多分量非平稳声信号时频分析

为了准确提取信号所包含的主要频率分量,对多分量非平稳声信号进行了时频分析。利用短时傅立叶变换将多分量非平稳声信号由时域变换到时频域,根据谱图提取信号的主要频率分量。分析结果表明：多分量非平稳信号的各主要频率分量及其时频域特性参数可以准确提取。短时傅立叶变换是提取多分量非平稳声信号主要频率分量的有效方法。     

磁敏元件MLX90363的多圈智能转角传感器设计

介绍了基于14位输出的智能磁敏元件 MLX90363制成的转角传感器,它利用STM32F103C8T6微控制器相应的电路作为数据处理模块,将 MLX90363芯片采集的双路角度数据读出,通过一定的算法处理,实现±720°范围的多圈角度计算,并利用CAN总线将采集到的数据输出.设计了转角传感器基本方案,包括传感器的系统结构、硬件电路和软件程序.给出了利用两路磁敏元件采集的转角信号计算绝对转角的算法,以及利用 CAN总线进行软件中断的方法,实现回正零点的设置.该传感器成本低、精确度高,可以应用于ESP和EPS系统中为汽车方向盘转角提供精确角度测量.     

光电轴角编码器细分误差动态评估方法

介绍了一种光电轴角编码器细分误差动态评估的方法.光电轴角编码器匀速转动时,采集相位差为π/2的两路精码正弦光电信号,然后对采集到的光电信号进行等转角数据处理及谐波分析,从而求出光电信号波形参数,波形参数确定后可以建立波形方程.再将波形方程代入到细分误差的计算公式求出细分误差.试验结果表明,该方法是有效的.     

表面肌电采集信号的系统设计与算法分析

针对表面肌电信号的微弱性、低频性和强噪声性,设计了高共模抑制比、抗干扰能力强的表面肌电信号采集系统,并对采集到的信号进行处理分析。系统中包含放大电路、滤波电路、电平抬升电路、主控电路,采集受试者手臂放松、握拳、展臂、模拟震颤四种姿势的表面肌电信号,经串口通信将传感器所采集到的数据上传至上位机,之后将采集到的表面肌电信号进行中值滤波及傅立叶变换分析。测试结果表明,系统可以有效提取0—500 Hz的有用信号,且四种姿势下的表面肌电信号主要能量集中在0—500 Hz,在0—200 Hz内更为明显,符合表面肌电信号的频率特性。表面肌电信号采集系统具有可靠性和抗干扰性,拥有较好的市场应用前景。     

小波变换在水听器信号处理中的应用

利用水听器与磁电式传感器采集信号的特性,通过对四分量检波器的结构进行分析,设计出水听器的信号处理系统。信号采集电路以Atmega 128为核心,通过RS232将采集数据传送到Labwindows进行波形显示,由于震动信号的非平稳性,提出用小波变换算法对浅海水听器信号进行滤波处理,并与目前国内普遍使用的FIR滤波器作了对比。实验结果表明,小波算法的优越性,水听器信号的信噪比得到了明显的改善。     

基于VC++与MATLAB混编的故障信号分析系统设计

本软件是以Visual C++6.0为开发平台,调用MATLAB引擎,利用MATLAB强大的数据分析、数值计算、信号分析、绘图显示能力及丰富的函数库,对采集信号进行时域分析、傅立叶分析及小波分析,并基于BP神经网络对机械设备进行故障诊断。同时VC通过ADO与ACCESS数据库进行通信,将信号分析过程中产生的时域特征值、频域特征值、神经网络样本数据与测试数据及诊断结果存储到数据库中。VC++、MATLAB、ACCESS三者相结合,发挥各自的优势,大大缩短了软件的开发周期,使程序代码得到简化,提高了系统的运行效率。     

基于Spark计算框架的高铁振动数据经验模态分解

高铁的安全问题越来越受到人们关注,通过安装在高铁上的传感器可以采集到列车运行过程中的振动信号。分析和处理采集到的振动信号,可以对列车运行过程中出现的故障进行诊断。经验模态分解（EMD）适用于将非线性非平稳的信号分解为若干个固有模态函数之和,它在信号分析和处理领域起着至关重要的作用。但列车在不断运行过程中采集的数据量非常大,信号处理的速度成为了瓶颈。因此,借助大数据处理框架Spark基于分布式的内存运算、弹性式分布式数据集等特点,提出了基于Spark的并行化EMD算法,并利用实际数据进行算法评测,通过Speedup、Sizeup、Scaleup三个指标对实验结果进行分析,得到该并行化方法在三个指标上都有良好的效果,表明该算法可以为大量的振动信号分解提供可靠的解决方案。     

