EMD端点效应问题解决方法的研究

经验模态分解(EMD)是近年来兴起的一种非平稳信号处理方法,但在分解过程中因产生端点效应而造成分解结果严重失真。因此,研究了一种自适应波形匹配延拓法的改进方法,该方法根据信号端部不同特点确定延拓点并进行延拓,从而解决端点效应问题。实验结果表明,改进的自适应波形匹配延拓法能避免信号EMD分解失真。将改进的自适应波形匹配延拓法的EMD结合小波软阈值去噪方法用于处理加噪超声仿真信号,得到的信噪比比小波软阈值法处理后的信噪比高33.78%,说明该方法在非线性、非平稳信号处理方面有一定优势。

基于持续学习的中医舌色苔色协同分类方法

中医(traditional Chinese medicine, TCM)舌诊客观化研究中需要分析的舌象特征很多,不同的舌象特征往往采用单独的方法进行分析,导致分析系统的整体实现复杂度大幅增加。为此,基于持续学习的思想,提出一种中医舌色苔色协同分类方法,该方法将舌色分类作为旧任务,将苔色分类作为新任务,充分利用2个任务的相似性和相关性,仅通过一个网络结构就同时实现舌色和苔色的准确分类。首先,设计一种基于全局-局部混合注意力机制(global local hybrid attention, GLHA)的双分支网络结构,将网络高层语义特征与低层特征相融合,提升特征的表达能力;然后,提出基于正则化和回放相结合的持续学习策略,使得该网络在学习新任务知识的同时有效防止对旧任务知识的遗忘。在2个自建的中医舌象特征分析数据集上的实验结果表明,提出的协同分类方法可以获得与单个任务相当的分类性能,同时可以将2个分类任务的整体复杂度降低一半左右。其中,舌色分类准确率分别达到93.92%和92.97%,精确率分别达到93.69%和92.87%,召回率分别达到93.96%和93.16%;苔色分类准确率分别达到90.17%和90.26%,精确率分别达到90.05%和90.17%,召回率分别达到90.24%和90.29%。

基于SAR阻抗匹配的WPT最大效率跟踪控制方法

无线电能传输(WPT)技术因其安全、便捷、非接触等优点而备受关注。最大效率传输是WPT系统中一个重要课题。传统的最大效率跟踪方法通常设定系统在固定耦合条件进行负载阻抗匹配,然而,耦合系数会在初级和次级线圈相对位置变化时不可避免地发生变化。提出基于耦合系数辨识与半有源整流(SAR)阻抗匹配的最大效率跟踪控制方法,该方法利用SAR结合耦合系数识别进行阻抗匹配,开关控制电容(SCC)补偿其阻抗虚部,避免了整流电路中非线性因素的影响。同时系统响应较快且控制方法便于实现。仿真和实验结果表明,耦合系数和等效负载变化时,都可以准确估计耦合系数并跟踪至最大效率点和输出恒压。

配电变压器强波动负荷动态热点温度计算模型

配电变压器是居民、工业配电系统的核心设备,准确获取运行时变压器的动态温度对其安全运行至关重要,尤其是在工厂大型设备频繁启停的波动负荷下。文中提出了一种基于改进遗传编程算法的配电变压器动态热点温度计算方法,并搭建了配电变压器热点温度实验平台,以获得的实验数据作为训练集和预测集。研究结果表明,所提计算方法相较于传统遗传编程算法可以更高效地获得最优个体,预测结果和实测结果的最大误差仅为1.44 K,为配电变压器智能运维和温度监测无传感器化提供了新的技术手段。

基于GAT-AGRU的多元时序数据异常检测

在复杂工业系统因传感器数量急剧增加,产生了高维噪声和随机干扰,严重影响多元时间序列的数据连续性和控制精度。然而现有对多元时间序列存在随时间变化的时序不一致性、空间矢量的偏差性以及时空图模型的冗余度等问题。本文提出了一种新的多元时间序列异常检测方法STGAD。首先,从高分辨率的粒度级别上,引入门控机制改进多尺度卷积网络,控制特征间的信息交互过程。然后,设计了两种图结构,剔除了冗余的时空依赖关系,利用GAT有效地学习时空相关性。此外,提出了一种基于注意力机制的GRU模块,来捕获变量在不同时间窗口上的重要性。最后,联合优化预测和重构的模块。在三个公开数据集上进行广泛的实验,结果表明所提出模型的平均F1分数高于0.94,在高维数据集上明显优于其他基准模型。

