自适应提升小波变换在心音信号预处理中的应用

通过构造提升小波变换的预测滤波器和更新滤波器,将自适应提升小波变换用于心音信号的预处理,提升小波变换不仅保留了小波变换在信号处理中的优势,而且可以提高信号处理的速度,可以在心音信号的实时处理中起到很好的去噪效果.通过仿真实验对实际采集的几十组心音数据进行了去噪处理,结果表明,该方法在去噪效果和处理速度上都有着明显的优势,在心音的实时采集中有很重要的应用价值.     

基于嵌入式系统的便携式心音分析仪的研究

心音作为一种人体重要声信号，在心血管疾病研究中具有重要价值。本研究开发了一种基于嵌入式计算机、用于采集并分析心音信号（PCG）的便携式辅助诊断系统，实现了以下功能：心音及同步心音信号的双通道采集，准确实现心音定位；病人信息和心音数据的数据库管理；心音信号波形回放及声音回放。更为重要的是，该系统能对心音和心杂音进行能量和时频特性分析，获取心音信号的时频特征，对心脏病进行辅助诊断。该仪器体积小、成本低、使用灵活方便，特别是对一些因患心脏疾病而不方便行动的病人可实行床旁动态监护。     

基于决策树的便携式心音诊断仪

在TMS320C5402上实现了基于决策树理论的心音分类器,用心电信号区分第一、第二心音信号,以心音信号的时域特征参数短时平均过零率、短时超限率、信号的平均时间、持续时间及短时能量作为分类依据.该心音诊断仪能够实时采集、显示和处理心音、心电信号.试验证明它可对常见的多种病态心音做出正确的诊断.     

基于Teager边界谱心音身份识别的特征提取算法

心音信号是一种典型的非平稳信号,传统信号处理方法的应用受到很大限制。该文提出通过双自适应提升小波对心音信号去噪处理和提取心音信号的Teager-Huang边界谱作为特征参数用于身份的识别。双自适应提升小波采用自适应更新和自适应预测构造小波函数,通过将传统的硬阈值和软阈值函数相结合,构造了一个改进的阈值函数进行心音信号去噪处理,表现出良好的去噪效果,并增强了信号的局部特征。Teager能量算子能对单分量IMF的幅值和频率进行解调,并以此追踪到信号的瞬时幅值和瞬时频率,而且基于EEMD和Teager-Huang变换的THT谱比HHT谱具有较高的时频分辨率,且计算量少,优于HHT谱。     

小波包与混沌集成的心音特征提取及分类识别

针对心脏疾病诊断过程中心音识别的难点,提出了一种结合小波包分析及混沌的特征提取的心音识别方法。首先分析统计了心音信号的小波包能量特征,然后选取小波包分解中能表征心音信号特征的分量进行混沌分析,计算了最大Lyapunov指数和关联维数;最后以这些参数构成特征矢量作为支持向量机的输入,对临床采集到的65例正常及有心脏疾病的心音信号进行识别分类。结果表明,结合小波包分析和混沌的特征参量,较传统的分类识别方法具有更高的识别精度,说明非线性混沌特征能够较有效地表征心音信号的特征,为下一步临床心脏疾病的更准确诊断奠定了基础。     

复杂度在心音信号分析中的应用

有效提取心音信号中的第1、2心音(S1和S2)一直是心音信号分析的关键点。结合心音信号自身特点,把复杂度引入到心音信号分析中,成功地提取了S1和S2,并获取了3项医学指标:心率、第1心音与第2心音幅值比(S1/S2)和舒张期与收缩期时限比(D/S),同时给出了复杂度运算过程中2个关键指标的参考值。经过验证对比,该方法对幅度变化具有较好的鲁棒性,不依赖于信号的频率特征,能较好区分信号不同成分,为后期工作带来便利。     

