基于频率跟踪法的管道腐蚀监测方法

针对管道冲刷腐蚀问题，提出了一种基于压电主动式频率跟踪法的管道腐蚀监测方法。根据理论分析并结合有限元仿真分析，得到了管道结构的模态频率随腐蚀深度的变化规律，为实验选取对腐蚀较敏感的监测频率提供了参考。搭建了实验系统，在管道结构同一横截面两侧粘贴压电片，一侧激发扫频信号，另一侧接收其响应信号。进行了管道在不同腐蚀深度情况下的实验，对响应信号的峰值频率进行提取分析，实验结果表明：管道结构的峰值频率随腐蚀深度的增大呈单调递减关系，从而可通过分析管道结构的峰值频率来确定管道的腐蚀状况。仿真结果与实验结果相一致，为管道腐蚀监测提供了一种准确便捷的新方法，在工程中具有很好的应用前景。     

基于LabVIEW的低频虚拟信号源设计

介绍了基于图形化编程语言LabVIEW的低频虚拟信号源的设计方法。该低频虚拟信号源可以产生各种基本信号，扫频信号，具有频率与峰峰值显示等功能。     

声表面波温度传感器频率分级扫描方法研究

针对声表面波(SAW)谐振腔体的频率响应单侧单调特征,为提高传感器的温度响应速度,提出了一种频率分级扫描方法,将频率扫描分为粗扫频和精扫频两个阶段,以不同的扫频步长依次进行.利用粗扫频确定中心谐振频率所处的频率区间,再在该频率区间内利用精扫频得到腔体中心谐振频率,可将温度传感器扫频时间降为原来的1/7.利用提出的频率扫描方法开展实验研究,分别研究了单个传感器的温度量测不确定度和多个传感器的温度量测一致性,并分析了实验结果.     

微弱信号混沌检测的自跟踪扫频控制方法

当利用混沌理论进行微弱信号的检测时,针对不同频率的信号只能分别构建不同的检测系统进行检测,势必使其检测效率低下.本文阐述了一种分频段阈值变换的混沌检测方法,并基于该方法实现了自跟踪扫频检测.为此,首先分析了微弱信号混沌检测方法中的变阈值法和定阈值法,指出了这两种方法的优缺点,然后提出了分频段阈值变换的混沌检测方法,并基于该方法开展了微弱信号的自跟踪扫频检测控制的研究,设计制作了微弱信号自跟踪扫频检测控制电路,并进行了微弱信号自跟踪扫频混沌检测的实验研究.结果表明该检测控制系统可以实现在噪声背景下的中低频率微弱周期信号的自跟踪扫频检测.     

烟支湿度与密度检测的微波谐振腔传感器研究

对微波谐振腔微扰法检测基本理论和工作原理进行了论述,对微波作用的介电材料的电磁参数"介电常数"和"介电损耗"产生的相对变化进行了分析讨论,建立了烟支密度和湿度与谐振腔谐振曲线的频偏及半功率点带宽的数学表达式,设计制作了重入式微波谐振腔传感器.采用TM010谐振模,对烟支的密度和湿度进行了实时检测.以扫频法检测谐振腔空腔和有烟支状态下的幅频特性,获得谐振频率f、峰值功率p及半功率带宽ω.根据相关数学式得到了烟支的湿度和密度.该检测方法具有快速、连续、分辨力高、无污染和操作安全简便等优点.并且适用于工业现场在线测量.     

LabVIEW下的扫频阻抗测试系统稳定性研究

扫频阻抗法是一种新型的检测变压器绕组变形的方法,它结合了短路阻抗法和频响法的优点。由于信号发生器以及采集卡的精度有限,扫频阻抗测试系统存在50 Hz短路阻抗值测试稳定性低、准确度不高的情况,从而导致对于变压器绕组变形情况的误判。利用Lab VIEW编程调用程控宽频带信号发生器以及高速采集卡,在信号发生器准确度有限、环境中存在工频干扰的条件下,针对扫频阻抗曲线在低频段为线性这一特性,采用多种测试方法进行测试。从频率准确度、测试平均误差、测试耗时等方面评估了几种方法,并从中选取了一种能够有效减小信号发生器频率误差、提高扫频阻抗测试结果稳定性的方法。该方法可将扫频阻抗测试中50 Hz短路阻抗测试的平均误差由0.526%降低至0.119%,同时消除了由于信号发生器带来的频率误差。     

一种基于DDS的简易便携式扫频仪设计

本设计是以STC89C52单片机作为主控芯片,控制一片高速DDS数字频率合成器AD9850,产生两路相正交的扫频信号并实现闭环稳幅,通过D/A和A/D转换器等接口电路,实现扫频信号频率的步进调整、数字显示等.本设计克服了传统模拟扫频仪的缺点,针对目前中低频段的扫频仪比较少的现状,具有很大的应用前景.     