非负张量补全算法

近年来矩阵补全已成为一种重要的信号采集方式。将矩阵补全推广到非负张量情形,并提出了非负张量补全算法。该算法先将非负张量补全问题转化为交替求解一系列非负矩阵补全问题,再使用非负最小二乘方法求解这些问题。由于充分利用了数据的空时结构,所提的非负张量补全算法比非负矩阵补全算法有更好的恢复性能。实验结果证实了该方法的优越性。     

一种新型的数据采集系统性能量化方法的研究

考虑到数据采集系统的精度对应于系统对信号的不失真传输及系统本身的时间稳定性问题,提出了一种新型的数据采集系统性能量化方法。该方法将数据采集系统看作为一个开环的线性时不变系统,把采集系统本身看作滤波器,其输入为需要采集的信号,输出为采集到的信号,然后利用LMS算法的基本原理反推通道模型参数,最后利用求得的模型参数计算数据采集系统对正弦信号的传输特性,实现了对数据采集系统的性能考核。对系统模型和量化方法的数学仿真结果表明,所采取的量化方法和系统模型精确地反映了数据采集系统的正弦信号的响应,可以作为实际数据采集系统的精度考核手段。     

基于CAN总线的转向角传感器采集电路设计

介绍了CAN总线技术的特点与原理以及巨磁电阻原理,分析了运用巨磁原理测量转角信号的方法 ,设计了基于TLE 5012芯片的转向角传感器检测电路,结合CAN原理运用Protel软件设计了采集电路,该电路能及时准确地将转角信号通过CAN网关与汽车ESP、EPS系统进行共享。     

GPS基带信号捕获算法及其仿真研究

针对低信噪比环境下的导航需要,介绍了低信噪比环境下的GPS基带信号捕获算法,对基于循环相关的GPS基带信号捕获算法的信号处理流程以及捕获性能进行了分析.通过特定的硬件装置获得了真实的GPS数据,利用Matlab对该捕获算法进行了计算机仿真研究.根据理论分析和仿真结果可以看出,基于循环相关的GPS基带信号捕获算法能够检测低信噪比环境下的GPS信号,能够提高GPS接收机的检测灵敏度.     

LabWindows／CVI在炉温监测系统中的应用

介绍了以虚拟仪器为核心的多通道、高精度的炉温监测系统设计,完成了数据的实时采集,信号分析处理和输出信号显示功能,有效实现了虚拟仪器、数据采集和温度测量技术的结合。温度信号经温度传感器k型热电偶采集后。由AD590提供冷端补偿,通过DRVI经过放大和A／D转换送至PC机处理,并利用LabWindows／CVI对采集数据进行处理,辅以图形显示、报警提示、数据保存、波形调用等模块的软件设计。     

基于FPGA的精密离心机光栅信号细分系统

介绍一种基于FPGA的精密离心机光栅信号细分系统。说明了光栅信号的产生过程和基本处理方法,提出了一种综合EDA技术与光栅莫尔条纹电子学细分技术的设计方案。通过VerilogHDL实现该系统的主要设计,并利用ISE软件进行了仿真试验。试验表明,该系统具有捕捉速度快、跟踪精度高、相位误差小、成本低廉等特点。     

A comparative analysis of principal component and independent component techniques for electrocardiograms

Principal component analysis (PCA) is used for ECG data compression, denoising and decorrelation of noisy and useful ECG components or signals. In this study, a comparative analysis of independent component analysis (ICA) and PCA for correction of ECG signals is carried out by removing noise and artifacts from various raw ECG data sets. PCA and ICA scatter plots of various chest and augmented ECG leads and their combinations are plotted to examine the varying orientations of the heart signal. In order to qualitatively illustrate the recovery of the shape of the ECG signals with high fidelity using ICA, corrected source signals and extracted independent components are plotted. In this analysis, it is also investigated if difference between the two kurtosis coefficients is positive than on each of the respective channels and if we get a super-Gaussian signal, or a sub-Gaussian signal. The efficacy of the combined PCA–ICA algorithm is verified on six channels V1, V3, V6, AF, AR and AL of 12-channel ECG data. ICA has been utilized for identifying and for removing noise and artifacts from the ECG signals. ECG signals are further corrected by using statistical measures after ICA processing. PCA scatter plots of various ECG leads give different orientations of the same heart information when considered for different combinations of leads by quadrant analysis. The PCA results have been also obtained for different combinations of ECG leads to find correlations between them and demonstrate that there is significant improvement in signal quality, i.e., signal-to-noise ratio is improved. In this paper, the noise sensitivity, specificity and accuracy of the PCA method is evaluated by examining the effect of noise, base-line wander and their combinations on the characteristics of ECG for classification of true and false peaks.     

