基于STM32的辨音识别系统的设计与应用

声音识别技术能够用于多种环境参数检测,本文采用STM32的DSP技术,对全向拾音器采集到环境声音进行快速傅里叶变换(FFT),获取待测声音的主频率和次频率,通过液晶屏显示采集信号的强度和主要频率分量。该设备能够有效对环境声音的主要参赛进行检测,在噪声检测和一般设备运行故障检测具有较高的适用性。

基于FFT的波动方程VOFFLC控制

针对复杂波动方程的无穷维特性,基于Simulink平台利用FFT(Fast Fouri-er Transform)方法将其从时域PDE(Partial Differential Equations)模型转化为频域ODE(Ordinary Differential Equation)模型,并在频域上搭建类似于集中参数的控制系统。通过FFT和成熟FDM(Finite Difference Method)模拟实验结果的对比,证明采用FFT原理模拟PDE波动方程的思路正确;在频域ODE模型上施加自适应VOFFLC闭环控制,并设计了两种控制反馈规则。其中,采用乘法法则的VOFFLC控制时,波动呈现和原有形态一致、而周期缩短和振幅减小的现象;采用减法法则的VOFFLC控制时,可以实现类似边界控制的结果,然而在空间维度上可以实现向量级控制,即实现对该维度上任意函数形状、插值函数或者散点的向量级别控制,而这是边界控制做不到的。因而,基于FFT的波动方程VOFFLC控制有进一步的研究意义和广阔的实用价值。

基于高倍过采样与加窗插值FFT的电力谐波分析

为提高谐波分析精度,分析了信号加窗引起的信噪比损失以及AD转换产生的量化误差,阐述了过采样技术提高信噪比的原理。在此基础上,提出了基于高倍过采样和加窗插值快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)的谐波分析方法。该方法充分利用AD转换器的潜力,以尽量高的采样速率进行AD采样,同时通过均值滤波避免高倍过采样引起的采样数据量激增问题。详细研究了所提谐波分析方法对信号中谐波分量幅值和相位的影响,并给出了简洁实用的谐波幅值和相位校正方法。仿真表明,所提方法可在不增加系统成本的前提下改善加窗插值FFT的抗噪声能力,提高谐波分析精度。

正交通道中码分干扰对载波捕获的影响分析及研究

在多功能数字基带的信号处理过程中,由于正交通道的码分干扰较大,传统的FFT算法无法进行载波捕获。文中从理论上分析了正交通道中扩频码对FFT算法的影响,并进行了仿真分析,最后提出双向搜索捕获算法和增加平方算法两种方法在消除码分干扰中的应用。双向搜索捕获算法在完成码捕获的同时能获得多普勒频率;增加平方算法能有效消除码分多址的影响,精确计算多普勒频率,简单实用。实验结果表明,两种消除码分干扰的算法各有优点,在实际工程应用中可根据需要选择使用。

QPSK调制解调技术的仿真与研究

给出全数字QPSK接收机和发射机的总体方案框图以及同步系统的详细设计方案,对FFT辅助的松尾环载波同步系统模块、Gardner位同步系统主要模块、巴克码帧同步系统主要模块进行理论分析和推导,为整机系统实现奠定理论基础.对系统接收机和发射机的各个模块进行MATLAB仿真,提取出同频同相的本地载波信号,成功获得最佳采样点及寻找到帧头,正确还原出调制信号,验证了本文设计系统的合理性.

一种适用于卫星通信的自适应窄带干扰抑制方法

针对卫星通信系统中的抗干扰问题,提出一种能够根据干扰变化自适应调整策略的干扰抑制方法。该方法通过子带分割、按功率排序、依次陷波等方式进行陷波,然后对比陷波前后信号信噪比的增益,从而确定信噪比增益最大时所对应的子带陷波个数,最终得到信噪比增益最高也即性能最优的陷波方式。该方法不需要预先进行干扰检测,也不需要寻找和设置门限阈值,就可以对多种类型干扰进行自适应陷波,从而达到有效抑制包含单音、窄带、梳状或部分频带等不同干扰的目的,能够显著改善链路的通信性能,提高通信系统的抗干扰能力。

