油管串声波通信研究与验证

油田开发过程中,为了通过地面控制每个油层的注水量,提出以注水井油管串作为传输介质传输控制信息来控制每个油层的注水阀门,实现注水量控制.利用瞬态波形分析方法建立了油管串信道模型,讨论了节箍对声传播的影响.结合注水井的实际结构,分析了声波在注水井油管串中的传播特性,实地实验结果验证了声波作为信号载波进行数据传输的可行性.     

断路器操动状态声音辨识的优化算法的研究

为解决基于声信号分析的高压断路器在线诊断故障中外界环境干扰问题,提出了一种声音扰动信号辨识的盲源分离方法。首先利用改进的势函数法进行源数估计,然后通过集合经验模态分解(EEMD)算法得到多个IMF分量,重构形成符合聚类源数的多维信号,并利用拟牛顿法优化快速独立分量分析算法,实现声音信号的盲源分离;最后根据包络特征比对获取断路器状态辨识的合闸声音信号分量。实验结果证明,文章提出的方法能够在信源信息未知情况下,从混叠声音信号有效地提取断路器操动产生的有用声信号。     

电话机是如何演变的?

大家知道,人的讲话声在空气中传播的距离非常有限,将人的声音转变成电信号后借助导线传播的距离就可以大大提高。因此,为了把声音传送到很远的地方,在电话机中必须把自然声波转换成相应的电信号,再经导线传送到远方,到达目的地后,还要把电信号还原成原来的声音,以便收听。这就是发明电话机的初衷。电话机中将声音信号转换为电信号的器件叫送话器     

基于信道状态信息的后向散射信号检测

为了实现WiFi环境后向散射系统中后向散射信号的检测,提出了2种检测方案。首先通过对WiFi后向散射系统的建模和分析,基于WiFi上行链路的IEEE802. 11a标准提出了一种常规检测方案;方案在信道估计中,利用接收到的长训练序列和短训练序列以获得信道状态信息,WiFi阅读器利用这个信道状态信息通过后向散射标签检测编码数据,从而实现检测功能;为了进一步提高检测阈值的质量,提出了在WiFi阅读器上采用多个接收WiFi信号的天线的改进检测方案,并通过对多个接收信号进行平均运算以提高接收信号的信噪比,从而进一步提高检测性能。仿真实验结果表明,提出的2种检测方案不仅能够实现对WiFi环境后向散射信号的有效检测,而且还增大了检测距离。     

Lyapunov指数法在故障电弧早期探测中的应用

故障电弧产生的伴生信号主要有弧光、短路电流、弧声.实验研究表明,弧前声音信号能作为故障电弧的早期表征信息,对弧前声音混沌时间序列进行相位空间重构,基于模型LE法确定混沌检测系统内置信号阚值,基于Lyapunov指数的故障电弧弧前声音信号混沌检测方法,能定量地识别湮没在复杂背景噪声中弧前声音信号.若最大Lyapunov指数大于零,表明由弧前声音信息产生,以弧前声音信息为判据提出弧前预警算法.     

交流重复音响热工信号装置

前言发电厂的热工信号内容很多,有单个发出的,也有可能几个信号同时发出或者相继发出的。为了在前一个信号还来消除前(此时音响已经解除),能对紧跟着的第二个信号又能发出音响,所以有重复音呐信号的装置。在过去的设计中,这种装置都是采用直流220伏电源,以便通过冲击继电器的作用后,能接连地重复发出相继产生信号的音响,使每一个信号的发生,都能引起运行人员的注意。但直流电源一般是与保护和操作装置由同一组蓄电池供电的。对热工信号     

前言

还记得去年的这个时候,《家用电器》杂志改成了现在这样的小开本,当时有人贬有人赞。听到鼓励声我们也为自己打气,听到批评的声音我们也会努力地完善我们的思路。一年来,我们沿着全社坚持的信念走了过来,这个信念就是要以最好的内容和形式为消费者服务,为关心家电行业的每一个人服务。     

