基于单片机的汽车远程监测车载终端硬件设计

以基于ARM Cortex-M3内核的STM32F103C8T6作为主控芯片,构建了一个汽车远程监测系统车载采集终端,终端硬件由OBD接口电路、MCU系统电路、通信接口电路和电源电路等部分组成,系统将嵌入式技术、GPRS技术及Internet技术三者结合,对汽车进行故障预警、故障诊断与监控管理。实验测试结果表明其效果良好。     

基于光纤传感检测的局部放电信号去噪方法

针对局部放电超声信号检测过程中存在噪声干扰的问题,提出一种基于变分模态分解和改进小波去噪的噪声抑制方法。首先对局部放电信号进行变分模态分解,得到若干频带分布不同的本征模态分量,结合模态的峭度剔除窄带干扰主导的分量;然后利用改进的小波去噪法,将其余有效模态分量中残留的白噪声进一步滤除;最后将剩余分量进行信号重构实现噪声抑制。对仿真局部放电信号去噪的结果表明,所提方法可提升信噪比约12.1 dB,且能够更加完整地保留原始信号波形。此外,在实验室环境下搭建了10 kV电压等级的局部放电模拟系统,采用Sagnac光纤传感检测局部放电超声信号。实验结果表明,所提方法具有良好的去噪性能,对实测信号的噪声抑制比达到了7.504。     

基于LabVIEW的超声信号小波阈值去噪方法

图形化编程软件LabVIEW具有强大的信号采集功能,但对于需要进行大量数据运算处理的复杂应用就显得力不从心。数学工具软件MATLAB强大的计算功能及较高的编程效率可以弥补LabVIEW开发的不足。文中结合两者软件的优点,采用混合编程的方法进行实际工程的去噪处理,同时针对超声缺陷回波信号信噪比低、易于被噪声淹没的特点,选取小波阈值去噪的方法,通过调用LabVIEW里的MATLAB Script节点对信号进行仿真实验,仿真结果表明采用stein的无偏风险阈值去噪的方法消噪效果最为明显,得到较高的信噪比。     

基于大数据分析的低频电磁信号光纤传感检测装置设计

为了提高低频电磁信号光纤传感检测能力,提出一种基于大数据分析的低频电磁信号光纤传感检测装置,采用光纤传感器进行低频电磁信号采集,构建低频电磁信号的时频特征分析模型,提取光纤传感检测的低频电磁信号谱特征量,采用大数据融合方法进行光纤传感检测的低频电磁信号谱特征融合,构建光纤传感检测的低频电磁信号时频分解模型,采用快速分数阶傅里叶变换实现低频电磁信号光纤传感检测和噪声分离,结合盲源检测结果,提高对低频电磁信号的光纤传感检测能力。仿真结果表明,采用该方法进行低频电磁信号光纤传感检测的准确性较高,联合感知能力较强,信号的主瓣展宽较高,说明检测的抗干扰性较好。     

基于矢量传感器的无人驾驶车辆信号远程监测系统

传统无人驾驶车辆远程检测系统,由于信号传输距离的影响,在信号波传输过程中在电路耦合率衰减下出现监测信号清晰度降低,信号整体监测效果无法满足实际检测系统应用要求的问题;对此设计系统通过采用矢量传感器对系统变量、模量与定量数据进行矢量统一计算,提出基于矢量传感器的无人驾驶车辆信号远程监测系统;首先完成基于矢量传感器的系统总体框架设计;然后根据设计框架建立无人驾驶车辆监控信号交互硬件单元,通过不同矢量传感器构成监控信号数据矢量转换计算平台;最后通过对硬件平台的矢量化软件适配,完成硬件与软件监控信号统一,提升信号传输强度,增强信号清晰度,从而满足无人驾驶车辆信号远程监测要求,完成系统的设计;通过对比实验数据表明,设计的基于矢量传感器的无人驾驶车辆信号远程监测系统,能够在50～100 km范围内稳定监测车辆状态,车辆状态数据监测实时性与连续性明显优于传统检测系统.     

