基于多重相关法的涡流阵列传感器信号处理研究

分析了多重相关法的基本原理,搭建了用于测试一种平面涡流阵列传感器提离效应的实验平台,并采用多重相关法对其多通道含噪声输出信号进行消噪处理,提取出多通道输出信号同激励输入信号幅值比和相位差信息,并分析了提离距离对输出信号的影响。研究结果表明:将多重相关法应用于该平面涡流阵列传感器的多通道含噪声输出信号的消噪处理效果明显,该算法大大提高弱强度、强背景噪声信号的信噪比;随提离距离的增加,阵列传感器各通道输出信号同激励输入信号的幅值比单调递增,而相位差基本保持不变,这些规律为该传感器的进一步研究与应用提供了参考。

基于LabVIEW的多重相关法测量相位差研究

针对全硬件的传统相位测量方法中电路本身的温度漂移、干扰信号及噪声等使测量结果产生误差的问题,结合LabVIEW功能强大、程序开发周期短、图形化编程简单直观以及相关法抗干扰能力强的特点,在虚拟仪器LabVIEW环境下,提出基于快速傅里叶变换(FFT)计算相关函数的多重相关法测量两路信噪比极低的同频正弦波相位差的设计思想和实现方法。通过实测证明:与传统的硬件电路相位差测量方法相比,基于LabVIEW的多重相关法测量相位差具有算法简单、测量精度高、设计灵活等特点,非常适合于微弱正弦信号的参数估计。

基于多重相关法的正弦信号初相检测方法

分析了基于多重相关法的微弱正弦信号检测理论,并提出了一种新的正弦信号初相检测新方法。通过对原始信号进行多重自相关运算得到信噪比高,初相为零的参考信号,对参考信号和原始信号做互相关运算和自相关运算,通过解析求解即可提取原始正弦信号的初相信息,不需要知道原始正弦信号频率及幅度,尤其适合低信噪比下未知频率的正弦信号的初相估计,算法简单,准确度可以满足工程要求,具有一定的实用价值。

一种基于自适应数据采集的正弦信号幅值测量方法及实现

正弦信号幅值测量在工程中应用非常广泛,基于传统方法测量误差大,提出一种新的测量方法,利用高速AD采样,结合FPGA技术,对被测信号进行频率初测,得到频率估计值,并控制采集速率,实现对被测信号整周期自适应采样,解决了频谱泄露问题,结合多重双向自相关技术,实现正弦信号幅值的高精度测量,仿真实验和实际样机测试数据表明本文方法的正确性和准确性,尤其在低信噪比下也有较高的测量准确度。

一种新的电力系统频率测量算法

该文研究了一种新的电力系统频率测量的新算法,利用正弦信号的频率特性,对含有谐波、噪声、直流干扰下的电力系统频率信号进行多重自相关运算,得到原始信号的自相关函数,对自相关函数求导,根据极值解析运算原理测量基波信号频率。分析了各个因素对该文算法精度的影响,给出了仿真结果,理论和实验结果表明该文算法有效地提取电力信号的基波频率,对谐波、噪声及直流电平干扰具有很强的抑制能力。算法简单,物理意义明确,具有一定的实用价值。

一种基于双通道弱正弦信号频率检测新方法

针对传统的基于自相关法的弱正弦信号频率测量中存在准确度不高的问题,本文研究了一种新的检测微弱正弦信号频率的方法,利用正弦信号的特性,通过双通道采集微弱信号,利用多重自相关和互相关原理,结合四点式频率估计和多点绝对值补偿,有效地检测了微弱信号的频率,并与传统的单通道自相关频率检测原理做了对比,结果表明本文的算法准确度更高、算法简单、实用性较强。

一种高精度的电力系统频率估计算法

该文研究了一种基于多重相关原理的电力系统频率估计算法,利用正弦信号的相关特性,对信号进行多重相关运算,极大地提高了信号的信噪比,提高了测量精度。分别讨论了信号的信噪比,采样点数,A/D的量化位数对测量结果的影响,并给出了具体的仿真结果,并与传统的方法进行了比较。实验表明这种方法能有效地对信噪比很低的信号的频率进行估计,在低信噪比下,精度比传统的方法要高1～2个数量级,而且算法简单,物理意义明确,精度却可以满足工程的要求。

