高速数字信号采集处理系统设计

为实现对各种数据快速准确的采集,提出了一种以DSP为基础的数字信号处理方法.由DSP构成的数字信号处理系统以数字信号处理为基础,具有与其他以现代数字技术为基础的设备接口方便、数字部件易于高度集成、系统精度高的优点,使其得到广泛的应用.实践证明,系统取得了良好的效果..

基于DSP的数字信号采集处理系统设计

为快速准确地采集各种数据,提出一种基于DSP的数字信号处理方法.系统采用DSP作为主处理芯片,外围电路由FPGA实现.多路高速数据使用并行方式进行采集,利用DSP高速处理能力对数据进行处理,最后通过在FPGA内部实现的UART电路与模拟串行口完成数据传输.利用DSP+FPGA设计的数字信号处理系统,具有与其他以现代数字技术为基础的设备接口方便、系统精度高、工作可靠的优点.

基于多个数字信号处理器的航空发动机参数采集系统设计与实现

根据航空发动机参数采集系统的数据采集和处理以及与其他机载设备进行数据通信等任务特点,采 用模块化设计方法,利用双口RAM实现了一个由3片数字信号处理器构成的航空发动机参数采集系统。

数字信号处理技术的激光传感器温度校准系统

为提升激光传感器的温度检测精度,设计一种基于数字信号处理技术的激光传感器温度校准系统。利用聚光镜和全反射镜聚焦完成能量,设置被校准温度传感器与光电温度探测器于光学聚焦交点,被校准温度传感器接收完成聚焦的能量提升温度检测性能,利用MAX1460型数字信号处理器作为智能信号调理器,通过离散小波变换以及温度补偿技术数字化处理传感器输出信号,完成处理后的补偿结果利用数字示波器展示至用户。系统测试结果表明,设计系统可实现温度的有效校准,校准后温度检测误差低于0.1℃。

基于MATLAB App Designer的数字信号处理教学辅助系统设计

针对“数字信号处理”课程概念抽象、公式繁琐的特点,利用MATLAB App Designer控件多、界面友好、交互性强等特点设计了一款教学辅助系统。包含了数字信号处理课程内容中的常见信号及其运算、傅里叶变换及分析、滤波器设计、综合应用等方面。通过输入参数或修改参数,就能显示相应的响应结果,从而将数字信号处理抽象的数学运算,变成直观的、可视过程,有利于学生增强对理论的理解。设计的程序可添加在MATLAB App中随时调用,也可形成脱离MATLAB环境的可执行文件,经过2年在教学演示、实验辅助等方面的应用,取得了良好的效果。

基于数字信号处理器的航空发动机参数采集系统设计

介绍了数字信号处理器(DSP)在航空发动机参数采集系统中的具体应用。采用TMS320C31浮点数字信号处理器为核心设计了航空发动机参数采集系统,该系统对航空发动机的排气温度、滑油温度、滑油压力、液压压力、燃油压力等模拟量和发动机燃油瞬时流量、燃气涡轮转速、旋翼转速、自由涡轮转速等频率量以及放气阀门开关、轮载开关等输入开关量进行采集和处理,并输出相应的告警信号给飞机的告警系统,同时将采集到的各种信号通过RS-422A串行通信链路传送给发动机参数显示系统和备份设备。

多数字信号处理器在 SPECT 数据采集系统上的应用研究

本文介绍了在环境探头ＳＰＥＣＴ数据采集系统上利用多数字信号处理器技术的几种方案，并在现有的ＭｃＳＰＥＣＴ系统上对几种方案进行了测试比较。

数字信号处理分层式实验系统设计

针对数字信号处理课程理论抽象、课时有限、学生层次参差不齐的特点,提出一个分层式综合实验系统。系统基于设计,分成“验证型”、“拓展型”和“工程型”三个模块,实验内容由基础到应用,难度逐渐加深。验证型实验验证概念和算法并以波形图直观显示;拓展型实验是分析方法的应用;工程型实验分析处理光信号、地震波、语音信号和数字图像。实践结果表明,系统能激发学生的学习动力,提高学生的实践动手能力。

基于MATLABApp技术的“数字信号处理”“信号与系统”的可视化教学研究

文中根据民办应用型大学的教学要求,针对“数字信号处理”“信号与系统”两门电子类专业基础课公式多、概念抽象、内容交叉较多的特点,利用MATLABAppDesigner设计了虚拟仿真实验平台,整合了优化课程知识,同时将“工程观”融入课程中,将理论知识与工程实际相联系,增强了学生综合分析和解决问题的能力。

基于数字信号处理器的振动信号采集及边缘计算系统设计

针对机械设备振动信号状态监测中多通道高频采样时数据吞吐量大导致的网络带宽、存储空间和计算资源占用高及通信成本高的问题,基于TMS320F28335型数字信号处理器设计一种8通道信号采集及边缘计算系统,完成振动信号的采集以及信号在边缘端的初步处理;基于该系统主要元件包括微机电系统加速度计、AD7606型模数转换采样芯片和CH395L型以太网协议栈芯片,完成系统的硬件设计,并利用子带编码技术,实现边缘计算算法在该系统的部署。结果表明,该系统能有效地采集机械设备的振动信号,基于子带编码的边缘计算方法提高了振动信号的信息密度,系统计算结果表示了机器的健康状态,可有效地用于机械设备的状态监测与进一步故障诊断。

