色噪声下共址MIMO雷达自适应检测波形设计

研究了存在色噪声时共址MIMO雷达的自适应检测波形设计问题。推导了检测率、虚警率与发射波形关系的表达式。鉴于该表达式的复杂性,引入两个渐近准则,即相对熵和散度准则,同时推导了最优检测波形的闭式解。经理论分析和实验仿真得出结论:两种信息论准则对应的最优波形是一致的;最优检测波形与目标、噪声匹配;最优检测波形的信噪比同时也达到最优。

电力电缆故障检测波形分析

重点分析了电力电缆各类性质故障的检测波形的形成过程，对波形的畸变现象作了理论上的分析，列出了特殊波形的实例波图，有利于测试人员更好地分析故障波形，更快地寻找故障点。揭示了低压脉冲波对导体阻抗敏感性高的这一特点。

色噪声下认知雷达自适应检测波形设计

研究了存在色噪声时认知雷达的自适应检测波形设计问题。推导了检测率、虚警率与发射波形关系的表达式。介于此表达式的复杂性,引入两个渐近准则,即相对熵和散度准则,并在这两个准则下推导了最优检测波形的闭式解。经理论分析和实验仿真得出如下结论:1)两种信息论准则对应的最优波形是一致的;2)最优检测波形与目标、噪声匹配;3)最优检测波形的信噪比同时也达到最优。

沉管灌注桩的PIT检测波形分析

通过大量的工程实例 ,介绍沉管灌注桩的PIT检测波形分析。

检测波形数据综合分析展示软件

正按照一定采样间隔连续存储的检测数据一般称为波形数据,根据采样方式分为定时采样数据和定距采样数据。波形数据包括基础设施状态的详细信息,是分析基础设施质量状态的第一手资料,深受设备养护维修部门的重视。检测技术发展初期,一般通过各种记录仪以图纸形式记录数据,检测结束后分发给现场维修部门进行分析,查找问题分析变化,很难实现数据的对比分析和长期保存。

基于IR-UWB的睡眠状态下人体呼吸波形检测方法

睡眠过程中的人体呼吸波形检测对于智慧康养和医疗保健应用至关重要,结合不同的呼吸波形模式可以实现睡眠质量分析和呼吸系统疾病检测.传统基于接触式设备的呼吸感知方法会给用户带来诸多不便,与其相比,非接触式感知方法更适合进行连续性监测.然而,在睡眠过程中由于设备部署、睡眠姿态以及人体运动都具有随机性,严重限制了非接触呼吸感知方案在日常生活中的使用.为此,提出一种基于脉冲超宽带(impulse radio-ultra wide band,IR-UWB)的睡眠状态下人体呼吸波形检测方法.所提方法以睡眠状态下人体呼吸时其胸腔起伏导致无线脉冲信号传播路径的周期性变化为基础,进而生成细粒度的人体呼吸波形,实现呼吸波形的实时输出以及呼吸速率的高精度估计.首先,为了从接收无线射频信号中获取人体呼吸时的胸腔位置,提出一个基于IR-UWB信号的呼吸能量比指标来实现目标位置估计.然后,通过提出基于I/Q复平面的向量投影方法和基于呼吸向量圆周位置的投影信号选择方法,从反射信号中提取到人体呼吸特征波形.最后,结合变分编码器-解码器网络来实现睡眠状态下细粒度的呼吸波形恢复.通过在不同条件下进行大量实验测试,结果表明所提方法在睡眠状态下监测的人体呼吸波形与商用呼吸带获得的真实波形高度相似,其呼吸速率的平均估计误差为0.229 bpm,可实现高精度的睡眠状态下人体呼吸波形检测.