考场防作弊干扰器的设计

针对近年来出现的文字手表、短信橡皮等无线作弊工具不易被侦测的特点,设计了一种基于扫频干扰的考场防作弊干扰器;该干扰器采用DDS生成扫频波形,集成VCO的PLL芯片生成本振信号,正交调制方式完成上变频,具有扫频范围宽,扫频范围及扫频步进可设置且频率控制准确等优点;实验结果表明,该系统能有效屏蔽频率范围为400～470MHz的短信橡皮等文字作弊工具,且不会影响其他正常无线通信业务。     

瞬时频率的Prony方法提取及MATLAB实现

瞬时频率是信号重要的瞬时特征参数,由于其在通信中的信号调制样式识别、电台"指纹"识别等诸多方面有着广泛的应用,故成为信号处理领域的一个研究热点.旨在有效的提取信号的瞬时频率,介绍了瞬时频率的定义、常用的瞬时频率提取方法及扩展的Prony方法的基本原理与步骤,采用Prony方法提取信号的瞬时频率,给出了算法流程和MATLAB实现的核心程序代码,对线性扫频信号和4FSK信号进行了仿真试验,与相位建模法、WVD法相比,估计的瞬时频率在低信噪比时的均方差较小,结果表明该方法可行,在低信噪比条件下有一定的优势.     

基于LabVIEW的偏振调制激光测距测量控制系统

偏振调制激光测距通过连续改变调制频率,并同步探测回波信号来实现对绝对距离的高精度测量.介绍了偏振调制激光测距的测量原理,提出了对扫频控制与同步信号采集的性能要求.基于虚拟仪器LabVIEW,设计了偏振调制测距扫频控制和同步信号采集系统,硬件部分包括射频信号发生器、数据采集卡、探测器等,软件部分包括基于LabVIEW编写的扫频控制/同步数据采集程序和界面显示程序.在20 m和40 m距离处分别进行测距实验,得到了稳定的测距结果,验证了测量控制系统的快速扫频和同步数据采集功能.     

基于孤立点检测的错误数据清理方法

针对数据源中出现的错误数据,分析了孤立点检测方法在数据清理中的重要性,提出了一种基于孤立点检测的错误数据清理方法。在对常用孤立点检测方法进行比较、分析的基础上,采用一种有效的孤立点检测方法来检测数据源中的孤立点。最后,以一个实例验证了该方法的效果。研究表明：基于孤立点检测的错误数据清理方法能有效地检测数据源中的错误数据。     

NMF和Isomap相结合的图像检索新方法*

非负矩阵分解(NMF)能够提取图像的局部特征,是一种基于局部的数据挖掘方法,在一定程度上勾勒出了相关图像在基矩阵所代表空间上的分布,然而NMF并未考虑数据的内在几何结构。提出了一种新颖的基于非负矩阵分解和非线性降维方法Isomap相结合的新方法,全局的非线性降维方法Isomap能发现数据的内在结构和相关性,使高维数据在低维空间变得可视化。将本算法应用于图像检索,实验表明,该方法能够更加准确的获取信息,提高检索的准确性。     

基于Hough变换的实验数据坏点剔除方法

在实验测试中,除了获得包含误差的正常数据,实验员常常也可能观察到一些明显错误的点,我们称之为"坏点"。坏点的存在可能会严重影响实验最终结果的可靠性,所以在数据分析前,应该被处理掉。以往的常规坏点处理方法多为肉眼查看,手动排除。这种方法工作量大,并且判断依据不够明确,只靠"感觉",另外,在接收到大量数据的时候,手动法无能为力。本文在使用计算机编程的基础上,应用Hough变换,提出了一种坏点剔除的新方法,可处理符合直线拟合特征的实验数据中的坏点;作为扩展应用,该方法也可以处理以下两种数据:可通过函数变换转化为符合线性分布的数据和Hough变换可处理的服从曲线分布的数据。仿真实验和实际应用表明,本方法具有较好的性能。     

