基于DSP的柴油机振动信号小波降噪实时性研究

针对柴油机实时监测系统采集的振动信号采样频率高、实时降噪困难,而传统的实时性评价方法难以准确描述数字信号处理器(DSP)中所需降噪时间的问题,提出基于DSP的小波变换指令周期模型作为实时性的评价依据,对比不同小波算法的实时性优劣;根据采集的柴油机缸盖振动信号特征,提出基于变异系数定权法的综合评价指标,从降噪效果和实时性两个角度优选了小波基函数.结果表明:该模型与DSP中小波算法的实时性吻合较好,且优选的小波降噪参数能满足采样频率为25 kHz下的实时降噪需求.

基于单片机的数据采集与处理系统

信号采集与设备自动化处理是自动化建设过程中的两个重要环节。基于单片机的信号采集系统更加稳定,能够满足多通道、多类型的信号采集。通过单片机的分析,信息兼容性更强。单片机是近年来应用最广泛的控制器之一,它不仅结构简单,而且稳定安全,数据采集与处理系统是复杂的高端系统,在人工智能、仪器仪表等智能应用中得到越来越广泛的应用,不仅体现了重要的工业使用价值,而且对人们的现代生活有着深刻的影响。本文对单片机的数据采集和处理系统进行分析探讨。