一种自适应波形匹配的EMD端点延拓算法

为了解决EMD分解微多普勒雷达信号的端点效应问题,提出了一种自适应波形匹配的EMD端点延拓算法。将信号划分为含一对极大极小值的多个子波,并对其进行相同点数的等间隔采样,通过设计匹配系数,选取与端点子波匹配度最高的子波作为延拓子波。匹配系数由匹配子波与端点子波采样点的幅度匹配度与频率匹配度加权求和而成,具有幅度和频率自适应性;将延拓后的信号做EMD分解,提取信号中的微多普勒频率;采用文中算法对微多普勒仿真信号与手势微多普勒雷达信号进行处理,实验结果表明,文中算法可以将上述信号分解为不同的频率分量,并且效果优于不延拓、镜像延拓以及极值平均延拓,验证了文中算法的有效性。

含RC滤波电路的多通道复用模拟信号采集时序研究

针对嵌入式控制系统中含RC滤波电路的多通道复用模拟信号采集不准确问题,选用了一种通用的硬件电路,从软件时序的角度出发,制定了多组测试方案,研究得出一种数据采集准确度高、稳定性好的通用软件采集时序。

基于傅里叶系数实部的脉冲流信号欠Nyquist采样方法

有限新息率(FRI)采样理论可以远低于信号Nyquist频率的采样速率实现对脉冲流信号的欠采样。经典的FRI重构算法大多基于傅里叶系数进行运算,其中存在大量的对复数矩阵的奇异值分解,降低了算法的执行效率。针对该问题,该文提出基于傅里叶系数实部的脉冲流信号FRI采样及重构方法。首先利用离散余弦变换从脉冲流信号的低速采样值中获取其傅里叶系数实部信息,并在重构算法中使用实部的Toeplitz矩阵以提高奇异值分解(SVD)的效率;其次,为了提升经典的零化滤波器算法的鲁棒性,该文从傅里叶系数实部协方差矩阵的旋转不变特性以及零空间特性出发,提出基于离散余弦变换的协方差矩阵分解算法以及基于离散余弦变换的零空间搜索算法来估计脉冲流信号的特征参数,并针对出现的共轭根问题,提出基于交替方向乘子法的去共轭算法。仿真结果表明:在信号新息率较高的情况下,使用傅里叶系数实部信息会极大提高算法的执行效率,同时保证参数估计的准确性。

呼吸声分类技术研究及检测系统设计

患有呼吸疾病的病人由于呼吸道腺体不受意识控制、异物或者其本身肺部病变等原因会出现呼吸异常。医护人员通过病人的呼吸状况可以找寻和分析病人出现呼吸异常的原因。以往呼吸声的诊断方式是专业的医护人员通过使用听诊器对病人进行肺部听诊,但听诊的结果取决于医护人员的经验与相关参数。在初级诊断治疗阶段,初级医生识别听诊声的准确率很低,一般从20%80%不等,因此会存在10%20%的高误诊率(漏诊、错诊和延误)。该文提出了一种利用聚偏二氟乙烯(PVDF)薄膜传感器提取语声特征的检测系统,该检测系统根据病人发出声音的不同,提取呼吸声特征值判断病人的呼吸状况。通过PVDF传感器采集的微弱呼吸声经过K最邻近分类之后的二分类平均识别率可达96.56%,种类较多的四分类平均识别率为89.84%。综上表明,相比于传统听诊方式通过PVDF传感器采集识别的结果其具有更高的准确性和可靠性,其判断呼吸状况的结果可以为医护人员提供参考,更好地监测病人的呼吸状况。

膛口冲击波信号亚奈奎斯特速率采样

为降低无线网络内数据传输量,采用一种基于压缩感知的随机解调器改进方法,以信源降采样为框架先降低前端采样数据量,再以后端重构的方式缓解网络内传输压力。该方法的核心思想是利用马尔科夫链序列替代经典的m序列与膛口冲击波信号混频。通过提高混频序列与膛口冲击波信号的相关性实现降采样数据重构质量的提升。理论分析与实验表明,该方法将混频序列与膛口冲击波信号相关性由0.0176提升至0.122,在采样率由2 MSa/s降至250 KSa/s的情况下,数据传输量降低87.5%,重构误差小于2.5%。

空气耦合超声信号调理电路的设计

空气耦合超声探头接收的信号微弱,并且容易受到电磁噪声的干扰,信噪比低,不利于后期的采集与处理。针对上述问题,设计了一种以仪表放大器AD8429芯片为核心的微弱信号调理电路。该调理电路分为三部分,第一部分为电压跟随器组成的输入级,第二部分为高精度、低噪声的三级级联放大电路,第三部分为无限增益多路反馈带通滤波电路,最后,将整个电路置入金属纤维屏蔽罩,以达到抑制外界高频电磁干扰的目的。实验结果表明,所设计电路检测下限可达200μV,实际增益最高为79.6 dB,相对误差控制在10%以下,利用此电路可以成功提取400 kHz的超声检测信号。

