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第二步：

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高压脉冲发生器可调宽毫32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333431356130微秒组合高压脉冲发生器：

实用新型涉及一种毫微秒脉冲发生器，可用作超声波发生器震源。为改善余波及适应不同频率换能器而设计。

由中央控制、脉冲形成及电源三大部件组成。中央控制部分同时生成S1-Sn个正、负脉冲，各脉冲的宽度、间隔时间、幅度可调，由脉冲形成部分对S1-Sn进行波形组合并高压输出。

用组合波形中的负脉冲去补偿由正脉冲产生的超声余波，调整脉宽以适应不同频率换能器，经试验有明显提高超声源穿透力和分辨率的作用。

扩展资料：

1、高压脉冲发生器可调宽毫微秒组合高压脉冲发生器

实用新型涉及一种毫微秒脉冲发生器，可用作超声波发生器震源。为改善余波及适应不同频率换能器而设计。由中央控制、脉冲形成及电源三大部件组成。

中央控制部分同时生成S1-Sn个正、负脉冲，各脉冲的宽度、间隔时间、幅度可调，由脉冲形成部分对S1-Sn进行波形组合并高压输出。用组合波形中的负脉冲去补偿由正脉冲产生的超声余波，调整脉宽以适应不同频率换能器，经试验有明显提高超声源穿透力和分辨率的作用。

2、用于静态可变补偿器的门脉冲发生器的改进

由可控硅开关电容器构成的静态可变补偿器的门脉冲发生器包括分别检测施加到TSC中反并联连接的可控硅(3u，3x)上的正向和反向电压(Vu，Vx)的电压检测器(5u，5x)。反并联连接可控硅(3u，3x)包括多个正向串接的可控硅(3u)和反向串接的可控硅(3x)。

参考资料来源：百度百科-脉冲

我试图找到两个矩形脉冲的卷积。在

没有错误被抛出-我得到了一个适当形状的波形输出-然而，我的答案的大小似乎太大了，我也不确定如何将正确的x/时间轴与这个卷积相匹配。在

此外，卷积的大小似乎取决于两个脉冲中的采样数(基本上是采样频率)——这是不正确的。在

当我试图建立一个连续时间信号的模型，而不是离散的，我设置了非常高的采样频率。在

很明显，我做错了什么事——但这是什么，我该如何改正呢？

非常感谢-如果有些代码不是很“pythonic”(最近的Java转换)，请道歉！在

编辑：当我试图用手来评估这一点时，我发现时间轴太小了，只有2倍；同样，我不知道为什么会这样import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sympy.functions.special import delta_functions as dlta

def stepFunction(t): #create pulses below from step-functions

retval = 0

if t == 0:

retval = 1

else:

retval = dlta.Heaviside(t)

return retval

def hT (t=0, start=0, dur=8, samples=1000):

time = np.linspace(start, start + dur, samples, True)

data = np.zeros(len(time))

hTArray = np.column_stack((time, data))

for row in range(len(hTArray)):

hTArray[row][1] = 2 * (stepFunction(hTArray[row][0] - 4) - stepFunction(hTArray[row][0] - 6))

return hTArray

def xT (t=0, start=0, dur=8, samples=1000):

time = np.linspace(start, start + dur, samples, True)

data = np.zeros(len(time))

hTArray = np.column_stack((time, data))

for row in range(len(hTArray)):

hTArray[row][1] = (stepFunction(hTArray[row][0]) - stepFunction(hTArray[row][0] - 4))

return hTArray

hTArray = hT() #populate two arrays with functions

xTArray = xT()

resCon = np.convolve(hTArray[:, 1], xTArray[:, 1]) #convolute signals/array data

Xaxis = np.linspace(hTArray[0][0], hTArray[len(hTArray) - 1][0],

len(resCon), endpoint=True) # create time axis, with same intervals as original functions

#Plot the functions & convolution

plt.plot(hTArray[:, 0], hTArray[:, 1], label=r'$x1(t)$')

plt.plot(xTArray[:, 0], xTArray[:, 1], label=r'$x2(t)$')

plt.plot(Xaxis, resCon)

plt.legend(bbox_to_anchor=(0., 1.02, 1., .102), loc=3,

ncol=2, mode="expand", borderaxespad=0.)

ax = plt.gca()

ax.grid(True)

ax.spines['right'].set_color('none')

ax.spines['top'].set_color('none')

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')

ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))

ax.yaxis.set_ticks_position('left')

ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

plt.show()

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脉冲是没有单位的。

脉冲是相对于连续信号在整个信号周期内短时间发生的e69da5e887aa3231313335323631343130323136353331333366306465信号，大部分信号周期内没有信号。就像人的脉搏一样。现在一般指数字信号，它已经是一个周期内有一半时间有信号。计算机内的信号就是脉冲信号，又叫数字信号。

电磁脉冲(EMP)是一个瞬时产生的强大能量场，它对能量波非常敏感，可以在远处破坏无数的电力系统和高技术微型电路。核武器在高空大气层爆炸能产生巨大的电磁脉冲效应，这就是高空电磁脉冲(HEMP)现象。

扩展资料：

脉冲信号可以是周期性重复的，也可以是非周期性的或单次的。脉冲信号是一种离散信号，形状多种多样，与普通模拟信号(如正弦波)相比，波形之间在时间轴不连续(波形与波形之间有明显的间隔)但具有一定的周期性是它的特点。

最常见的脉冲波是矩形波(也就是方波)。脉冲信号可以用来表示信息，也可以用来作为载波，比如脉冲调制中的脉冲编码调制(PCM)，脉冲宽度调制(PWM)等等，还可以作为各种数字电路、高性能芯片的时钟信号。

所谓脉冲信号表现在平面坐标上就是一条有无数断点的曲线,也就是说在周期性的一些地方点的极限不存在,比如锯齿波,也有电脑里用到的数字电路的信号,0,1。