基于STM32F407的声音信号频谱仪设计

为了更好地分析声音信号的频谱特征,以STM32F407ZE为控制核心构建了声音信号频谱仪,该频谱仪可以检测并显示某段声音的频谱特征,如敲击杯子、乐器发音等,通过频谱特性可以得到发音物体的震动频率进而分析物体的一些特性。正常人耳朵能听到的声音频率范围在20Hz~20KHz,装置通过麦克风收集声音信号,经过带通滤波器进行滤波后保留20Hz~20KHz声音信号,并对信号进行放大,再送入MCU进行采集。频谱仪按照设定的采样率及采样时间对放大后的信号进行AD采集,再将采集到的离散声音信号进行FFT变换,得到声音信号的频谱,并在TFT上显示该段频谱。测试结果表明,该仪器具有声音频率测量范围广、测量精度高、响应速度快等优点。

基于FFT-LSTM的抽水蓄能发电机定子匝间短路故障诊断方法

定子短路故障是抽水蓄能发电机常见的故障之一,其会对发电机的性能和安全性产生严重影响,为确保抽水蓄能发电机安全稳定运行,提出基于FFT-LSTM的抽水蓄能发电机定子短路故障诊断方法。建立抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障模型,分析定子绕组匝间短路故障时,发电机定子电、磁相关状态。以抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障时的三相电流信号为依据,基于磁势相等原理将三相电流变换成两相电流后,利用FFT转换定子两相电流的时域信号为频域信号,获取故障电流频谱图输入LSTM网络中进行处理,输出抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障诊断结果。实验结果表明,该方法可以更好地区分抽水蓄能发电机正常与故障状态,实现抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障诊断,且故障诊断的交叉熵损失低。

船体梁总纵弯曲载荷识别方法及试验验证

基于结构应变动态响应,采用时域反卷积算法建立了船体梁总纵弯曲载荷识别理论模型.结合Tikhonov正则化理论及FFT(快速傅里叶变换)滤波算法,有效提高了载荷识别精度.并采用系列箱型梁结构模型动载试验验证了载荷识别理论模型的有效性.结果表明:建立的载荷识别理论模型可以准确地反演得出施加载荷时程曲线,误差小于5%.

面向结构矩阵的可扩展并行矩阵乘算法框架

结构矩阵在科学计算和工程应用中具有重要作用,例如Cauchy、Toeplitz、Vandermonde和Hankel矩阵等。虽然这些矩阵都是稠密的,但只需要O(n)个参数(生成元)就可以表示,其中n为矩阵的维数。提出了面向结构矩阵的可扩展并行矩阵乘算法框架,利用矩阵生成元显式地构造各进程的局部矩阵块,从而减少通信开销;同时利用矩阵块的数值低秩性,进一步降低计算开销。因此,该算法框架可同时降低计算量和通信量,适用于Cannon、Fox和PUMMA等矩阵乘算法。在天河2巨型机上进行了大量的数值测试,测试结果表明,该算法可获得相对ScaLAPACK中的PDGEMM函数的8.96倍加速。

基于有效值滑窗差分算子和采样序列重构的电压暂降测量方法

电压暂降是电力系统中最令用户困扰的电能质量问题,对其特征参数进行准确测量是电压暂降评估和治理的首要前提。然而,当前电压暂降检测算法存在参数检测准确度低、实时性差以及缺乏相位跳变信息等不足。为此,提出一种基于有效值滑窗差分算子和采样序列重构的电压暂降测量方法,以实现其特征参数的快速、准确检测。该方法首先利用有效值滑窗差分算子准确获取电压暂降的起止时刻。接下来,依据暂降起止时刻对原始信号分区,并对不同分区的信号进行加窗插值快速傅里叶变换(FFT)运算。而后,对采样序列重构并进行相位校正。最后,得到电压暂降的持续时间、暂降深度和相位跳变等特征参数信息。在暂降幅值和相位同时变化、不同谐波分量、不同信噪比噪声等情况下的仿真实验结果表明,所提方法具有准确度高、实时性好和鲁棒性强等优点。实际构建硬件测试平台的测试结果满足GB/T 30137-2013中电压幅值误差≤0.2%、相位跳变误差≤1°以及暂降持续时间误差不超过一个周期的要求,验证了算法的有效性和可行性。