多通道振动信号同步采集系统设计与应用

为了解决智慧车间设备运转过程中振动信号采集及分析的问题,以LabVIEW为上层软件的开发平台,利用信号处理技术,研发了基于TCP/IP协议的多通道振动信号同步采集系统,并通过实验验证了系统的可行性。实验结果表明,该系统能快速有效地对数据进行接收、处理以及分析,操作简单,功能齐全,成本较低,对设备进一步进行故障诊断、事故预防和提高生产经济效益具有重要意义。     

基于改进的维奥拉积分方法提取心音信号包络

心音是评价人体心脏功能的重要生理信号之一,分析心音信号特征对心脏疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。分别采用希尔伯特黄变换、归一化香农能量以及维奥拉积分方法提取心音信号的特征包络,并针对维奥拉积分法存在的不足,结合香农能量方法可抑制高、低强度信号的特性,提出了一种改进的心音信号特征包络提取方法,最后采用阈值法实现了对心音信号的分段。采用改进的维奥拉积分方法对55例心音信号提取特征包络并进行分段处理,经验证该方法能有效的提取心音信号特征包络,对正常信号分段正确率达到了100%,异常信号分段正确率平均达到了95.32%,适合于心音信号分段。     

一种新阈值函数的小波变换在心音去噪中的设计

为了解决传统小波阈值函数在心音去噪中存在噪声滤除不完全、去噪信号不连续、震荡,去噪的同时滤除了过多的细节信息等问题。提出了一种新阈值函数的Db6小波变换心音去噪方法。通过调整参数m来调整阈值函数,使得心音信号在小波变换细尺度上去除噪声并且尽可能的保留细节系数。然后用无偏估计优化选取方法选取阈值函数的最优阈值。仿真结果分析表明:该方法克服了传统阈值函数的缺陷,信号的信噪比(Signal-Noise Ratio,SNR)提高了20%和根均方误差(Root Mean Square Error,RMSE)提高了32.5%。     

LabVIEW系统及其在煤矿设备故障诊断中的应用

从振动信号、转速信号、温度信号和应变信号四方面介绍了Lab VIEW实现煤矿设备故障诊断的原理,并介绍了Lab VIEW系统在煤矿设备故障诊断中的应用。将Lab VIEW应用在煤矿设备的故障诊断中,通过对信号数据的采集和分析,对煤矿机械的零部件进行合理的诊断,最终得到煤矿设备的运行状态结果。     

采煤机截割部故障诊断技术研究

以MG200/500采煤机为研究对象,对其截割部的故障进行判断。为解决振动信号采集困难的问题,在分析采煤机截割部故障类型及原因的基础上,分析了采煤机截割部振动信号的采集设备及信号处理原理,为其故障诊断奠定了理论基础。     

基于数据融合的三段式心音身份识别技术

提出了一种新的基于多特征提取的心音身份识别技术。在分析心音信号特性的基础上,采用独立子波函数表征个体心音特征信息,通过建立"第一心音s1、第二心音s2和周期-功率-频率(T-P-F)图"的三段式识别模型和应用相似距离的模式匹配方法,以及采用单路心音信号多周期段的数据层融合和改进的D-S数据决策层融合算法,有效地实现了单路心音信号多特征提取的身份识别。另外还介绍了一种双听诊头的心声检测装置。实际实验结果表明,该方法具有很好的识别率和可行性。     

DNC控制方式的数控机床状态监控系统设计

为了提高设备的可靠性,保证设备在出现故障征兆时,能及时进行故障处理,研究了DNC控制方式的数控机床状态监控的模拟系统。通过对系统进行模拟试验,解决了系统的信号采集、数据传输和信号的处理等难点。分析结果证明,DNC控制方式的数控机床状态监控系统是可行的,可以应用于实践。     

广义旁瓣抵消器算法的轴承噪声信号增强研究

针对由于旋转机械故障噪声的复杂性,造成从传声器阵列所采集到的信息中很难提取到噪声源所包含的故障信息的问题,利用波束成形对实验设备进行噪声源识别与定位,根据故障点位置信息将广义旁瓣抵消器算法(GSC)中的阻塞矩阵构造为具有指向性功能,而后利用其算法重构出故障点声信号,从该信号中提取故障信息,进行故障诊断。为验证该信号处理方法的有效性,通过仿真和实验得出该方法可以有效减少传统波束形成算法产生的信号泄露,提高输出信号的信噪比。     