管理失控，企业资源浪费严重 信息整合，平台技术呼之欲出——龙卷风IRMS R2信息整合应用平台即将面世

随着计算机技术的发展与普及，信息早已经成为人类社会工作和生活中最普遍的应用。互联网更是带来了汹涌的信息流，每一天，每小时，每分钟，大量的信息被发布，传播，使用。二十一世纪，整个社会早已经成为信息的社会。但是，一个不容忽视的现象是，大量的信息资源却被白白浪费掉了，而更多的毫无价值、冗余的信息却占满了我们的硬盘。     

酷日下穿行于崇山峻岭间的身影

7月的大地烈日似火、热浪滚滚,贺州网区连续多日发出高温橙色预警信号。夏天的太阳就像个大火炉,把大地烤得发烫,在室外就连空气也是热烘烘的,人一动就浑身冒汗。但是,有那么一群穿着橙色工作服的人正挥汗如雨地穿梭于高山上、田地间,     

杜比耳机系统

杜比耳机系统是一种独特的信号处理系统，能够让你的立体声耳机再现五声道扬声器的声音表现方式。通过这个系统你可以感觉到你听到的声音是从你的前面、后面以及其他方位传来的，而不是像普通立体声耳机那样，是反映在你的脑海里的。杜比耳机系统可让你通过普通的立体声耳机享受多声道的真实、震撼的声音效果。     

OFDM系统中基于预编码的时变信道半盲估计方法

讨论了一种适用于时变信道的OFDM系统半盲信道估计方法。该算法以一种基于线性预编码的信道估计技术为基础,利用接收信号的自相关矩阵所包含的信道信息进行信道估计。引入了一个具有单一参数的遗忘多项式,在时变信道下快速获得接收信号的自相关矩阵,使得该算法具有很强的信道跟踪能力。仿真结果表明,在时变多径瑞利衰落信道中,当信道仅在一个OFDM符号时间内保持不变时,该方法仍能够获得较高的信道估计精度和系统误比特率性能。     

纳秒脉冲空气放电的声学特性实验研究

纳秒脉冲空气放电发声具有频域响应宽、发声元器件小、适用于某些恶劣的周围环境等诸多优势。在纳秒脉冲空气放电领域,现阶段少有针对其发声过程中电信号与声信号关系以及发声原理开展的研究。为此通过搭建电声联合诊断试验平台,在不同脉冲放电能量、放电气隙距离下对电信号与声信号进行实时采集,总结声压波形随不同试验参数的变化规律。结果显示,单次纳秒脉冲空气放电可以产生脉宽为微秒级的脉冲声波,脉冲声压的幅值随脉冲放电能量和气隙距离的增加而增加,其变化规律为:脉冲放电能量每增加1 mJ,声压峰值提升约3 Pa;气隙距离每增加1 mm,声压幅值提升约20 Pa。基于试验结果,引入气体放电产生声音过程中气体压力的波动方程,提出一种纳秒脉冲放电中由电转换到声的机理假想。     

快时变OFDM信道下的信道跟踪

基于信道相关矩阵的信号子空间的缓慢变化,把信道估计转化为一个无约束的最小化问题。为了解决这个无约束的最小化问题,引进了著名的基于卡尔曼滤波的子空间追踪方法。该算法利用恒定的信号子空间构造状态方程和观测方程,然后通过迭代来求解一个最优值。仿真实验结果显示,基于卡尔曼滤波的信道估计方法能很好地追踪快时变信道,在出现较大多普勒频移时表现出优异性能。     

信息的传播：信源

在之前对于二进制编码和解码的讨论中,我们对通过传输并且模拟数字电报的编码和解码过程已经有了初步的了解,但是这种编码和解码的过程都是发生在同一台计算机上的。这意味着从严格意义上讲,信息并没有通过通信设备和线缆传递到其他物理地址。经典的信息论将信息的传播过程视为信源、信道和信宿三个部件之间的联系,因此我们之前的工作虽然在计算机本机上也经历了编码和解码的过程,但从信息传播的全过程来看,只能算是信源的准备工作。当准备工作完成之后,我们将发送的数字如先转变为二进制编码信息,然后再转化为高低不同的电压,频率有别的脉冲或者强弱的光线,这都是可以通过线缆传播的信息,只有在将这些物理信号准备好,发射出去,信源的工作才算真正完成。本节我们就尝试着用Scratch测控板来完成信源信息的发射。     

