电压峰值算法？

一、电压峰值算法？

电压峰-峰值指的是交流电、纹波、脉冲电等等波形中,波形最高点和最低点的电压差---叫电压峰-峰值。

2.

比如家用电网的220伏的正半周220*1.41=310、副半周220*1.41=310、因此,峰峰值为310+310=620伏。

二、动态电压算法？

动态电压调节算法理论背景

1.1  动态电压调节算法的必要性

　　由于CMOS电路的能量消耗E与电路电压V的平方成正比，因此降低电压是降低线路能耗的最有效的方法之一。DVS算法的基本原理： 系统在运行时间内根据性能的不同要求而相应地执行降低或者提高电压和工作频率的操作，从而降低能耗。

　　传统的电源管理技术只是在空闲时间内降低功耗十分有效，而在运行时间内却无能为力。目前，一些操作系统内核对动态电压管理（DPM）的支持还是局限于不能调整核心电压，主要是通过调整CPU频率和支持开关外围设备的供电来实现

三、高频开关电压算法？

高频开关的电压算法

1. 已知参数: (1) 输入电压 Vin Vin(max) Vin(min)

(2)输出电压Vout

(3)l输出功率:Pou

(4)电源效率:η

(5)开关频率: Fs(t)

(6)占空比: Dmax

(7)线路主开关管的耐压:V mos

2. 计算

Vf=Vmos-Vin(max)dc-150 ; Vf 电感储能电压,150为余留的余量电压.

Np/Ns=Vf/Vout

Vin(min)dc * Dmax=Vf*(1-Dmax)

1/2(Ip1+Ip2)*Dmax*Vin(max)dc =Pout/η ;Ip1为开关导通原边电流,Ip2为关断时电流.

四、tig电压算法公式？

TIG电压算法公式是存在的。TIG（Tungsten Inert Gas）焊接是一种常见的焊接方法，需要控制电压来实现焊接过程。因此，存在相应的TIG电压算法公式。TIG电压算法公式一般是根据具体的焊接参数和要求来推导和确定的。其中，考虑的因素包括焊接材料、焊丝直径、焊缝尺寸等。具体的算法公式可以根据相关焊接手册或专业文献获取，不同焊接规范和材料可能会有不同的算法公式和推荐值。因此，在进行TIG焊接时，需要根据具体情况使用适合的算法公式来控制焊接电压，确保焊接质量和效果。

五、输出噪声电压指的是什么？

最常见的仪器中，只能使用示波器。 如果是测量线路本身的热噪声，需将输入端短路；如果是测量系统的整体噪声，需将输入端开路。将输出端接至示波器的输入端即可。至于示波器的使用，就不用我说了吧，楼主应该会。

六、噪声电压有效值含义

输出噪声电压(Output Noise Voltage)是指在规定频率范围内输出噪声电压的有效值，一般用电压的峰—峰值来表示，

新型单片开关电源常采用频率抖动技术使开关频率以某一低频速率抖动，由于开关频率是在很窄范围内不断变化的，它与中心频率的高次谐波干扰之间没有相关性，因此利用频率抖动信号能降低开关电源的输出噪声。

七、深度学习算法在噪声图像识别中的应用

识别有噪声的图像一直是计算机视觉领域的一个挑战。随着深度学习算法的发展和普及，CNN（卷积神经网络）成为解决这个问题的一种有效方法。本文将介绍CNN在有噪声图像识别中的应用，并探讨其优势和限制。

噪声图像识别的挑战

在现实世界中，图像通常会受到各种噪声的影响，如光照变化、图像模糊、传感器噪声等。这些噪声会导致图像的质量下降，使得传统图像识别方法难以准确识别图像中的对象或特征。

CNN的工作原理

CNN是一种通过模仿人脑神经系统结构的深度学习算法。它通过多个卷积层和池化层构成的网络结构，可以自动从原始图像中学习到特征。CNN通过卷积操作可以捕捉图像中的局部信息，而池化操作则可以对特征进行下采样，保留最重要的信息。

CNN在噪声图像识别中的应用

CNN在噪声图像识别中具有很大的优势。首先，它能够从大量图像数据中学习到丰富的特征表示，从而提高图像识别的准确性。其次，CNN具有对噪声具有一定的鲁棒性，能够在噪声图像中准确地识别出对象或特征。最后，CNN可以通过对网络结构和参数的优化，进一步提升识别性能。

CNN的限制

尽管CNN在噪声图像识别中表现出色，但仍存在一些限制。首先，CNN对于噪声的类型和强度比较敏感，如果噪声与训练数据的噪声不一致，可能会导致性能下降。其次，CNN中的网络结构和参数需要进行精心设计和调整，以适应不同的噪声情况。最后，CNN在处理大规模图像数据时，需要较大的计算资源。

