基于粒子群优化的正交小波盲均衡算法

为克服常数模算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,在分析正交小波常数模盲均衡算法(WT-CMA)基础上,该文提出了基于粒子群优化的正交小波常模盲均衡算法(PSO-WT-CMA)。该算法利用粒子群的信息共享机制和有效的全局搜索特点,寻找最优的均衡器权值,并用正交小波变换降低信号的自相关性。水声仿真结果表明:与常数模算法(CMA)、基于粒子群优化的常数模盲均衡算法(PSO-CMA)和基于正交小波变换的常数模盲均衡算法(WT-CMA)相比,该算法在提高收敛速度和减小码间干扰方面的性能有很大的改善。

基于QPSO的小波分数间隔盲均衡算法

在分析具有量子行为的粒子群优化(PSO)算法和正交小波变换理论的基础上,提出基于量子粒子群优化(QPSO)的正交小波分数间隔常模盲均衡算法。通过对分数间隔均衡器输入信号进行正交小波变换,降低信号的自相关性。利用QPSO算法全局搜索能力强、收敛速度快和鲁棒性高的特性,对均衡器权向量进行优化。仿真结果表明,该算法能降低稳态误差,加快收敛速度,提高水声信道中信号的无失真传输性能。

基于动态粒子群小波动态加权多模盲均衡算法

为了提高对高阶正交振幅调制(QAM)信号的均衡效果,提出了基于动态粒子群优化(DPSO)的小波动态加权多模盲均衡算法(DPSO-WTDWMMA).该算法将DPSO算法和正交小波变换结合起来应用于动态加权多模盲均衡算法(DWMMA)中。利用DPSO对均衡器权向量进行优化,利用正交小波变换降低输入信号的自相关性,利用动态加权多模算法来选择合适的误差模型匹配发射的QAM信号,降低了稳态误差。理论分析及水声信道仿真结果表明:DPSO-WTDWMMA算法可获得较快的收敛速度和较低的稳态误差。

基于PLCS7-200的船舶舱室进水监控系统的研究

为了避免船舶舱室在发生破损渗漏后造成的严重后果,研究出一种基于PLC S7-200的船舶舱室进水监控系统。利用PLC的内部运算功能实现对交流三速电机的控制,进而对船舶舱室进水量进行实时控制,并使用PLC SIM5.3仿真软件进行模拟仿真。结果证明监控系统响应迅速、控制精度高,克服了由于硬件电气连接导致系统可靠性差的不足。

光纤传感器在煤场温度监测系统中的应用

针对煤矿的煤场分布特征,提出了一种基于分布式光纤温度传感系统的煤场温度智能测量的应用方案,该方案解决了对煤场温度实时连续检测的问题。介绍了光纤温度传感系统的原理、特征以及其解调方法。通过小波分解和互相关延时过程相结合的方法对信号去噪,提高系统的信噪比。通过在50℃的温度下对该系统进行测试,验证了其实现的可行性和准确性。

高等职业院校物联网专业工作室建设实践研究——以湖北生物科技职业学院为例

随着职教改革的深入,工作室成为当代职业教育发展的产物,是促进职业教育教师发展,培养优秀“双师型”教师的重要途径。同时高职物联网新技术、新技能不断涌现,提升高职院校物联网专业教师能力刻不容缓,与新时期我国教育改革和发展紧密结合,关注专业教师教学成长和学生职业技能成长。在工作室与物联网专业结合过程中,能够充分发挥各个层次教师的专业能力及其在教育教学研究及社会服务中的示范作用,推进物联网专业发展,促进专业教师教育教学水平和课堂教学质量的提高,为培养物联网专业高技能人才夯实基础。

基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法

针对常数模盲均衡算法(CMA)均衡高阶正交振幅调制信号(QAM)存在收敛速度慢、稳态误差大的缺点,提出了基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法(QPSO-WTWMMA).该算法根据高阶QAM信号星座图分布特点,将量子粒子群优化算法(QPSO)和正交小波变换融入于加权多模盲均衡算法(WMMA)中.因而,利用QPSO对均衡器权向量进行了优化,利用正交小波变换降低了输入信号的自相关性,利用WMMA选择了合适的误差模型匹配QAM星座图.理论分析及水声信道仿真结果表明,QPSO-WTWMMA算法可以获得更快的收敛速度和更低的稳态误差,在水声通信中具有重要的参考价值.