关于有源声呐检测最佳波形

本文研究仅能量受限下有源声呐检测最佳波形。证明当混响、介质传播和目标散射过程的散射函数为对称函数时,相关接收机的最佳参考波形和最佳检测波形相同,最佳检测波形为一非线性齐次积分方程的解。如果进一步假定散射函数与时延无关,文中证明了最佳检测彼形仅取决于它的幅频特性而其相频特性的选择可自由。本文所得的结论把匹配滤波器的理论推广到存在混响和回波畸变的信道。

基于改进EMD算法的谐波检测

针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)容易出现端点效应的问题,提出一种基于极值延拓的方法对谐波电流信号进行端点处理,再进行时频分析的方法。首先采用极值延拓法对谐波信号进行端点延拓处理,然后对延拓后的信号进行EMD分解并得到一系列本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),最后对各IMF分量进行希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT),得到各次谐波的频率和幅值。仿真结果表明,所提方法可有效改善EMD分解产生的端点效应,能够准确提取谐波信号的特征。

小应力扰动下岩石弹性波速变化的波形检测

弹性波速变化能够反映岩石内部结构和应力的变化,成为工程结构监测的重要基础,其关键是实现小应力扰动下的高精度检测。在室内建立一套试验测量系统,对3类岩石的6块样品进行单轴压缩试验,同步记录小应力作用下岩石的应变、声发射及超声波波形。分析岩石非均质引起的多次散射波(尾波)特性,利用尾波干涉测量实现波速变化的高精度波形检测,发展小应力扰动下岩石弹性波速变化的检测方法,并对尾波波速随应力的变化规律进行分析。结果表明:尾波干涉测量可以实现小应力扰动下的高精度动态监测,具有对岩体扰动小、灵敏度高、稳定性好、操作简单的优点;所提方法应用的条件是介质散射强度高,尾波较为发育,观测系统重复性好;尾波波速随应力的相对变化率dv/v是岩石损伤状态的一种表征,尾波波速变化具有记忆效应;与声发射相比,所提方法稳定,易识别,可用于岩心地应力测试。

基于小波变换的脑电图癫痫波形检测

脑电图中癫痫波形的自动检测与分类是临床上很有意义的工作。我们根据脑电图中的癫痫特征波形 ,利用小波变换的时频局部化特性 ,给出了一种高效的癫痫波形的自动检测方法 ,构造了一个连续的癫痫波检测系统。通过检测不同尺度上的局部极大值 ,确定出对应的脑电图中的锐变点位置 ,并由此检测出脑电图中的癫痫波。从初步临床试验的结果来看 ,系统具有检测精度高、可连续作业等优点 ,获得了较好的效果。

利用小波变换检测电化学噪声信号波形

简述了应用小波变换检测点蚀电化学噪声信号的基本原理。对在３．５％ＮａＣｌ溶液中工业纯铝发生点蚀的电化学噪声信号检测分析表明：小波变换能够提取发生点蚀的电化学噪声信号和测量系统噪声在多尺度分辨空间中的波形特征，根据表征该特征的小波系数模极大值在不同尺度下的传播特性，可实现对点蚀电化学噪声信号波形的检测。

12导同步心电图波形检测与识别的研究

设计高保真12通道放大器,同步检测分析12导联心电图是符合国际心电学发展方向的一种新的检测分析方法,该方法可同步整体观察和识别12个导联同一心动周期的波形,提高各种测量、分析计算的准确性,降低目前存在的心电图测量计算的变异性,在临床诊断中具有重要意义.提出采用微机并行口的EPP协议设计A/D卡,实现心电数据采样和传输,既简单易用又使多种设备共享同一个接口,依据不同的软件实现不同的功能,鲁棒性好.使检测分析系统的整机性能更稳定、可靠.

基于稀疏分解和模糊理论的心电信号波形检测及识别

心电图是现代医学的一个重要诊断依据。用计算机检测识别心电信号波形,能缓解越来越庞大的心电数据给医务人员带来的工作压力,减少因疲劳、疏忽以及主观偏差产生的误差。利用改进的Gabor字典和粒子群优化算法,对心电信号做稀疏分解,并根据所得系数及对应的原子特性,建立模糊规则检测QRS波群。再在QRS波群前后,通过稀疏分解找到最有可能对应着P波、T波的原子,然后用模糊系统完成P波、T波的检测识别。实验表明,算法QRS波群检测正确率高,P波、T波波形识别符合专家的主观判断,算法切实可行。

