基于RBF神经网络分析的微弱电信号预报

采用自制双重屏蔽系统(屏蔽室和屏蔽箱结合)和自制的铂金传感器刺入植物茎部接触式微弱电信号的测试方法,对绿萝(Scindpsus aureus)植物的自身电信号进行了测试.利用小波软阈值消噪法对测试数据进行消噪,并进行了时间序列的高斯径向基函数神经网络预测.结果表明,利用径向基函数(RBF)人工神经网络对植物微弱电信号进行短期预测是可行的.预测数据可用作温室和/或塑料大棚生产中建立植物自适应电信号智能自动化控制系统的重要参数.

菊花微弱电信号的神经网络预测

依据菊花(Dendranthema morifolium)植物电信号小波软阈值消噪后的数据,进行了其电信号时间序列的高斯径向基函数(RBF)神经网络预测.菊花植物电信号是一种微弱低频非平稳信号,最大幅值1 093.44μV,最小为-605.35μV,均值-11.94μV;功率谱分布为0-0.2 Hz.该结果说明,利用RBF人工神经网络对植物微弱电信号进行短期预测是可行的,其预测数据可作为以节能为目标依据植物自适应电信号特性建立温室和/或塑料大棚智能自动化控制系统的重要参数.

长春花微弱电信号的ARIMA模型

依据长春花(Catharanthus roseus)植物电信号小波软阈值消噪后的数据进行其电信号时间序列的求和自回归移动平均(ARIMA)模型分析.长春花植物微弱低频电信号的模型是Xt=2Xt-1+Xt-2+tε-0.119 04tε-1-0.361 83tε-2-0.155 47tε-3-0.363 66tε-4.长春花电信号幅值后向10个点的真实值与预测值的相对误差小于15%,表明利用自回归移动平均(ARIMA)模型对植物微弱电信号特性进行预测是可行的.预测数据可作为以节能为目标依据植物自适应电信号特性建立温室和/或塑料大棚智能自动化控制系统的重要参数.

燕子掌微弱电信号的计量研究

利用自制的屏蔽室和屏蔽箱以及自制的铂金传感器接触式微弱电信号测试仪,初次获得了燕子掌(Crassula portulacea)自适应微弱电信号特性.采用小波软阈值消噪法对测试电信号进行消噪,并进行了时间序列的高斯径向基函数(RBF)神经网络预测.结果表明,采用RBF人工神经网络对植物微弱电信号进行短期预测是可行的.实现预测是在温室和/或塑料大棚生产中建立植物自适应智能化自动控制系统的关键环节.

试论植物微弱电信号研究

介绍了植物微弱电信号的特点、产生机理、生理效应 。

高精度微弱电信号检测装置的试制

本文介绍了一种用于恒流源伏安法电阻测量系统中的高精度、微弱电信号放大检测装置的原理及特点 ,对核心元件选用做了必要的说明 。

微弱电信号的信息融合检测分析

将自制的具有铂金传感器的双重屏蔽微弱电信号测试系统,所获取的植物微弱电信号、小波软阈值消噪、时间序列的求和自回归移动平均(ARIMA)模型等单因素分析耦合成信息融合技术,对雏菊电信号时间序列进行了数据融合分析预测.雏菊电信号为微伏量级,其幅值有随温度的升高而微弱增加的趋势.ARIMA模型对植物微弱电信号特性进行预测是可行的.以节能为目标依据雏菊植物自适应电信号的预测参数可作为建立塑料大棚智能化控制系统的重要依据.

关于微弱电信号的信息融合检测探讨

微弱电信号包含着非常多的有用信息,提取和检测这些信息对预测事物的生长和发展趋势意义重大。本文对微弱电信号的信息融合检测进行了一些有意义的探讨,希望对相关工作能够有所借鉴。

微弱电信号的数字检测综述

对于微弱的被测振动、声等物理量,通常通过振动传感器或声传感器等转换为微电流或低电压信号,实现数据采集。幅度很小和强噪声背景下的微弱信号,是检测中的难点和重点。基于数字检测理论综述了现有微弱电信号检测方法的研究状况和实际应用领域发展情况,总结了相关硬件设计。最后给出了未来研究方向与展望。

基于STM8的微弱电信号检测系统设计

铝电解系列虽然是由大直流电流提供能源进行生产,但各部分电流载体的通流状态和变化影响着铝电解生产的稳定运行,由于电流载体的电阻极小,属于微欧或更小级别,对这样的微弱电信号进行检测,获取数据是提高铝电解生产管控水平的关键。为此,本文研制了一种基于STM8单片机的微弱电信号检测系统,适用于铝电解生产的工业环境。

基于LabVIEW的微弱光电信号采集与处理系统的设计

微弱光电信号的采集与处理技术是工业自动化中常见的一个问题。本文提出一种基于LabVIEW的虚拟仪器技术为平台,设计了基于单片机作为核心控制器件,用光敏二极管作为光电传感器件采集数据,以及放大、滤波信号调理电路,实现计算机实时显示采集得到的微弱光电信号,能够快速给出光电信号的频谱处理结果。系统灵活性高,具有广泛的应用前景。

