基于FFT超声波传输时间测量的误差分析

为精确测量高斯白噪声背景下超声波的传输时间,不仅要考虑传统相位差测量中的高斯噪声误差,还要考虑A／D量化误差所带来的影响。应用误差理论,推导了正弦信号A／D量化误差,并得到了总误差均方根公式,进而得出传输时间误差的计算公式。为了避免电路和传感器的干扰,采用传输距离不同的同源双路正弦发送信号。理论和仿真结果均表明：在超声波信号频率为40kHz、信噪比为25dB、采样点数为2048、A／D位数为11位、采样率为200kHz的情况下,传输时间的测量误差小于10DS;在超声波信号频率未知时,而其他条件相同的情况下,FFT相位差频率校正法也能很好地估计超声波传输时间。该方案的实现为实际工程应用提供了依据。     

汽流偏角对蒸汽湿度测量的误差分析

为了准确研究汽流偏角对湿度测量误差的影响,采用计算流体力学软件FLUENT模拟分析了一定排汽压力和颗粒尺寸下,不同蒸汽流速和汽流偏角对测量误差的影响。结果表明:当汽流偏角较小时,测量误差受蒸汽流速的影响较小,受汽流偏角的影响较大,测量误差小;当偏角较大时,误差不仅与汽流偏角有关,而且受蒸汽流速的影响明显,测量误差偏大。减小谐振腔的安装偏角,能有效减小湿度测量的误差;汽轮机处于变工况运行时,通过进行测量误差修正,能使湿度测量达到较高的精度。     

节流变压降流量测量的精度分析及其计算机计算

根据节流变压降流量的测量原理及误差传递理论,建立流量测量误差的计算数学模型,分析了测量误差各项对系统总误差的影响。编制了计算机分析程序,对电厂锅炉给水流量测量成套装置的精度进行了分析计算并给出了使用精度图。为节流变压降流量测量装置的设计和使用提供了一个简便实用的误差分析软件。     

渥拉斯顿棱镜偏摆对激光外差干涉直线度测量的影响分析

描述激光外差干涉直线度及其位置测量方法;分析由渥拉斯顿棱镜偏摆角引起的测量误差,建立激光外差干涉直线度及其位置测量误差的数学模型,并进行仿真分析研究。结果表明：渥拉斯顿棱镜倾角和摆角引入的测量误差为正弦型误差分量,当渥拉斯顿棱镜偏摆角为1°时,直线度的测量误差有约为100nm,位置误差约为1nm;当渥拉斯顿棱镜的倾角为15″时,直线度测量误差约为700nm,位置误差约为15nm。     

采样和量化动态误差分析

本文从工程角度分析讨论对模拟信号采样和量化过程中出现的几种动态误差折叠误差,采样和保持误差,量化噪声,串漏等等,在定量分析和计算的基础上提出了一些减少这些误差的办法.     

平面时差定位精度分析

分析了平面时差定位算法,求解了定位解析解和定位精度,根据实际情况,讨论了不同的雷达位置,接收机位置,时间测量误差和接收机测量误差对定位精度的影响,给出了数值解,直观地反映了不同接收机位置和不同目标位置时时差平面定位的相对定位误差。     

计及采样宽度时采样系统简化模型的误差分析

在采样系统分析中,常用理想采样器表示实际采样器,本文研究了这种方法的振幅误差和相位误差与系统参数的关系和消除误差的方法。     

微扰法声速剖面反演改进算法

为了降低传播时间测量误差对微扰法声速剖面反演精度的影响,本文提出了一种基于微扰法的声速剖面反演改进算法。该算法通过调整平均声速剖面以增大声速扰动量,进而增大声速扰动所引起声线传播时间的扰动量,降低了测时误差对反演算法的影响,提高了反演算法对声速扰动的敏感性。数值算例表明,相同条件下传统微扰法反演的声速剖面的最大误差为1.478 m/s,而改进算法的最大误差降低至0.403 m/s,验证了改进算法可以有效降低传播时间测量误差对声速剖面反演结果的影响,比微扰法的反演精度更高。     

基于TinyOS的TDOA测距误差修正方法

为进一步提高传感器节点间距离的测量精度,分析了基于TinyOS的TDOA测距方法的误差来源,提出了路径平均温度补偿、时间因子补偿和位同步补偿等误差修正方法,建立了以最小二乘法为基础的误差修正数学模型. 实验结果表明,修正算法及所建立的数学模型能有效抑制测量误差,提高测量精度.     

变照度下的视觉测量系统误差建模

针对二维视觉在线测量工件时,照度变化因素导致测量误差的问题,提出基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机（GA-LSSVM）,建立照度误差模型的方法. 分析视觉测量系统的误差来源,通过最小二乘法分析照度影响下的误差规律. 利用照度变化误差实验,获得照度和测量系统的误差数据,分别训练GA-LSSVM、支持向量机（SVM）以及BP神经网络,建立照度和测量系统误差模型,对系统测量误差进行预测. 结果表明：在变照度测量误差预测模型中,GA-LSSVM模型、SVM模型及BP神经网络模型的预测精度分别为94.90%、90.23%及80.60%. 这表明遗传算法优化的最小二乘支持向量机建立的变照度误差模型,在拟合和预测精度上优于传统的BP神经网络.     

