智能神经网络在时序信号预测上的应用

从 8 0年代开始 ,人工神经元网络的研究技术在理论和实际应用上已经比较成熟 ,在信号处理系统中也开始采用该技术进行非线性时间序列信号的预测分析。但由于该理论黑箱模型的特点 ,无法引入先验知识 ,从而预测精度难以提高。针对该问题 ,提出了通过滚动预测的方法 ,并引入了一种智能化的新型神经元模型 ,建立区别于传统的神经网络预测模型 ,达到了较为理想的预测效果。并且以股票价格的预测作为实验模型 ,对该方法进行了验证 ,表明了它的实际应用价值。

基于FPGA的可配置时序信号发生系统设计

为了满足测试环节对特殊时序信号的要求,设计了一种可配置时序信号发生系统,可实现多路时序信号的输出。该时序信号发生系统由上位机和下位机两部分组成,上位机软件对输出的时序信号进行配置,下位机采用STM32+FPGA相结合的硬件结构,实现配置后的多路时序信号输出。由于下位机的STM32芯片与FPGA采用两个不同的时钟,因此在FPGA内使用异步FIFO实现与STM32芯片的数据通信,有效实现了两者之间的并行数据传输。

基于压缩感知理论的WSNs时序信号分段压缩算法

针对压缩感知理论(CS)应用在无线传感器网络中时序信号在传输过程存在压缩比率低、通信能耗高等问题,提出了一种时序信号分段压缩算法来解决在信号稀疏度未知及高稀疏度条件下,压缩感知数据重构算法中存在的重构效率低,重构精度差,影响网络生命周期的问题。该算法将采集数据中非零元素个数作为分段依据,通过减少段内非零元素组合数量来提高信号重构精度,同时利用了压缩感知理论特性实现了对信号的高压缩率。实验结果表明,在以混沌量子免疫克隆重构(Q-CSDR)算法为重构算法、在信号盲稀疏度及稀疏度高于40的条件下,能够以大于0.4的压缩比率对信号进行压缩,其重构信号的均方误差小于0.01,能够延长网络寿命2倍左右。

时序信号处理在旋转机械故障诊断中的应用研究

叙述的是AR(自回归 )技术在旋转机械故障诊断中的应用 ,结合AR模型的特点 ,讨论了在旋转机械中应用的可能性 ,简述了AR模型的参数估计 ,就故障诊断中的模式建立及识别 。

基于FPGA设计的时序信号产生器

雷达系统是由很多分系统组成的一个复杂系统。各分系统之间需要按照约定的全机工作时序协调工作。随着微电子技术的发展和电子战对雷达性能要求的不断提高,雷达整机时序信号的高精度,稳定性设计也显得越来越重要。雷达时序产生器以不同脉宽及时宽的脉冲信号的形式,为雷达整机正常工作提供稳定可靠的时序。

视频时序信号发生器的实现方法

阐述了一种新型视频时序信号发生器的实现方法,并提供了详细的设计结构图。通过软件配置不同的时序描述指令,该发生器中的指令解码器和指令跳转器将时序描述指令解码,产生相应的连续时序信号,包括小尺寸和超大尺寸显示设备的时序信号,以及不规则分辨率的时序信号。视频时序信号发生器可以输出多标准的视频格式,满足各种视频显示格式的要求。

用HP E1459A和HP E1420B进行高精度低频时序信号测量

提出了一种采用HPE1 4 59A和HPE1 4 2 0B配合测量一系列开关信号时序的方法。该方法成本低 ,测量分辨率和精度都很高。

某型装备数据传输系统典型时序信号研究

文章以某型装备数传系统控制信号为研究对象,对该组信号的时序分析、测试调理方案以及典型参数测试方法进行研究,提出使用共同时钟系统实现控制信号的复杂时序,模拟了在不同噪声背景下的信号滤波仿真过程,设计了信号放大电路,研究了信号脉冲宽度和相对时延量的测量方法。该研究对于今后这一类复杂时序信号的分析具有重要的参考意义。

基于时域平滑约束的脑磁时序信号逆问题求解方法

由脑磁时序信号重建脑内时序神经信号时,除了要保证重建信号位置和强度的准确性,还要避免重建源信号在时域上瞬变.针对这一问题,提出了一种基于时域平滑约束的脑磁时序信号逆问题求解方法.该方法不同于传统最小范数估计算法(Minimum Norm Estimate,MNE),通过引入时域平滑正则算子构造双参数混合正则化,根据广义交叉验证(Generalized Cross-Validation,GCV)原则选取双正则化参数后,根据单正则项的解在源信号中的权重将其进行线性组合估算出源信号.仿真数据实验表明,本文方法比传统MNE方法的总体均方误差小,且各时刻均方误差基本稳定在同一水平;同时本文方法重建的源信号与仿真源信号变化趋势基本一致.真实数据实验发现,本文方法重建结果的曲率变化率为0.0640,而传统MNE方法重建结果的曲率变化率为0.1646.实验结果证明本文方法能重建出空域准确且时域平滑的脑内神经信号.