基于曲率和的主动声呐干涉条纹特征表征方法

干涉条纹特征是主动声呐目标识别所依据的重要特征之一。在浅水域环境中,声波能量传播特性较为复杂,信号会经过发射源到目标以及目标到接收器这2条不同的路径,目标的散射特性在声波的入射模式和散射模式之间相互作用,使得主动声呐干涉条纹呈现弯曲的结构。为对干涉条纹特征进行表征,提出一种基于曲率和的声呐特征提取方法。根据浅海声场主动声呐频率-距离干涉条纹图得到一段区间内的干涉条纹曲线散点曲率值,利用曲率求和的方法刻画条纹的弯曲程度,进而表征这一区间内的条纹特征。在理想波导环境下计算刚性球体目标在不同频率段下的曲率特征,通过统计平均值的方式得到平均曲率和为0.6左右,从特征表征结果可以看出,曲率和可通过统计离散点曲率强度描述干涉条纹特征,且在同一环境条件下,发射频率越大时曲率和强度越小。根据实测数据进行计算得到曲率和为0.512,实验与理论结果较为吻合,表明通过该方法可以获取主动声呐干涉条纹特征,进而实现目标识别和探测。     

基于加速度传感器的高频振动信号检测分析

介绍了一种基于普通压电加速度传感器的高频振动信号检测技术的实现方法,并论述了高频振动信号的采集、时域分析、频域分析及功率谱分析程序的实现。检测系统硬件部分主要包括压电加速度传感器、信号调理器、高速采集卡。用这套检测系统对各频段的信号进行检测对比实验,实验结果表明此系统能有效地检测到高频振动信号的变化。     

基于阵列的盲信号处理研究和应用

本文对比了阵列信号处理与盲信号处理的数学模型,分析了二者的特点并进行了综合统一,提出了基于信号的非二阶特性空间扫描的概念,并验证了信号峰度随信噪比条件的变化和基于峰度的空间扫描。针对采用民用广播电台信号的外辐射源雷达所面临的严重同频干扰问题,采用独立成分分析的方法进行干扰抑制,并进行了实测数据的验证。     

面向航天信号数据的柔性分析平台设计与实现

航天信号数据是反映产品功能性能变化的重要载体,基于数据的分析对于故障预测、运维使用乃至产品优化迭代具有重要作用.信号数据分析算法众多,但存在组织应用层面中存在不能共享、不可灵活配置的瓶颈.该文在分析信号数据分析所面临的数据规范、数据存储和算法配置所面临问题的基础上,提出并建立了一种.NET框架技术设计的柔性的信号数据分...     

阶次倒谱在轴承故障诊断中的应用

将常规的阶次分析与倒谱分析技术相结合,提出了阶次倒谱分析的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域等间隔采样,再对时域信号进行等角度重采样。转化为角域平稳信号,最后对角域重采样信号进行倒谱分析,提取轴承的故障特征。通过对轴承内圈、外圈故障实验信号的分析,表明该方法能有效地诊断轴承故障类型。     

基于非重构压缩采样的动态稀疏信号快速检测技术研究

战场电磁环境的快速、准确感知对于提高战术无线通信系统的时变电磁环境适应能力和抗干扰能力具有重要意义。本文分析了跳频通信信号、扫频干扰信号等战场常见的多种通信信号与干扰信号的动态稀疏特性,构建了动态稀疏信号检测的统一框架。在此基础上,提出了基于非重构压缩采样的动态稀疏信号快速检测技术的基本思路,并分析了该方法的检测性能界。分析结果表明:该方法不仅能够充分利用动态稀疏信号的稀疏特性,大大降低采样速率和后续分析与处理中的数据量,而且避免了复杂的信号重构,能够有效降低动态稀疏信号检测的处理时延,提高了战场电磁环境感知的实时性。