谱图小波阈值降噪及其在滚刀主轴振动信号分析中的应用

通过分析谱图小波变换在平面图像、三维实体分析中的应用,提出一种用于一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪方法。该方法将一维数字信号定义到路图上,利用谱图小波变换将其分解成尺度系数和谱图小波系数,对谱图小波系数进行阈值过滤处理,再进行谱图小波逆变换得到降噪信号。首先,利用四种典型仿真信号进行降噪试验,并分析不同分解层数对降噪性能的影响;接着,将其与经典小波阈值降噪方法进行仿真对比;最后,采用该方法进行滚刀主轴振动信号降噪,并与经典小波阈值降噪方法对比。仿真及试验结果表明,该方法实现了一维数字信号的快速非迭代降噪,且降噪信号平滑度高、畸变小,优于经典小波阈值降噪方法。     

基于VMD与KFCM的柴油机故障诊断算法

针对柴油机的故障诊断问题，提出了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition，简称VMD）与核模糊C均值聚类算法（kernel fuzzy C-means clustering，简称KFCM）联合的故障诊断方法。首先，针对VMD算法中分解层数K的选择问题进行了自适应优化；然后，从优化VMD算法的分解结果中选取3个关键分量计算最大奇异值，并将其作为3维的特征向量输入KFCM算法中进行分类识别；最后，对仿真信号以及某型柴油机的模拟故障实验信号使用优化VMD、传统VMD和经验模态分解（empirical mode decomposition，简称EMD）方法分别进行分解与识别。结果表明，笔者提出的方法明显改善了模态混叠现象，提高了模式识别的诊断正确率，提出的联合算法具有更好的应用前景。     

南美白对虾进食前后发声信号特点分析

为了探索南美白对虾进食前后发声信号特点和规律,首先进行了养殖虾塘环境下的实验,利用水听器与采集器采集信号;然后利用Matlab软件对信号进行频谱分析和时频分析,得到南美白对虾的发声信号规律。实验证明,在淡水养殖环境下,南美白对虾产生的声信号具有一定的规律,一般情况单个脉冲信号时长为0.005 s,主峰频率在2～10 kHz之间,投饵后主峰频率有所扩大,约在5～15 kHz之间。投饵后南美白对虾随着咀嚼活动的展开产生的信号增多,并且时频域特征明显与投饵前不同。该实验结果为利用南美白对虾产生的信号来控制投饵机实现按需投饵提供了可能。     

基于深度学习的通信系统设计与研究

随着人工智能的发展,深度学习算法被应用到各个领域。本文介绍一种深度学习在通信系统中的新应用,将通信系统解释为autoencoder神经网络,并看作是一个端到端的信号重建系统。在这个过程中,共同优化发射器和接收器,从而获得全局最优的效果。     

齿轮箱振动信号降噪及特征提取方法研究

以峭度值来构建适应度函数,再利用粒子群自适应优化方法得到最大峭度对应的分解层数。对仿真信号降噪情况进行分析可知,本文算法可以更加高效提取得到微弱特征频率,从而完成齿轮箱故障有效判别。通过信号处理测试可知,本文方法可以有效抑制齿轮箱振动产生的强背景噪声,使频率混叠得到充分消除,从而更加准确提取得到故障特征。     

核电厂主螺栓超声检测与信号分析

依据RSE-M标准需要定期对核电厂反应堆压力容器（RPV）主螺栓进行超声检测，为了保证主螺栓螺纹区及光杆区不同深度刻槽的超声检测灵敏度，本文对检测工艺进行声场仿真计算，分析与判断数据采集中的相关信号与非相关信号，并重点分析裂纹信号的特征，验证了超声工艺的可靠性。结合现场实施案例，通过45°横波端角反射率高的特性，综合其他检测方法如涡流和渗透检测对缺陷性质进行判定，可有效确定异常信号。      

山野小屋

该项目建于挪威南部一个陡峭的斜坡上,面对着一片小型的高山湖泊。该项目位置隐秘,远离所有可以通往湖边的小径,只有夏天乘船、冬天湖面结冰时乘滑雪板才能抵达。拥有这片土地的家庭住在湖对面一个僻静的农场,农场有一个泊位,泊位中停着一只小划艇。多年以来,这个小湖始终是家人垂钓、游泳或独自露营的首选之地。近年来,这个美丽的地方逐渐被越来越多的人发现。回归自然的渴望和拥有隐居于此、远离世俗的可能性,赋予了这个交通不便之地的价值;最偏远的一处在一块石头后面,阴影遮挡,且没有通讯和网络信号。过去被认为是不方便的元素,现在反而变得愈发奢侈难寻。