声表面波谐振器无源传感信号特性和信号处理方法研究

无源无线声表面波谐振器传感信号是一个低信噪比、瞬态衰减信号,并叠加有激励信号和信道噪声.本文利用信号统计特性,显著地提高信噪比,获取谐振频率所在区间,让激励频率在该区间内取值,使之逼近谐振频率,从而达到检测谐振频率的目的.     

电缆局部放电波形特征与脉冲传播研究

为了研究电缆头局部放电的波形特征,制作了6种故障电缆头进行了局部放电试验,获取了典型的局放波形信号。对信号提取特征参数包括等效时间和等效频率,可以对波形信息进行有效表达,以区分不同类型的放电和噪声。结合脉冲在长电缆中传播的试验结果,分析了传播前后特征参数的变化情况,结果可用于测试信号的分类和定位。     

电力载波上音频信道的MSK信号传输

本文讨论了在电力载波上音频信道的MSK(Minimum Shift Keying)信号传输与设计问题。作 为FSK特例的MSK，它具有实现容易、功率谱集中、频带利用率高、对邻道干扰小等优点。我 们将这种制式引入电力载波上音频(2.65~3.4KHz)信道，传送600波特数字信息，使每赫带宽 传输约一波特信息。大大提高了远动信道的传信率。本文详细地论述了MSK信号的特点，提 出了一般MSK信号的设计原则，并给出了实验结果。     

低压电力线载波通信中信道模型的研究

将低压电力线用作通信信道具有其特有的优势 ,但同时它又具有阻抗低、噪声强、信号衰减大和时变性等缺点 ,为了保证其通信质量和提高通信速率 ,有必要研究合适的信号调制、编码、传输和解调方法 ,在进行这些研究时 ,信道是必不可少的。该文通过各种测量结果的分析和噪声模型及信号传播模型的研究 ,认为尽管建立一个通用的精确模型来模拟所有的低压配电网信道情况相当困难 ,甚至不可能 ,但建立一个能反映通道基本特征的近似模型却是可能的 ,也是有必要的 ,它的建立可为低压电力线载波通信研究提供有效的手段     

低压电力线载波通信中信道模型的研究

将低压电力线用作通信信道具有其特有的优势,但同时它又具有阻抗低、噪声强、信号衰减大和时变性等缺点,为了保证其通信质量和提高通信速率,有必要研究合适的信号调制、编码、传输和解调方法,在进行这些研究时,信道是必不可少的.该文通过各种测量结果的分析和噪声模型及信号传播模型的研究,认为尽管建立一个通用的精确模型来模拟所有的低压配电网信道情况相当困难,甚至不可能,但建立一个能反映通道基本特征的近似模型却是可能的,也是有必要的,它的建立可为低压电力线载波通信研究提供有效的手段.     

基于Mel时频谱-卷积神经网络的变压器铁芯声纹模式识别方法

为了实现变压器设备声学指纹的不停电检测,提出了一种基于Mel时频谱-卷积神经网络的变压器铁芯声纹识别模型。首先,通过铁芯模型振动与噪声试验平台,研究铁芯在不同工况下的振动声信号,将采集到的振动与声音数据进行了关联性分析和比对,验证了声信号同振动信号一样均能够有效反映铁芯的运行状态;然后,对采集到的声音数据进行Mel时频谱预处理降维,并将降维结果作为深度学习的数据集;最后构建了Mel时频谱-卷积神经网络变压器铁芯声纹模式识别模型,通过超参数调整和网络结构优化设计,实现不同运行工况声信号的准确识别。研究结果表明:该文提出的Mel时频谱-CNN识别模型对3种不同工况的声信号识别率达到了99.71%。论文研究可为电网主设备的数据深度挖掘提供参考。