基于FFT-STL的大坝监测数据时效分量提取与分析算法

研判监测物理量的变化趋势是否向危险方向发展是大坝监测资料定量分析的主要目的,但传统方法易受人为因素的影响。为此,提出了一种基于FFT-STL的大坝监测数据时效分量提取与分析算法,该算法采用FFT算法计算监测数据的周期,并将其作为输入参数传递给STL分解算法,自动提取数据的时效分量,采用不同类型的时效分量模型分别回归拟合优选最佳模型,最后依据变化速率对时效分量的趋势进行研判。经实例分析证明,与传统算法相比,所提算法能准确可靠地反映大坝安全监测数据的变化和发展趋势,且具有更好的适应性。

基于径向多项式密度Tesseroid体的大尺度重力场快速正演计算

在大尺度重力模拟中,为了考虑地球曲率的影响,通常将质量体沿经度、纬度及径向方向剖分为多个Tesseroid体,然后根据叠加原理将所有Tesseroid体重力效应之和近似为质量体的总重力场.在现有大多数方法中,总重力场的计算一般通过将各Tesseroid体的重力效应直接累加获得,尽管这种做法十分简单,但对于大尺度的复杂密度模型,其计算量十分巨大.为此,本文充分利用重力位、重力加速度及重力梯度张量核函数积分在经度方向的卷积特性,提出一种基于快速离散卷积算法和优化重力公式的高精度大尺度重力场模拟方法.该方法采用具有径向任意阶多项式密度的Tesseroid体来描述复杂密度分布,并以变密度Grombein优化公式为基础进行重力场正演模拟,从而有效克服经典球坐标系重力公式引起的极轴观测点奇异问题;同时联合Gauss-Legendre求积(GLQ)和水平方向的自适应网格剖分,实现重力积分的高精度计算,最后结合快速离散卷积算法获得质量体的重力效应.本文方法的加速策略通过如下途径实现:①假定经度方向的Tesseroid体具有相同尺寸,观测点位于同一高度且其采样间隔与Tesseroid体尺寸相等,由此建立与重力积分核对应的Toeplitz权系数矩阵,并利用Toeplitz对角线元素相等的特性,计算其第一列和第一行元素来复原完整矩阵,以此大大降低计算内存及计算时间;②利用基于FFT的离散卷积算法实现权系数矩阵与密度矩阵乘积的快速计算,从而进一步提高计算效率.数值算例表明,本文方法可实现近地表至卫星高度重力位、重力加速度及重力梯度张量的高精度计算,且其计算效率相较于直接累加法高出约3~4个数量级.该方法在WINTERC-G全球模型重力效应计算中的应用进一步证实了算法的可靠性和灵活性.本文快速算法是经典3D-GLQ方法的重要补充,对研究大尺度重力正反演问题、地形效应及地球内部结构等有重要意义.

基于DIC技术和贝叶斯FFT方法结合的结构位移监测和模态参数识别

文章基于计算机视觉技术拍摄的一系列结构振动图像,运用数字图像相关(DIC)技术获取监测节点的亚像素振动位移数据,在此基础上,采用快速贝叶斯FFT方法对被测试结构的动力模态参数进行辨识。为了验证计算机视觉结构振动测试和快速贝叶斯FFT方法相结合在结构模态参数识别中的有效性和准确性,以某实验室5.6 m跨钢桁架模型的振动视频为算例,针对结构有无构件损伤等6种不同工况条件下的振动视频数据,进行振动位移的提取,进而分析桁架不同位置处监测节点识别位移与实际位移之间产生的误差大小及其原因,并借助快速贝叶斯FFT方法,对从不同部位采集的振动视频数据进行结构动力模态参数识别结果的精确度和不确定性对比分析。实验结果表明,文章将DIC位移测量技术和贝叶斯FFT方法相结合,能够有效实现对结构动力模态参数的精准识别。

一种适用于散射通信的联合帧同步和频偏估计算法研究

针对对流层散射通信中存在的多径衰落以及收发两端频偏,对一种适用于对流层散射通信的联合帧同步和频偏估计算法进行了研究;设计了一种适用于对流层散射通信的新型同步帧结构,其在帧同步信息前增加了周期循环PN序列用于辅助判决,能够提高衰落信道下的信号起点捕获概率;采用基于FFT的部分相关频域捕获算法,搜索最大相关值和频偏索引,同时完成了帧同步和频偏估计;在多径衰落和频偏影响下实现了联合帧同步和频偏估计算法;仿真结果表明:在衰落速率5 Hz,频偏1000 Hz散射信道下,正确捕获到帧同步信息概率在-4 dB信噪比下仍可达到90%以上,且频偏估计偏差在0.4 Hz以内。