基于物联网技术的微弱光电信号自动检测研究

微弱光电信号检测是光电场检测核心,以往微弱光电信号检测方法的检测范围小,已无法满足微弱光电信号检测标准,因此,研究基于物联网技术的微弱光电信号自动检测方法,提高微弱光电信号自动检测范围。通过物联网感知层的数据采集卡采集激光传感器发出的光电信号,经基于数字信号处理的微弱光电信号自动检测方法的双重锁相结构去除信号相位差干扰后,实现微弱光电信号自动检测,检测后信号数据经通信网络传输应用层数据库内,采用基于小波分频叠前相干噪声压制方法和复合数字滤波算法处理数据库内检测的微弱光电信号,提高微弱光电信号自动检测效果。实验结果表明:该方法的检测性能良好,检测范围高达1 800 km,可快速检测微弱光电信号强度,微弱光电信号检测平均准确率高达97.62%。

微弱光电信号检测电路优化设计

微弱光主要是指人们视觉器官感觉出的最低视场亮度,是光学领域中的重要内容,目前在工业生产和科学研究领域,微弱光电信号都得到了广泛的应用。微弱光电信号的检测模式有很多种,光电检测技术是最常见的,主要原理是利用光电检测仪器实现对光学信息的采集与处理,经过电路放大,进而输出电信号。因此,优化微弱光电信号检测电路是十分必要的。本文首先对相关概念和原理进行了阐述,分析了二极管电路的特点,针对微弱光电信号检测电路的优化提出了有效的建议。

基于FPGA自动频率跟踪数字锁相放大器的微弱光电信号检测研究

随着我国电力行业的进步,光电信号检测特别是微弱光电信号检测研究有了充分的发展,并得到了广泛应用。检测研究中有着难以收集与噪声干扰严重的客观条件,数字锁相放大器是光电微弱信号检测中常应用到的一种检测仪器,文章研发一种基于FPGA自动频率跟踪控制的数字锁相放大器,经实际测试可以能够提高微弱光电信号检测的准确度,测量结果有着良好的稳定性。

新型混沌振子检测微弱光电信号幅值研究

目前常用的混沌振子检测微弱光电信号幅值的方法还是局限在传统的Duffing方程上,但由于其结构简单,其动态特性具有一定的局限性。在详细研究典型混沌振子动态特性的基础上,将复杂的Lorenz混沌方程和Rsslor混沌方程应用到强噪声背景下微弱光电信号幅值检测中,旨在探索检测微弱光电信号幅值的新方法,仿真结果验证了该检测方法的有效性。

君子兰叶片电信号的初步研究

首次采用铂电极测定了君子兰叶片的微弱电信号,在增益设置为200倍,时间常数为5s,滤波设置为30Hz时,测得在起始阶段植物信号渐增后趋于平稳,之后此条件下不再有任何变化,且一天内植物信号波形在同一测点的峰峰值在几个到十几个mV间变化;当将增益设置增大到80000倍时,可以看到植物信号微弱部分的变化,可看出此信号为叠加有噪声的随机信号,经过初步统计峰峰值在10～150μV.

基于Labview的微弱光电信号锁相检测技术

基于Labview虚拟仪器设计平台和相关原理,提出了在微弱光电信号检测中利用软件实现锁相检测的技术。文中同时对相关器进行了仿真,仿真结果证明此方法可以有效地实现对被调制的微弱光电信号的检测。

一种基于DSP的测量微弱光电信号的方法

采用相关检测原理设计并基于DSP的双相位锁相放大技术,设计了一种光电信号检测的方法,特别是针对背景噪声比较大的微弱光电信号,它具有很高的灵敏度。从应用的角度研究了微弱光电信号的检测原理,讨论其应用于DSP技术的双重锁相结构的优点,消除了参考信号和待测信号相位差不确定性的影响。实现了对微弱光电信号的实时在线检测。

基于嵌入式技术的微弱光电信号自动检测系统

为了提高微弱光电信号检测效果,针对当前微弱光电信号检测过程存在的一些问题,提出基于嵌入式技术的微弱光电信号自动检测系统。分析了当前微弱光电信号的研究进展,采集微弱光电信号,并采用小波分析方法对微弱光电信号进行去噪处理,神经网络对微弱光电信号进行分析,建立微弱光电信号检测模型,通过仿真实验分析了微弱光电信号检测效果。结果表明,系统可以高精度实现微弱光电信号检测,减少了微弱光电信号误检率,同时缩短了微弱光电信号检测时间,提高了微弱光电信号检测效率。

合成孔径激光雷达中微弱信号噪声分析与处理

关于合成孔径激光雷达中微弱光电信号的检测技术,分析了PIN光电二极管的主要噪声来源,设计了偏置电路和滤波电路;鉴于高频效应的影响,合理使用电磁屏蔽等措施。实验结果表明PIN电路的设计和电磁屏蔽的使用有效减小系统噪声,提高了信噪比,为合成孔径激光雷达的实际应用提供了依据。