时延单元量化误差分析及宽带相控阵数字波束形成

分析了模拟延时线的量化误差会造成信号功率及信号距离分辨率的降低，在基于子阵和发射为线性调频信号的前提下．提出了一种宽带数字接收波束形成方法．该方法先对接收信号拉伸处理和低通滤波．然后在子阵间时域相位加权实现宽带数字波束形成。低通滤波后的数字采样和信号处理均可在低的速率下进行．太大降低了运算量且容易实现。通过计算机仿真得出．数字方法消除了量化误差的影响．波束形成性能比模拟延时线方法有较大的提高．     

基于量化表估计的 JPEG 合成图像盲检测

利用块效应测度值大小定位篡改区域的关键在于能否准确得到原始图像量化表。本文研究一种量化表估计方法,首先将待测图像使用不同的质量因子对应的量化表求取量化误差,然后根据得到的量化误差进行极小值判定,极小值对应的质量因子即为原始图像量化表对应的质量因子。实验表明,该方法在检测JPEG复制粘贴型篡改时准确率高,算法复杂度小。     

量化及随机丢包情形下NCSs的故障检测

研究了具有量化及随机丢包的网络化控制系统的故障检测问题。通过以观测为基础的故障检测滤波器作为残差产生机制,将故障检测滤波器的设计问题转化为H∞模型匹配的问题,同时将量化引入的误差转化成模型不确定性问题。利用李亚普诺夫函数方法,可得到观测误差系统的指数均方稳定性及相对残差的H∞扰动水平,通过解线性矩阵不等式可以得到相应问题的解。仿真结果显示了所提出方法的有效性。     

数字化处理中的两种量化现象及其影响

在周期性信号数字化测量比对中,除A/D量化误差以外还存在取决于两比对信号频率关系的量化相移步进误差。通过分析两种量化误差的产生原因及相互关系,该文提出了利用两种误差的相辅相成关系来量化误差分辨率的稳定性以及影响,在数字化处理中采用边沿处理技术,能有效地抑制量化误差。实验表明,在10 bit A/D采样分辨率下,测量分辨率较原有A/D测量分辨率提高了一个数量级甚至更高。该方法可以在频率、相位等参数的精密测量、控制中发挥重要作用。     

遗忘曲线的协同过滤推荐模型

针对资源历史评价信息的时效量化问题,研究了一种应用遗忘曲线的协同过滤推荐模型.该模型以推荐信系统的构成要素为基础,将历史信息的时效量化函数引入到未知评分资源的推荐计算中.通过多阶段时效量化方法与时间单位映射函数,揭示不同资源时效衰减速率随用户兴趣变化的规律,获取具有记忆心理学中遗忘特征的推荐评价数值.实验表明,与现有协同过滤推荐模型的推荐效果相比,模型能够合理解决时效量化问题并提供质量较高的推荐效果.     

一种全面响应时间的频率稳定度测量

为从本质上反映不同频率源的频率稳定度随响应时间的变化规律,提出了一种可以测量全面响应时间的频率稳定度的方法．该方法在数字环境下,应用数字边沿效应抑制量化误差,并结合数字双混频时差法测量信号间的相位差,通过相位差得到全面的频率稳定度指标．实验证明,该方法在自校的条件下,100ns的频率稳定度能够达到10^-5,秒级稳定度能够达到10^-12,一天的频率稳定度能够达到10^-16．     

SK静态混合器内停留时间分布的影响因素分析

采用脉冲示踪法对SK静态混合器内停留时间进行了实验测试,设计混合正交实验并且采用极差分析方法研究各因素对停留时间分布的影响。结果表明,影响平均停留时间的各因素大小依次为流速、管径、截面、旋片排列方式;影响方差的各因素大小依次为管径、截面、流速、旋片排列方式。从停留时间分布曲线中可以看出,在相同流速和直径下,沿着轴线方向,静态混舍器内流动趋于活塞流。采用幂函数形式对混合元件数、管径及流速等对平均停留时间的影响进行了量化分析,并针对Di=40mm的静态混合器对此幂函数的正确性进行了验证,平均误差为12％。在较低流速下,由于“壁流”的影响靠近混合器入口处方差值偏大。总的来说,方差分析结果与停留时间分布曲线分析结果相一致。     

MIMO广播有限反馈系统中联合预编码方法

在接收用户为多天线多输入多输出(MIMO)广播有限反馈系统中,信道方向矩阵的量化存在误差,此误差影响预编码设计,从而降低系统容量.针对此问题,通过分析信道方向向量量化误差的统计特性,提出了一种具有鲁棒性的基于最小均方误差(MMSE)的预编码方案.分析和仿真结果表明,所提的预编码方法有效提升了系统容量,降低了误码率(BER),减缓了平顶效应.     

智能化变电站中多源自适应时间同步系统

为了满足日益增长的智能化变电站时间同步需求,提出一种多源自适应的时间同步系统方案.基于各种时间基准的特点,采用外部时间基准校正本地原子钟时间基准,建立秒脉冲同步产生上升沿和国际标准时间对齐秒脉冲的时间同步系统方案,设计优化算法,并采用多重误差补偿算法对输入的有效同步源的同步信号进行数据筛查和量化误差补偿,提高了同步信号...     

调制模式识别中相位提取算法的精度分析

为了提高调制模式识别的准确率,基于CORDIC原理和流水线结构,介绍了一种高精度相位特征值提取算法.从流水线等级引入的近似误差和有限字长带来的量化误差两方面入手,分析了算法在定点制系统中的实现精度,推导出实际结果相对理论值的误差公式.利用费玛定理和函数极值法分析公式得到,当流水线级数不大于量化比特数时,系统精度随它们各自的提高而增大;当流水线级数大于量化比特数时,增加流水线级数不再能够提高系统精度.仿真试验结果表明,相位特征值提取算法的可靠性很高;由误差公式得到的结果与实际误差非常接近,误差公式能够作为系统设计的参数选择标准.