LLE重构和SVD分解的地震信号降噪方法

针对现有地震信号降噪方法处理地震剖面的弯曲同相轴效果不佳,提出联合局部线性嵌入（LLE）和奇异值分解（SVD）方法的地震信号降噪技术。利用LLE的重构思想,对地震数据采样点用其近邻进行重构,实现非线性模式的弯曲同相轴的线性化处理,并去除一定程度的随机噪声;根据地震资料有效信号具有良好相关性的特性,采用SVD分解对LLE重构后的地震数据进行有效信号和噪声分离,剔除不相干的噪声,最终实现地震数据的随机噪声压制。在正演模型和真实地震资料上进行了实验,实验结果表明：与传统SVD方法相比,提出的方法很好地消除了随机噪声,有效信号基本上无丢失。     

基于免疫网络的异态电磁信号监测模型

针对人工免疫系统运用于信号密度适中的日常异态信号监测时,系统对检测器数量要求过高的问题,本文对现有的模型进行了改进,提出了基于免疫网络的异态电磁信号监测模型。模型引入数据正向压缩和检测器相互抑制的机制,使得系统对检测器数量的要求明显降低。本文采用实际无线电监测数据对模型进行了检验,并与基于阴性选择的模型进行对比,验证了该模型在信号密度适中的日常监测中可大幅减少对检测器数量的要求,提高了监测效率。     

地震信号小波变换的去噪方法

运用模极大值法基本原理进行地震信号去噪研究,进而运用二次小波变换原理通过低层系数处理对常用小波去噪方法进行改进.通过合成不同的染噪地震信号,由一系列仿真实验对模拟地震信号进行不同尺度的小波分解与重构,从而实现最优小波分解尺度上的地震信号噪声去除.与常用的快速傅立叶转换方法比较,仿真结果表明,该小波变换方法能够有效去除地震勘探信号中的噪声,并且针对系数的二次小波变换可以明显改进去噪的效果.     

超声回波信号的多阈值分段去噪方法研究

通过构建超声回波信号模型,将基于小波包阈值去噪应用在超声回波信号研究中。针对超声回波信号的非平稳性,提出一种多阈值分段去噪方法应用于超声回波信号的去噪研究中。仿真实验表明,采用的多阈值分段去噪克服了单阈值规则的局限性,能够较好地处理超声信号中的噪声分量。     

基于混沌和小波变换的信号检测方法

针对微弱周期信号提出小波阈值去噪和混沌系统相结合的微弱周期信号检测新方法,该方法利用小波变换的平滑作用对包含噪声的信号进行有限离散处理,并根据小波自适应分解尺度确定阈值去嗓深度,然后根据混沌系统时噪声的免疫性和对周期信号的敏感性,把重构的信号作为周期策动力的摄动并入混沌系统,由混沌系统完成微弱信号检测;并改进了 Duf...     

基于Web的VRFF远程监测系统设计

介绍了利用力控工控组态软件进行真空搅拌铸造炉(VRFF)[BFQB]远程计算机控制的设计与实现.探讨了利用ASP技术及HTML语言编写小型监测网站的技术,包括对远程计算机与真空搅拌铸造炉测控系统的实时数据交换,利用IIS的设置及TCP/IP协议实现远程访问等WEB工程应用技术.给出了通过主页登陆,用户核实等功能,构成一个完整安全的工业远程监测系统的实现实例.     

基于LabVIEW的超声探伤信号多小波去噪分析与应用

根据超声探伤信号的多小波阈值去噪原理,针对硬阈值函数不连续和软阈函数存在恒定偏差的缺点,提出了一种改进的软阈值函数。针对目前LabVIEW没有对多小波算法支持的缺点和MATLAB强大的数值处理能力,利用LabVIEW和MATLAB混合编程技术,在LabVIEW中实现了超声探伤信号的多小波阈值去噪处理,并显示消噪波形、保存消噪数据和频谱分析,扩展了LabVIEW的多小波信号去噪功能。实验结果表明,多小波阈值去噪与单小波阈值相比,在超声探伤信号中起到更好的去噪效果,改进的软阈值函数比传统软阈值函数明显地提高了信噪比,能够更有效地提取缺陷信息。     

基于单片机及FPGA的电力载波通信异常信号监测系统设计

为了保证电力载波通信网络的运行安全,以单片机及FPGA为硬件支持,设计基于单片机及FPGA的电力载波通信异常信号监测系统。根据电力载波通信网络的异常原因,设置异常信号特征作为判据。在建立的电力载波通信网络模型下,利用装设的信号采集设备、单片机以及FPGA元件,采集并处理电力载波通信信号。通过实时通信信号的特征提取与匹配,判定当前信号的异常状态,计算得出通信异常信号量和信号异常类型,最终以可视化的形式输出电力载波通信异常信号的监测结果。通过系统测试得出结论：与传统通信异常信号监测系统对比,优化设计系统的通信异常信号量的监测误差降低了1.37dBm,且通信异常信号类型的误检率得到明显降低。     