基于软件无线电平台的低轨卫星扩频通信的信号快速捕获和跟踪

本文针对低轨卫星直接序列扩展频谱 (DSSS)通信中的信号同步问题 ,提出了基于软件无线电平台的处理方法。采用了二维联合搜索的快速算法 ,同时捕获扩频信号的载频和码起点。在持续跟踪中 ,利用匹配滤波器的相关重构 ,并采用频率、相位细分和多帧叠加处理的抗噪算法 ,较好地解决了大动态范围多普勒频移的跟踪难题 ,同时也对码起点的持续漂移进行了良好的同步处理。最后 ,给出了试验数据和分析、改进 。

直序扩频通信中码元同步的快速捕获

讨论基于软件无线电技术的直序扩频通信码元捕获的快速算法。利用PN序列尖锐的自相关特性,通过中频接收信号与本地匹配滤波器的循环相关完成码元捕获,给出了循环相关的两种快速算法,并分析了正确捕获概率及平均捕获时间。特别适用于信噪比较低。

直接序列扩频码元同步的快速捕获及跟踪

讨论基于软件无线电技术的直接序列扩频码元捕获及跟踪的快速算法。利用伪随机序列尖锐的自相关特性,通过计算中频接收信号与本地匹配滤波器的循环相关完成码元捕获,提出了循环相关的两种快速算法,并分析了正确捕获概率及平均捕获时间,最后给出码元跟踪的简便算法及精度。仿真及实验验证了所述算法的正确性和有效性,特别适用于信噪比较低、对设备体积及功耗限制严格的通信系统中。

双门限自适应调整PN码捕获及其性能分析

基于双重驻留搜索策略提出了一种双门限自适应调整的直接序列扩频伪随机(PN)码捕获方法,并分析了其主要性能。理论分析和计算机仿真结果表明:此方法的性能优于恒虚警概率(CFAR)检验,可以适应通信环境的变化。

基于小波树模型的CoSaMP压缩感知算法

无线传感网络存在网络带宽限制和传感器节点的能耗问题,实际应用中通常希望可以通过重构算法从采集的少量数据中还原出原始信息,压缩感知理论为上述问题提供了一个解决思路。利用压缩感知理论,对无线传感器网络中温度传感器的监测信号进行了压缩感知的应用研究。针对传统压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法中测量次数多、重构精度低等问题,利用信号的小波系数所形成的连通树的结构特性,提出了基于小波树模型的压缩采样匹配追踪算法。将该算法应用到无线传感器网络监测信号的压缩感知仿真实验中,与传统压缩采样匹配追踪算法的重构性能进行比较,结果表明该算法较传统压缩采样匹配追踪算法在一定范围内对无线传感器网络中的温度信号具有更好的压缩感知性能。

振动式微机械陀螺驱动控制电路研究

本文分析了微机械陀螺检测灵敏度和驱动信号频率和幅度的关系,在此基础上提出了一种振动式微机械陀螺驱动控制环路方案并给出了相应的电路实现方法.它利用陀螺谐振时驱动信号和驱动模态位移信号具有900相位差这一特性,采用锁相方式完成驱动轴的稳频控制,恒幅控制环节则采用半波整流电路及后续的直流电压调整电路实现,从而完成了对驱动轴的锁相和恒幅双环路控制,保证了陀螺驱动轴的谐振和振幅恒定,有效的提高了陀螺的灵敏度和标度因子的稳定性.最后针对音叉电容式微机械陀螺进行的开闭环对比实验证明,添加控制环路的检测电路零偏稳定性提高了10倍左右.

自回归三谱切片研究

为了克服传统功率谱掩盖了信号的非高斯特性,以及双谱提取非线性特征量少的缺点,建立并研究了时间序列的自回归(AR)三谱及其切片模型,通过分析三谱及其切片的特征,可以获得信号的非高斯、非线性频率特性信息。利用溢流阀在不同工作状态下的振动数据进行了实验研究。结果表明:三谱及其切片相对于双谱和功率谱有更高的分辨率,能够明显地区分不同工作状态下的溢流阀特性。因此,本研究有助于提高对微弱信号的检测能力和识别能力。

模拟信号隔离的实验与研究

本文在做了大量实验的基础上,对部分模拟信号隔离实验给出了实验结果,并比较它们之间的特性与特点.本项研究为模拟信号隔离方案选用提供一些可供参考的数据.

基于时域背景预测检测红外图像序列中的小目标

研究存在背景噪声和干扰的情况下红外图像序列中弱小运动目标的检测问题。从背景出发,充分利用在图像序列中占绝大部分的背景像素来构造弱小目标的检测,并提出在时域上利用背景预测技术实现检测。通过编程在含有随机目标的实际红外序列图像中的应用,证明了算法的有效性和优越性。