基于电流波形检测法的开关磁阻电动机无位置传感器控制

开关磁阻电动机(SRM)在采用电压PWM控制方式时,通常在定、转子齿极开始重叠位置处出现峰值电流。传统电流梯度法利用该峰值电流的前后电流微分值符号变反的特征,通过微分和过零检测电路得到转子位置,但存在检测电路参数设计繁琐,低速运行时不易获取正确的转子位置以及容错能力较差等缺点。为此,提出了一种基于电流波形检测的转子位置估算方法。该方法通过比较前后时刻电流大小,在该相关断时刻确定该相电流峰值及其对应的时间,并与前一相峰值电流对应时间共同计算确定后一相的关断时间。随后通过给定开通角,计算出开通角对应脉冲数,再通过比较当前计数值与该开通角对应的脉冲数,确定当前相或后一相的开通时间。该方法不仅保留了不依赖SRM参数的优点,而且无需微分、过零检测等外围电路,在低速运行时也能够得到正确的转子位置且具有较强的容错能力。通过基于该方法搭建的SRM无位置传感器控制系统的DSP驱动实验,证明了所提方法的可行性和有效性。

基于稀疏分解和神经网络的心电信号波形检测及识别

心电图是现代医学的一个重要诊断依据。用计算机检测识别心电信号波形,能缓解越来越庞大的心电数据给医务人员带来的工作压力,减少因疲劳、疏忽以及主观偏差产生的误差。利用改进的Gabor字典和粒子群优化算法,对心电信号做稀疏分解。稀疏分解得到一个和原信号相比非常稀疏的解向量,与解向量中每个非零值相对应的是从字典中选出的和原信号结构特点最为接近的字典中的一组原子。根据解向量中非零值的大小以及对应原子的波形,确定此原子代表的波的波幅、波宽、波形、位置等信息。然后利用心电信号的先验知识,确定原子代表的波属于那种特征波(P波、QRS波群或T波),进而建立神经网络的训练样本。经过训练,神经网络将能实现对稀疏分解后的心电信号波形的自动检测识别。实验证明,此算法能同时实现几种特征波的检测及识别。

动态心电图QRS波形检测算法的分析

基于对动态心电图QRS波形进行特征分析和特征提取的基础上,采用线性分析方法对QRS波形的检测算法进行语法描述。大量的实验证明该方法是确实有效的。

基于稀疏分解的心电信号波形检测及形状识别

为对心电信号进行波形检测和形状识别,解决心电信号自动诊断的重点和难点,在稀疏分解的理论基础上,构造符合心电信号特点的超完备字典,基于此字典,利用匹配追踪算法对心电信号做稀疏分解。根据稀疏分解所得解向量及与解向量在字典中对应的原子找出心电信号的特征波的起点、终点、峰值点等,最终实现心电信号的几种特征波的波形检测及形状识别。实验证明该算法的QRS波群检测率为99%,P波、T波检测率为85%,对P波和T波的形状识别符合人的主观判断。这些检测和识别结果为心脏病的自动诊断提供了依据。

多通道全波形声发射检测系统的研究

文章提出了多通道全波形声发射检测系统的构建方法 ,重点描述了系统软、硬件设计中的关键问题及其解决方法。现场测试表明 ,该系统满足检测的定量、定位要求 ,并通过波形信号分析达到声发源的定性识别。

基于波形检测原理的低频振荡监控装置

随着大区电网的互联,电力系统的结构更加复杂,系统的动态稳定问题也更为突出。近几年国内每年都发生数起低频振荡事故,如何及时发现并迅速平息低频振荡已成为众所关注的课题。文章介绍了低频振荡发生的原因、检测方法以及基于检测有功功率振荡波形进行低频振荡判别装置的原理,文章将实际电力系统发生低频振荡时联络线的电气量波形通过波形回放技术,验证了该装置判据和动作逻辑的正确性。目前该装置已投入运行,运行情况良好。

新型轨道不平顺波形检测系统研究

针对轨道不平顺波形分布的随机性和复杂性,研究具有机械滤波功能的新型轨道不平顺波形检测系统。阐述新型轨道不平顺波形检测系统的轨道长波长、短波长的检测原理和轨道不平顺波形的复原方法,以及结构组成及工作原理,并对试验检测数据的重复性、轨道不平顺波形与弦测值之间的关系和轨道不平顺波形复原进行分析;通过现场试验,复原出轨道真实不平顺波形,验证其稳定性、可靠性及检测精度。