结论

CNN作为一种强大的深度学习算法，对于有噪声图像识别具有很大的潜力和应用前景。不仅可以在实际生活中的图像处理中发挥作用，还可以在许多领域中提高自动化识别的准确性和效率。然而，要充分发挥CNN的优势，我们需要进一步研究和改进，以应对不同噪声情况下的图像识别挑战。

感谢您阅读本文，希望通过本文，您对CNN在有噪声图像识别中的应用有了更全面的了解。

八、电缆电压降正确算法？

线路压降计算公式：△U=(P*L)/(A*S)

P：线路负荷

L：线路长度

A：材质系数（好象铜线是77，铝线是46吧，这个很久没用，忘记了）

S：电缆截面

1、电阻率ρ 铜为0.018欧*㎜2/米

铝为0.028欧*㎜3/米

2、I=P/1.732*U*COSØ

3、电阻R=Ρl/电缆截面

4、电压降△U=IR＜5%U就达到要求了。

例：在800米外有30KW负荷，用70㎜2电缆看是否符合要求？

I=P/1.732*U*COSØ=30/1.732*0.38*0.8=56.98A

R=Ρl/电缆截面=0.018*800/70=0.206欧

△U=IR=56.98*0.206=11.72<19V (5%U=0.05*380=19)

符合要求。

九、电压滤波几种算法？

几种软件滤波算法的原理和比较

第1种方法：限幅滤波法（又称程序判断滤波法）

A方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效，如果本次值与上次值之差>A，则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值。

B优点： 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。

C缺点： 无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。

第2种方法：中位值滤波法

A方法： 连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。

B优点： 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。

C缺点： 对流量、速度等快速变化的参数不宜。

第3种方法：算术平均滤波法

A方法： 连续取N个采样值进行算术平均运算，N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低；N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高。N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4。

B优点： 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。

C缺点： 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用，比较浪费RAM 。

第4种方法：递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）

A方法： 把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则) 。把队列中的N个数据进行算术平均运算，就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4。

B优点： 对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统。

C缺点： 灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合，比较浪费RAM。

第5种方法：中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）

A方法： 相当于“中位值滤波法” “算术平均滤波法”，连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算N-2个数据的算术平均值。N值的选取：3~14。

B优点： 融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。

C缺点： 测量速度较慢，和算术平均滤波法一样，比较浪费RAM。

第6种方法：限幅平均滤波法

A方法： 相当于“限幅滤波法” “递推平均滤波法”，每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理。

B优点： 融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。

C缺点： 比较浪费RAM 。

第7种方法：一阶滞后滤波法

A方法： 取a=0~1，本次滤波结果=（1-a）*本次采样值 a*上次滤波结果。

B优点： 对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于波动频率较高的场合。

C缺点：相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a值大小，不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号。

第8种方法：加权递推平均滤波法

A方法： 是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权，通常是，越接近现时刻的资料，权取得越大，给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低。

B优点： 适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的系统。

C缺点： 对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号，不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差。

第9种方法：消抖滤波法

A方法： 设置一个滤波计数器，将每次采样值与当前有效值比较： 如果采样值＝当前有效值，则计数器清零。如果采样值<>当前有效值，则计数器 1，并判断计数器是否>=上限N(溢出)，如果计数器溢出，则将本次值替换当前有效值，并清计数器。

B优点： 对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果，可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动。

C缺点： 对于快速变化的参数不宜，如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值，则会将干扰值当作有效值导入系统。

第10种方法：限幅消抖滤波法

A方法： 相当于“限幅滤波法” “消抖滤波法”，先限幅后消抖。

B优点： 继承了“限幅”和“消抖”的优点，改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷，避免将干扰值导入系统。

C缺点： 对于快速变化的参数不宜。

第11种方法：IIR 数字滤波器

A方法： 确定信号带宽， 滤之。 Y(n) = a1*Y(n-1) a2*Y(n-2) ... ak*Y(n-k) b0*X(n) b1*X(n-1) b2*X(n-2) ... bk*X(n-k)。

B优点： 高通，低通，带通，带阻任意。设计简单(用matlab）。

C缺点： 运算量大。

十、电压转电量等比算法？

二次电压额定100V，二次电流额定5A。线路最高电压比100就是电压变比，线路最大电流比5就是电流变比。电度表读数×电压变比×电流变比就是实际用量。

比如某变压器是10/0.4的容量为1000KVA，一次电流约为60A，则选用100：5电流互感器，电压为10KV，那就是10000:100电压互感器。