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针对仪器出厂前,需要对仪器硬件进行校准的问题,提出一种调理电路增益分析存储系统.本系统采用安捷伦34410A万用表作为测量工具,以STM32作为主控制芯片,用STM32芯片自带的NAND Flash作为存储单元,下位机通过USB与PC进行通信.测试研究表明,该系统能够实现利用上位机控制安捷伦34410A万用表采集一种调理电路中各个放大器和衰减器的实际输入输出电压,进而计算其实际增益,然后把采集到的增益发送至下位机存储于Flash里面的功能.随后上位机软件通过USB把存储器里的数据读出,最终利用读出的实际增益值进行后续的校准工作. 相似文献
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为了改变常用心理声学模型中均匀谱分析造成的时频分辨率不足的问题,采用小波包分解对信号进行分析.通过Matlab对信号进行小波包分解处理,代替常用心理声学模型的FFT,改善了时频分辨率不足的问题,且通过小波包分解得到的频带划分.比常用心理声学模型得到的频带划分更接近于人耳的临界频带,更适应于人耳的听觉特性. 相似文献
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传统的扬声器功率试验无法直接获得扬声器音圈温度,无法及时发现扬声器由于音圈温度变化导致的损坏,针对这些问题,设计了一个扬声器功率试验仪的音圈测温电路。音圈测温电路将直接频率合成芯片产生的低频伪直流信号经过滤波后和声卡给出的扬声器测试信号混叠在一起驱动扬声器工作。流过扬声器音圈的电压电流信号经过高精度ADC芯片转换后传给上位机进行计算,得出扬声器的直流阻抗,再根据相应算法分析,进一步得出扬声器温度随时间变化的曲线。 相似文献
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随着音频载体设备的发展,扬声器在向着体积小、功率大的趋势发展,长时间工作在大信号驱动时音圈发热严重,会出现音圈断路等热损坏问题,通过对扬声器电参量数据的预测,可以降低功放功率等方法保护音圈,延长使用寿命。针对功率试验中扬声器电参量数据的时序特性,提高预测准确率,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和编解码器(sequence to sequence, Seq2seq)模型的扬声器电参量多步预测方法。该方法首先使用VMD将原始数据进行分解,降低数据的非平稳性,利用分解后的数据构建训练集并使用Seq2seq网络模型进行训练和多步预测。仿真结果表明,所提出的预测模型在单步预测情况下,模型评价指标均方根误差(RMSE)为0.044、平均绝对百分比误差(MAPE)为0.15%、决定系数(R2)为0.94,在五步预测的情况下,模型评价指标RMSE为0.05、MAPE为0.17%、R2为0.92,均优于其余对比模型,表明所提出模型的精度更高。 相似文献