电力拖动设备三相电信号实时监测系统开发

针对电力拖动系统中工业设备的状态监测、故障诊断以及节能控制的需要,研制了基于霍尔传感器和LabVIEW的三相电信号实时监测系统,通过信号采集电路与NI-PXI工控机配合,完成电信号的实时获取。工控机设计了基于LabVIEW的信号采集程序,并通过全周波傅氏算法实现了采样信号基频特征的快速提取,解决了电力拖动系统实时信号采集与检测的问题。实验证明该采集系统具有较宽的测量范围和良好的隔离作用,检测精度高且能够快速、准确、稳定获取电机的三相电信号,符合工业现场检测要求,为研究和开发电力拖动系统的状态监测及故障诊断提供了软硬件支持。     

钢铁企业动旋转设备振动信号采集技术研究及应用

动旋转设备是钢铁企业中应用最广的关键设备,目前振动分析是动旋转设备监测的最优手段之一,随着数字化时代的到来,监测平台采集的振动信号呈指数增长。将钢铁企业动旋转设备按运行工况分为恒速恒载设备和变速变载设备,根据工况和工作环境等要求选择不同振动传感器建立多轨制采集策略,兼顾技术和经济性最优化配置测量定义,开发智能采集策略,实现精准捕捉设备异常振动信号,最大程度避免无效数据采集,提升设备监测质量和效率。     

基于网络化水轮机组状态监测的节点设计

针对水轮机组运行时各设备参数的实际值、上/下位机的信号传输、设备是否发生故障等问题,将数据信号采集技术、A/D转换技术和收发器分别应用到信号的采集转换和传输中。开展了水轮机组状态监测原理和网络化水轮机组状态监测的节点设计分析,建立了水轮机组工作时过程层中设备数据的现场采集、监测层中信号的传输与站控层中系统PC机通讯之间的关系,提出了在现场节点设计的基础上数据的采集、信号的转换和传输等方法。在以ATmega8515单片机为核心的系统结构上,对各芯片构成的现场节点进行了评价,进行了对该设计的测试和性能分析试验。研究结果表明:采用网络化水轮机组状态监测的节点设计,实现了水轮机组的数据信号的采集、存储、转换和传输,从而完成了采样数据和状态特征的实时监测和远程监控。     

基于PLC与上位机的动态数据采集系统

在上位机和PLC串行通讯的基础上,通过PLC采集处理现场开关量和模拟量信号以及脉冲信号,运用上位机开发人机界面,动态显示设备运行状态。并将此方案成功运用在自动变速器A-340E试验台的数据采集系统中。     

基于FPGA的控制与检测设备的设计及实现

介绍了一种采用复杂可编程逻辑器件(FPGA)对触发控制信号、载荷标识电压信号进行同步采集、处理,并实现同步控制信号输出、控制信号状态和电压状态的实时监测和显示功能设备的设计与实现。本设计以FPGA为控制核心,设计控制信号采集、信号处理、同步信号生成、电压信号采集、LCD显示和电源处理6个模块。验证结果表明,该设备运行稳定、精度高、可靠性强,并且成本和维护费用低。     

LabVIEW 在机械工程测试教学中的应用研究

为解决传统的硬件实验受实验时间、场地和学校投入等因素限制较大的难题,利用高性能的模块化硬件结合灵活高效的软件,将LabVIEW应用于机械工程测试的教学中以满足各种测试和控制的需要。以凌华USB数据采集卡为硬件平台,利用LabVIEW 8．6编制软件搭建信号采集与分析系统。该系统包含3个模块：信号的采集、数据存储和调用以及信号的时频域分析模块。最后,利用信号发生器作为信号源进行数据采集试验,验证了该数据采集系统的性能,证明了该系统的可行性和实用性。