矿产违法开采信息的快速提取

采用HIS彩色变换并利用遥感数据提取矿区变化区域,将变化区域与土地利用现状矢量数据和采矿权登记矢量数据相叠加,利用地理信息系统快速提取叠加分析功能剔除干扰区域,实现违法采矿信息的自动提取。该方法充分利用遥感数据和矢量数据,避免了单独使用遥感影像数据时必须进行人工监督分类的繁琐操作,其提取违法信息的速度快、费用低廉,有利于及时发现并制止矿产违法开采行为。     

蒸煮过程软测量中的异常数据发掘方法研究

面向实际生产过程的软测量技术，融合了大量的现场数据，其中的任一异常数据(野值)的出现都可能导致模型的预测效果下降，甚至完全失败。由于实际测量数据不可避免地会带有误差，因此，对测量数据进行预处理非常重要。以制浆蒸煮过程纸浆Kappa值软测量模型为例，给出了一种综合判别异常样本数据的方法。该方法基于聚类分析和工艺机理发掘矛盾数据组，并结合回归分析和统计分析，定位异常样本数据并解释这些异常样本对建模的影响大小。以某造纸厂化浆车间的100组样本数据为对象进行分析，得到的异常样本及对建模的影响与专家经验分析相一致，证明了该方法的有效性。     

基于数据网格进行知识关联规则挖掘方法研究

摘要：数据网格是在计算网格的基础上发展起来的网格技术,具有资源共享、协同工作、虚拟组织以及对分布式数据库群进行处理和分析的特点,在知识发现领域具有重要的研究价值。因此,本文提出了一种基于数据网格进行知识关联规则挖掘的方法。该方法采用数据网格树对动态数据网格进行全局控制和管理,采用挖掘作业命令的形式触发域挖掘作业,采用素数存储的方法进行了关联规则挖掘。通过仿真实验表明该挖掘方法在数据库群和数据网格关联规则挖掘方面具有优势。     

飞行器翼型表面流场数据智能分区

飞行器翼型CFD仿真结果后处理分析自动化程度的提升能有效地提升产品设计效率,因此提出了一种翼型表面流场数据智能化分区方法,可有效得到翼型表面流场分区结果。首先,通过参数化批量修改气动外形得到翼型数据集,再利用数值模拟生成流场计算结果;然后,基于共形几何对流场数据进行降维并进行重采样和矩阵化,将其作为预测模型的标准输入;随后,构建卷积神经网络模型对流场数据进行训练和预测;最后,通过逆映射将分区结果重采样到翼型表面。实验表明,该方法可针对不同的物理量高效地对翼型表面流场数据进行分区,在测试数据集上的准确率在92%以上。     

面向算法的SIMD计算机数学模型及其应用研究

针对数据并行计算在图像处理中的应用研究,提出了数据并行计算机的面向算法的数学模型,以及利用该模型得到的一种新颖的、数据并行算法的数学描述方法．采用该数学描述方法对数据并行图像处理中的灰度直方图运算、区域增长法图像分割以及图像卷积运算等3类图像处理方法进行了描述．结果表明,该数学描述方法不仅简单可行和精确,而且,可以从数学公式中直接得到算法的通信复杂性和计算复杂性．该方法可以应用到数据并行计算的应用研究中作为数学描述的工具．     

面向数据链路层的网络嗅探器的开发与实现

给出了一种在数据链路层上开发网络嗅探器的方法。该方法实现的嗅探器能够直接通过网卡驱动程序捕获网络上的数据帧,适用于各种类型数据包的捕获,比在协议栈的网络层捕获数据包具有更强大的功能。     

基于重复数据删除的连续数据保护系统的快速回滚

基于重复数据删除的连续数据保护系统可以实现时间点连续的数据保护,可以将数据回滚到任意的时刻,并且能够很好地降低存储开销,是一种理想的数据备份方式,而如何实现系统的快速回滚严重影响整个系统的性能.根据基于重复数据删除的连续数据保护系统的特点,系统实现了2种数据的快速回滚方法,并且通过cache对其中一种方法进行了加速.实验显示,2种回滚方式均能很好地实现数据回滚,并且cache起到了很好的加速效果.针对不同的回滚需求,灵活地选用不同的回滚方式,能够快速有效地实现数据回滚.