通过渐进深化的教学过程和教学方法不断提高学生的知识掌握和应用技能,提高学生的工程意识、工程素质和工程创新能力,强化学生对于频率特性课程知识的综合应用能力。 相似文献
2.
介绍了一种适用于电力系统次同步振荡在线监测的非平稳信号模态辨识算法,该算法综合了经典IIR窄带滤波器组算法及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法的优点,利用次同步振荡分析获得的预知频率信息,对可能导致模态混叠的相邻模态做数字滤波器(Infinite Impulse Response,IIR)预处理,再经EMD获得无混叠的固有模态分量IMF1.该算法具有理想的窄带选频特性,且能够快速反映次同步振荡及机组扭振发生最初的时域过程,计算量很小,可用于现场在线提取SSO模态特征,有利于更好地实现对次同步振荡的稳定性判别及闭环控制、机组扭振保护等.最后,利用PSCAD产生的仿真数据及某电厂发生次同步振荡的现场数据验证了该算法的有效性. 相似文献
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目的 了解公众对网络食品药品谣言信息及虚假宣传甄别能力和行为态度,探索防范谣言传播、维护社会稳定的有效措施和途径。方法 采用随机抽样研究方法,对贵州省某少数民族自治州公众开展食品药品网络谣言及虚假宣传辨识能力、行为态度问卷调查。结果 当地公众食品药品网络谣言及虚假宣传辨识能力总体较低,经济发展落后地区的青少年人群对网络谣言及虚假宣传的辨识能力较弱。大部分公众处理网络食品药品安全信息较为理性,更愿意通过国家监管部门权威网站了解信息,基本具备了确认信息真实性的主观意识,但辟除谣言的行动能力不高。结论 地方党委政府及有关部门应加强食品药品网络谣言和虚假宣传治理,加大当地谣言及虚假宣传的监测和系统性分析研究,有针对性、预判性地进行治理和科普宣传。 相似文献
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针对目前运动想象脑电(EEG)信号识别率较低的问题,考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息,提出一种基于时频域的卷积神经网络(CNN)运动想象脑电信号识别方法。首先,利用短时傅里叶变换(STFT)对脑电信号的相关频带进行预处理,并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图;然后,针对二维时频图的时频特性,通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构;最后,通过支持向量机(SVM)对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明,所提方法的平均识别率为86.5%,优于其他传统运动想象脑电信号识别方法;同时将该方法应用在智能轮椅上,验证了其有效性。 相似文献