无监督域适应迁移学习在旋转机械故障诊断中的应用

故障诊断在旋转机械领域具有重要的意义,而深度学习和迁移学习的发展为提高故障诊断的准确性和鲁棒性提供了新的途径。针对旋转机械故障诊断问题,提出了一种基于深度对抗神经网络(domain-adversarial neural network, DANN)和多核最大平均差异(multiple kernel maximum mean discrepancy, MK-MMD)的无监督域适应迁移学习方法。首先,收集了源工况和目标工况下的振动信号数据并通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)转化为频域信号。然后,构建了一个ResNeXt-50特征提取器,并使用DANN和MK-MMD方法进行特征映射和域适应,从而实现源工况到目标工况的迁移学习。试验结果表明,该方法能提高对故障特征的识别精度,且在不同工况下的迁移试验中具有更好的鲁棒性。

自适应VMD与新型K-M互卷积窗的非稳态谐波参数检测方法

针对非稳态谐波参数难以准确检测的问题,通过模态分量的能量贡献率改进变分模态分解,自适应分解谐波信号提取模态分量,以Kaiser窗与最大旁瓣衰减窗(maximum side-lobe decay window)构建新型K-M互卷积窗,推导基于K-M互卷积窗的双谱线非稳态谐波参数校正公式,据此提出基于自适应变分模态分解(variational modal decomposi⁃tion,VMD)与新型K-M互卷积窗的非稳态谐波参数检测方法,开发基于数字信号处理器(digital signal processer,DSP)的非稳态谐波参数分析实验平台。仿真分析与实测结果表明,所提方法能有效在噪声、基频波动干扰下准确检测非稳态谐波参数,跟传统谐波分析方法对比,所提方法可适用于非稳态谐波分析、谐波检测精度高。

正弦和三角波信号识别与分离装置设计

为了解决信号传输和接收过程中多个信号混叠造成信号干扰和损失的问题,设计了一种信号分离装置。该装置主要由模拟信号源产生、信号调理、信号采集与数字处理和信号输出4大模块构成。在信号调理模块中,对基于MCP6002的加法器电路产生的待分离信号源进行直流偏置,将信号变换至STM32G473片内数模转换器(ADC)采集范围。在信号采集与数字处理模块中,采用ADC对调理后的信号进行连续采样,并使用快速傅里叶变换(FFT)对采集到的信号序列进行时频域变换,分析计算两原始信号的类型和频率参数。在信号输出模块,利用DDS模块AD9833输出两原始信号,最后在信号调理模块利用乘法、滤波和比较电路形成信号跟踪反馈,有效抑制漂移。本装置主要考察了两路正弦信号、三角和正弦信号以及两路三角信号的分离,测试结果表明,该装置能准确分离出两信号,且频率的平均精确度达到99%以上,并能稳定显示波形且不产生漂移,提升了信号分离的准确性和有效性。

相干测风激光雷达功率谱估计硬件系统综述

相干测风激光雷达探测回来的回波信号需要使用FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换)进行功率谱估计,在这个过程中离不开硬件系统的参与。在介绍了FFT算法对硬件需求的基础上,对应用于FFT算法的计算机和硬件电路板的研究进展和优缺点进行了分析。结果表明,随着对数据处理的精度以及软件复杂度的提高,计算机存在着无法改变的缺点;随着芯片技术的发展,以Zynq为核心的硬件电路板是最有发展前途的。最后对相干测风激光雷达FFT功率谱估计硬件系统进行了总结与展望。

全相位FFT算法高精度谐波测量方法

针对电力系统精确测量谐波信号频谱特性这一技术问题,该文提出一种基于全相位FFT算法的高精度谐波测量方法。通过低漂移信号转换电路和程控滤波器对被测信号进行调理,再经高精度A/D转换器变换成数字量传至MCU进行全相位FFT变换,选择离散频谱中幅值最大的两根谱线进行校正得到信号精确测量结果。利用LTspice电路与Matlab算法协同仿真,结果表明:在输入信号为理想谐波、复杂谐波与间谐波、叠加白噪声信号的基波情况下,所提出的方法均可实现对信号频率和幅值的准确测量。在与传统FFT双谱线校正和加窗FFT双谱线校正相比,该文提出的测量方法精度更高、抗噪性更好,频谱泄漏抑制能力更强,适用于对电力信号的高精度测量。