“数字信号处理”课程改革探索及实践

为提高浙江大学“数字信号处理”课程教学质量,激发学生的学习热情和积极性,促进学生自主性、研究性学习,调研了17所高校的数字信号处理类课程,通过对课程知识点、考核方式、课程教材3个方面的调研结果进行对比和分析,探讨浙江大学“数字信号处理”课程的教学改革工作,探索教改实践并介绍已取得的效果。

磨音信号采集与处理实验系统的设计与实现

在实验教学中,为帮助学生更好地掌握声音信号采集与处理领域的相关知识,开发了一套磨音信号采集与处理实验系统。采用STM32F103作为主控芯片,实现磨音数据的采集与存储、快速傅里叶分析、选频段磨音能量分析、TCP通信等功能。在实验教学中重点介绍磨音采集电路、信号调理电路、上位机显示等内容。实验的综合性强,能够有效促进学生的工程能力和科研思维的发展。

铁路货车轴温实时监测系统中采集处理与MVBC编解码功能的设计及验证

为保障列车运行安全,该文对铁路货车轴温实时监测系统进行设计与验证,在采集通道接口防护基础上实现温度信号的通道选择、滤波、AD转换和电绝缘等功能,保障数据采集的可靠性。为解决温度测量和传感器的故障检测问题,该研究对模拟输入子系统和信号处理子系统进行深入设计,从而实现铁路货车轴温监测设备的数据采集和处理功能,并利用FPGA设计完成多功能车辆总线控制器MVBC编解码模块。最后,通过对温度信号处理子系统、MVBC总线控制器编解码模块的系统进行验证,达到预期效果。

基于区块链技术的企业数据自动化采集与处理系统设计

在数字化时代,企业正面临着数据管理的巨大挑战,包括如何安全、高效地采集和处理海量数据。区块链技术以其独特的去中心化特性、数据不可篡改性,以及高度的安全性,为解决这些问题提供了新的思路。通过区块链技术,企业可以在一个透明且不可篡改的环境中自动化采集和处理数据,从而提高数据处理的效率和安全性。本文分析了企业数据自动化采集的需求,并构建了相应的系统架构,重点讨论了数据自动化采集的重要性和基于区块链技术的数据处理流程设计,旨在为企业提供一套高效、安全的数据管理解决方案,利用区块链技术优化数据采集与处理流程,从而促进企业信息化建设和数据价值的最大化。

基于SCADA系统和信号处理的风力发电机主轴承故障分析与诊断

基于SCADA在线监测系统,通过该系统获取到主轴承实时振动数据,用小波包、集合经验模态分解模型进行信号处理和提取故障特征,分析其时域图的冲击信号、频谱图故障特征频率、包络谱故障频率幅值和谐波信号倍数情况,可以判断出主轴承故障位置以及受损情况,实现主轴承故障预警,为风力发电场现场运维人员高效维修提供帮助,降低运维成本。

基于Matlab的数字信号处理实验仿真系统的实现

针对数字信号处理课程的特点和Matlab软件在可视化编程和数值计算的优势，开发出一套能辅助《数字信号处理》教学的实验仿真系统，既能丰富老师的教学手段，又能提高学生学习质量。

污水处理计算机监控及数据采集系统

在现代污水处理工艺中,以模型为基础的控制,其中,网络环境下的实时数据采集与监测是其中的核心。应用于环境工程的污水处理计算机监控与数据采集系统,该系统可将控制模式通过网络上传到下位机,以达到对污水处理装置进行实时监控以及对实验室硬件进行监测的目的。采用水处理建模仿真技术和控制技术相结合,研制出一套适合我国实际情况的智能控制系统软件。实践表明,所提出的方法灵活、易于扩充,对污水处理过程的计算机监测与实时数据收集具有重要的指导意义。

燃气厂站自控系统中的数据采集与处理技术

燃气厂站自控系统作为保障燃气安全运行的关键技术之一,在现代燃气工业中具有重要意义。数据采集与处理作为其核心功能,直接影响系统的可靠性与性能。本论文旨在深入探讨自控系统中数据采集与处理技术的应用与优化,以提高系统的智能化、自动化水平,保障燃气运输、储存、分配等环节的安全与效率,为燃气工业的发展贡献新的思路与方法。

分层递进式“数字信号处理”实验系统的开发与实现

针对普通高校生源、学生基础水平存在较大差异的问题,提出一种层次递进式实验教学方案,即根据学生的能力水平设计不同的教学任务,引导学生由浅入深、由基础到应用逐层递进。遵循此原则设计开发了基于Matlab GUI的"数字信号处理"实验系统,分为"基础篇"、"拓展篇"和"应用篇",以使不同层次的学生在知识和能力上都能得到提高和发展。实践表明,该教学形式深受学生喜欢,取得了良好的教学效果。

水质监测系统的数据采集与处理技术探析

水质污染对人类健康和生态环境造成严重危害。因此,开展水质监测对保障水环境安全至关重要。文章以水质监测系统为切入点,介绍了其组成与功能;重点分析了传感器技术、采样技术、信号传输技术等数据采集技术,以及数据预处理、水质评价与分析等数据处理技术;并通过案例展示数据采集与处理技术的具体应用,旨在提高水质监测的自动化和智能化水平,为水环境管理决策提供及时、可靠的技术支持。