利用作物生长模型和时序信号甄别水稻镉胁迫

在自然农田生态系统中,农作物的生长通常受到各类环境胁迫(如重金属胁迫、病虫害、水分、营养)的影响,如何区分重金属胁迫与其他胁迫有待进一步研究。该研究选取了湖南省株洲为试验区,收集2017—2019年的Sentinel-2卫星影像数据,结合野外实测数据,开展水稻重金属镉(Cd)胁迫识别研究。首先,利用作物生长模型World Food Studies(WOFOST)同化时序遥感数据获取每年的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)时间序列曲线;然后运用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法对LAI时间序列进行多尺度分解,得到不同的时序信号分量(Intrinsic Mode Function,IMF);最后使用动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)方法计算受胁迫水稻分解后的时间序列与健康水稻分解后的时间序列之间的DTW距离,即归一化胁迫指数。结果表明:归一化胁迫指数是水稻重金属胁迫敏感的参数,与土壤重金属含量的相关系数为0.851,水稻受到的胁迫程度越高,归一化胁迫指数值越大,反之越低;在试验区中,水稻重度重金属胁迫的分布面积比例相对较低,且主要集中在西部、东北部以及偏东南地区。融合集合经验模态分解和动态时间规整方法能有效地甄别并定量分析水稻重金属胁迫状况,从而为作物重金属污染胁迫监测提供重要参考。

基于PXI的时序信号监测设备设计

为满足飞行器时序信号监测的需求,采用了基于PXI总线的时序信号监测设备的设计方案,阐述了设备构成、PCI接口、信号隔离、PCI总线通信等方面的原理,利用Lab VIEW开发平台完成了各种界面显示、数据处理、数据传输等功能。结果表明,该设备具有高便携性、高可靠性、高可维修性、数据分析能力强大等特点,满足各项飞行器测试的需求。

基于FPGA的时序信号光纤传输系统

随着光纤广泛应用,在设计相关产品时需要进行一对多点的时序信号传输。本文以FPGA平台,设计了一套以光纤为接口的传输系统,能实现1到64节点时序信号的传输。

基于JFM7K325T着陆设备时序信号设计与实现

针对飞机进场着陆问题,提出一种基于JFM7K325T着陆设备时序信号设计方案,JFM7K325T负责产生数字信号处理(DSP)的时钟、复位、逻辑控制和数据的预处理,在时钟的同步下按一定格式产生不同功能的着陆设备数据信号,并通过试验验证该方案的可行性。

运用EPROM实现时序信号控制

介绍了 EPROM的潜能和设计应用。概述了片内 EPROM与 EPROM( MD2 7C2 5 6)的区别及实用电路。

激光时序信号实时在线监测系统

激光时序信号实时在线监测系统用于氧碘化学激光器的总控系统中，全过程地实时监测强光系统及相关分系统的所有时序信号，在线提供信号脉冲时间、幅度、宽度等特性，动态显示关键信号的波形，并以文件形式记录保存。一旦发生故障，指挥员通过查看信号状态，能够在分系统电子线路繁杂、涉及环节和信号众多的总控系统内迅速判断故障原因，找到故障部位。本系统采用基于Compact PCI技术的工业级板卡，具有如下的功能和特性：（1）实时采集信号：采样时间可根据脉冲的宽度可调，信号脉宽最小为200ms；（2）在线提供信号的特性：信号发生时刻，脉冲宽度，脉冲幅度；（3）实时显示关键信号的波形，并记录保存；（4）所有信号的状态和特性以文件的形式保存记录；（5）对保存的信号可方便地进行后台的数据处理，如：绘制信号波形，计算脉冲宽度等；（6）作为第3方独立的试验测试系统，和各个分系统之间的信号连接相互隔离，避免彼此之间的干扰；（7）系统稳定可靠，易于维护，扩展方便。

基于FPGA的VGA时序彩条信号实现

视频图形阵列(VGA)作为一种标准的显示接口已得到广泛应用。依据VGA的显示原理,"抛弃"VGA的显示专用芯片,采用现场可编程门阵列(FPGA)产生VGA时序信号和彩条图像信号,并在Altera公司的QuartusⅡ软件环境下完成VGA时序彩条信号模块的仿真,最后下载到FPGA开发板中进行硬件验证,并在CRT显示器上得到正确的条纹图像。利用该原理,可以设计更多的彩色图像,且可以对采集图像进行实时显示。

一种用于时序信号分类的混合模型

本文基于隐马尔可夫模型和神经网络模型提出了一种用于时序模式分类的混合模型和基于关联度准则的决策方法,并用实例验证了该混合模型的合理性.

非线性时序信号神经网络预测模型讨论

本文从神经网络理论及实践两个方面进行研究，探讨了目前非线性时序信号预测神经网络模型存在的几个问题。