一种新的电网频率测量方法

该文研究了一种新的电网频率测量方法,分析了含有谐波和直流成分的电网信号的自相关运算结果,并对电网信号的多重相关函数进行二次求导,结合等比定理和解析运算解决了分母过零问题并得到电网信号的基波频率测量的解析表达式,分析了可能影响测试结果的因数,仿真实验表明了该文方法的有效性。

一种基于双通道微弱正弦信号幅值检测的新方法

针对传统的基于自相关法的弱正弦信号幅值测量中存在准确度不高的问题,本文提出了一种新的基于双通道的正弦信号幅值检测新方法。根据正弦信号和噪声的统计性质,采用双通道对原始信号进行同步采样,提取原始正弦信号的幅值信息,分析了各个因素对算法的影响,实验结果表明本文的算法较传统的自相关法准确度有大幅提高,具有一定的工程实用价值。

基于MF-DCCA的港口与非港口地区PM_(2.5)与NO_X互相关性分析

针对PM_(2.5)与NO_X序列间的互相关性特征,采用多重分形去趋势波动互相关分析法(MF-DCCA),对香港葵涌(港口)和沙田(非港口)地区的PM_(2.5)与NO_X浓度序列进行了研究.首先,基于整体数据进行研究,发现港口和非港口地区的PM_(2.5)与NO_X的互相关性均具有长程相关性和多重分形特征,港口地区的多重分形特征比非港口地区的要弱.然后,对四季数据进行研究,结果表明港口和非港口地区的PM_(2.5)与NO_X的互相关性在四个季节均具有长程相关性和多重分形特征.而且PM_(2.5)和NO_X互相关性多重分形特征具有明显的季节变化,春、夏、秋季时港口地区的PM_(2.5)与NO_X的互相关性多重分形特征比非港口地区的弱,冬季则相反.

股指期货与现货市场风险高频变化交叉相关性研究

在多重分形分析框架下以MV表征市场风险,将MV与MF-X-DFA算法相结合并加以拓展,实证检验经济转型时期我国沪深300股指期现市场间风险交叉相关性特征和结构性成因,并对当月和次月连续期货合约对现货风险控制效果的差异进行比较。结果表明:我国沪深300股指期现市场间风险的交叉相关性具有正向持续的多重分形特征;在高风险波动期,股指期货对现货风险的整体控制能力不足;次月连续合约无论在风险交叉相关关系的正向持续性还是期货对现货的风险控制能力方面均较当月连续合约更具优势;现货市场风险的长记忆性和期货市场风险的厚尾分布特征是期现市场风险交叉相关多重分形特征的数据结构性成因。

基于地面传感器的战场目标定位方法

精确的网络节点定位是无线传感器网络各种应用和展开部署时自组网及网络管理的首要和基础条件,这就要求有很高的定位精度。战场侦察地面传感器系统中,大多使用声/震传感器结合时差定位法对地面目标进行定位,但其在近点定位效果较差,且若需在远点的测距精度达米级时,要求测时精度达纳秒级。无源红外传感器通过感知IR强度变化和方向对目标进行运动方向和数量的判别,它的测向误差在毫弧度级,理论上可采用多重采样相关定位法建立仿真模型,结果表明:基于红外传感器的地面目标定位算法对地面战场目标定位切实可行且定位精度较高。

异步两点激励振动试验系统相位差校准的实现

异步两点激励振动试验系统相位差控制的准确度直接影响台面振动条件的输出,对其进行相位差的校准是非常必要的。本文基于LabVIEW,以多重相关法和频谱分析法为理论基础,开发相位差校准软件,并对两种方法进行评估。搭建用于进行同频正弦振动信号相位差测量的相位差校准平台,采用该相位差校准平台实现某型号异步两点激励振动试验系统相位差校准,验证了相位差校准平台具有较高的准确度以及有效性。