基于小波分析的惯性传感器信号Kalman滤波

针对光电跟踪系统惯性传感器信号特点,本文提出通过小波分析的方式确定相关Kalman滤波的模型及参数.该方法利用小波分析的优良特性,采用先将信号进行去噪处理,然后对去噪后的信号进行AR建模.根据小波去噪后的信号比较接近真实信号,将得到的观测噪声方差乘以一个小于1的系数后作为系统的过程噪声方差,从而确定模型的噪声参数.仿真实验结果表明,该方法不仅对惯性传感器的静态数据有很好的效果,而且对其动态观测数据也有良好的效果.同时,该方法不仅对光电跟踪系统有效,而且还具有一定的通用性.     

随机共振在惯性传感器信号处理中的应用

针对实际处理惯性传感器信号的特点,根据随机共振利用噪声增强信号传输的特性,对现有随机共振的算法进行分析和改进,提出将随机共振应用于惯性传感器输出信号处理方法,即将随机共振系统与恢复系统相结合组成随机共振滤波系统,并通过改进系统参数和恢复方法以及对Runge-Kutta算法实现惯性传感器信号的滤波处理。最后分别对惯性传感器的静态数据和动态数据进行验证,结果表明改进的算法能有效地消除干扰,有效地改善了输出信号精度。所提出的滤波方法与传统的滤波方法相比有较大的优势,为惯性传感器信号处理提供了一种新的方法,具有实际应用价值。     

味觉识别实时系统在DSP上的实现北大核心

分析了LAPS型电子舌味觉检测技术、识别的原理及算法的选用;对TMS320C6713的硬件特性进行了介绍。通过改进后的基于秩1更新的递推PCA算法进行特征提取之后,采用欧式距离法对5种基本味道识别。实验结果表明,该系统实时性好,能方便、快捷地对5种基本味道自动识别,具有很强的科研意义和使用价值。     

基于小波变换的两种惯性传感器数据融合

针对光电跟踪系统中两种高低不同带宽的惯性传感器,采用小波滤波的方式滤除噪声,并在此基础上,引入小波系数方差作为信号的特征量,构造低频系数的权值,实现两种不同带宽的惯性传感器信号的融合.通过采用提升小波变换,使设计更为灵活、计算简单、速度更快.最后的实验验证了该算法的有效性,从其结果可以看出,在融合的整个频段,除了在频率的交接处(30～40Hz)有轻微的波动外,在别的频段都与真实数据吻合的比较好.在融合的整个频段,幅值最大衰减为-2.5dB,相移最大滞后大约为30o.     

基于小波分析的激光扫描回波信号处理

基于直接探测技术,建立了一套实验系统.试验采用激光直接探测方式,振镜在X、Y方向分别以不同的频率振动,当激光经过振镜反射后,就以X、Y方向对物体表面进行二维扫描,使用光电二极管(PIN)来探测从目标返回的能量,探测的信号经过滤波器后,按照摆动频率分开,根据反射回来的激光能量的变化,进而判断扫描物体的边缘轮廓.利用小波变换检测回波信号,可以确定回波信号的奇异点,进而确定被探测目标的边缘.     

基于线性动态系统的视频压缩感知自适应改进

线性动态系统的视频压缩感知(CS-LDS)是指从随机采样数据中直接估计出模型参数,然而对所有视频帧采取同样的采样方式,使得采样数据存在一定的时间冗余.针对这一问题,结合自适应压缩采样技术提出了一种自适应的改进算法.首先,对视频信号建立线性动态系统(LDS)模型;然后,通过自适应压缩采样方法得到视频信号的采样数据;最后,通过采样数据估计出系统模型参数,实现视频信号的重构.实验结果表明,在不影响视频重构质量的条件下,所提方法相对于CS-LDS算法,不仅能够节省统一测量过程中20%~40%的采样数据,而且平均每帧能够节省0.1~0.3 s的运行时间.改进后的算法降低了采样数目与算法运行时间.     

基于改进遗传算法的无线网络规划

应用遗传算法优化小区无线网络规划,对传统遗传算法进行改进,使用Hata模型的COST231扩展作为电波传播模型,来计算个体的适应度,在进化操作中采用倒序单点交叉和二次反转变异因子。改进的遗传算法具有针对性,加快了种群的收敛并且避免了早熟,得出基站布局的最优方案,利用最少的基站数实现规定的服务质量,对小区移动网络中的基站位置进行优化。仿真结果证明,与采用传统的GOAT工具箱相比,改进后的算法更逼近Pareto域(即最优解集),还可以预测小区每一点处的场强大小,优化后的基站布局使覆盖率达到了90%以上。     

压缩感知与动态纹理模型的视频信号分类

针对视频数据的动态纹理特性,提出结合视频压缩感知技术,首先通过压缩采样技术对视频数据进行采样,得到少量的采样数据;然后建立线性动态系统模型,通过少量的压缩采样数据直接估计出模型参数;最后通过计算模型间的马氏距离实现动态纹理视频数据的分类。实验结果表明,提出的压缩感知参数估计方法在20%的低采样率情况下,对交通视频数据的分类正确率达到87%以上。     

LAPS型电子舌神经网络味觉识别

根据光寻址电位传感器(LAPS)原理,提出一种结合主成分分析和反向传播(BP)神经网络识别溶液味觉的方法。对LAPS电子舌采集的味觉数据主成分进行提取,将该主成分作为BP神经网络的训练样本,通过训练和学习构建味觉数据与味觉类别之间的联系,用训练后的BP网络对溶液进行味觉识别。对浓度分别为20 ppm、100 ppm、300 ppm和500 ppm的酸、甜、苦、咸、鲜5种味觉溶液进行识别验证,准确率达96.6%,结果表明该方法能够在不同浓度下正确识别出溶液的味觉。     

生化制药专业实训基地建设初探

实训是联系理论与实践的重要桥梁,实训基地建设是高等教育的重要组成部分。建设运行良好的校外实训基地,对于夯实人才理论基础,增强实践技能,提高毕业生就业能力,促进制药专业发展,具有十分重要的意义。通过学校、管委会和企业合作,就如何实现学校、企业和园区等方面的多赢,促进人才培养模式创新进行研究。事实证明,通过园区管委会的协调...