基于超声相控阵的角焊缝缺陷信号重构方法研究

在对接管角焊缝进行超声检测的过程中,由于检测的工件结构复杂并且仪器设备本身会受到电信号干扰,所以检测得到的A扫信号存在噪声,在检测图像中会出现“伪像”,从而造成检测困难;如果想要提高检测图像的质量,对于A扫信号的除噪尤为重要;文章提出小波去噪和经验模态分解相结合的角焊缝缺陷信号重构方法：首先分析接管角焊缝结构特点,进行相控阵检测试验,得到缺陷检测数据;然后着重分析了裂纹与未熔合缺陷信号,完成对其的经验模态分解与重构;最后通过对原始信号进行小波去噪及经验模态分解与重构,从而达到了比传统的算法更高的信噪比与更低的均方误差;结果显示本算法有更好的去噪效果,更有利于超声回波信号的分析。     

基于平稳小波变换的铯谱和ECG信号的去噪方法

本文针对小波空间适应法在用于TOKAMAK铯谱信号以及ECG信号去噪中的缺陷,提出一种利用平稳小波变换来消除信号加性噪声的方法。对受噪声污染的信号进行多层平稳小波变换,避层估计平稳小渡变换细节信号中噪声的均方差并适当选取各层阈值．对平稳小波变换的各层细节信号进行不同的闭值处理,从而更好地抑制小波空间适应法消噪出现的Gibbs现象．较好地保持了铯谱信号和ECG信号的几何特征。     

基于维纳滤波和主成分分析的脉冲涡流检测信号降噪方法

针对强背景噪声下微弱的脉冲涡流检测信号的特征量难以准确提取的问题,提出一种基于维纳自适应滤波和主成分分析的脉冲涡流信号降噪方法。该方法首先利用自适应维纳滤波在最小均方误差意义上所具有的最优特性,对脉冲涡流信号进行预处理,再将预处理信号与参考信号进行差分以消除部分系统噪声,最后利用主成分分析提取差分信号的主成分特征,通过设定阈值选取合适数目的主成分量进行重构,得到了具有高信噪比的脉冲涡流差分信号。在Q235阶梯板试件上进行脉冲涡流检测实验,运用该方法对被噪声干扰严重的检测信号进行处理,结果表明所提方法能够有效的消除强噪声对检测信号的干扰,大幅提高信噪比,是一种有效的脉冲涡流检测信号降噪方法。     

基于ZigBee和GPRS的嵌入式远程监测系统的设计

为了实现传感器网络的远程监测,结合Zigbee和GPRS各自的优势和特点,提出了一种基于ZigBee网络与GPRS网络相结合的设计方案。通过CC2530构成的无线传感器网络与已普及的移动通信网结合的组网方式完成数据采集、汇总、上传及远程监控。实验结果表明,这种方案利用了各自网络的优点,增强了对远程Zigbee网络节点的实时监控与处理能力。     

基于小波去噪和混沌理论的应答器信号解调方法

为提高应答器信息传输子系统的性能,解决强噪声干扰下应答器传输模块(BTM)解调信号精度低的问题。本文充分利用混沌系统对噪声免疫、对初值条件敏感和小波变换多分辨率的特性,采用基于小波去噪和混沌理论相结合的方法,实现了应答器信号的解调。鉴于熵可作为表征系统复杂度的特点,在进行系统状态判别时,引入功率谱熵来恢复二进制基带信号。仿真结果表明：在强噪声背景下,基于小波去噪和混沌理论的解调方法误码率更低,优于非相干解调法和单个混沌解调法,该方法具有较强的抗干扰性能,为改善应答器传输系统的性能提供了参考。     

基于RTU技术的计量站远程监控系统

针对偏远计量站管理困难的问题,应用RTU技术通过无线通信和Internet相结合的方式对计量站生产系统进行远程监测.该系统主要由现场流量计、RTU和远程监控计算机组成.现场流量计和RTU之间通过标准的电流信号进行传输,RTU之间进行无线传输,中心控制室的RTU通过RS-485总线实现和监控计算机之间的通信,并接入Internet,从而实现对计量站生产系统的远程监控.