一种应用于遥操作系统的机械振动辨识方法

当考虑遥操作系统中轻型机器人的结构振动辨识问题时,由于通讯环节的带宽窄和通讯频率低,传统的振动辨识方法将遭遇瓶颈．因此,研究如何减少振动辨识过程中需要传输的数据量显得尤为重要的．为此,本文借鉴ESPRIT（estimation of signal parameters via rotational invariance techniques）算法,研究了机械结构振动的欠采样辨识问题．提出了ASP（adding sampling points）方法．在ASP中,用平均值矩阵取代了传统ESPRIT算法中的相关矩阵,在保证充分利用采样数据的同时,克服了相关矩阵易产生病态的问题,并减小了计算量;对振动频率和衰减系数分别进行辨识,然后再将它们匹配成对,解决了频率解混叠和衰减系数准确辨识之间的矛盾;利用差异度法匹配振动频率和衰减系数,在匹配过程中可以对辨识出的振动频率进行修正．仿真和实验都证明了该方法不仅可行,而且具有很好的效果．     

一种自相关矩阵改进的Pisarenko算法

Pisarenko算法是通过N个采样数据估计一个平稳随机信号参数的算法.改进的Pisarenko算法在噪声环境下可以精确估计信号频率.该算法通过一个时域累积量等式选择适当的数量关系得到新的自相关矩阵,最后利用最小二乘法求解得到频率的估计值.该算法把频域中提取的信号转换到时域中求解,从而避免了经典Pisarenko算法由于对自相关矩阵进行降维,使用样本自相关函数少,影响最后频率估计精度的缺点.仿真实验结果表明,所提的算法能够有效提高频率估计值的精度,频率估计性能稳定.     

用于扩频码型估计的改进自相关矩阵构造算法

子空间理论中被用于奇异值分解或特征值分解的自相关矩阵,通常可表示为接收向量与其自身转置的乘积。提出了自相关矩阵的新型构造算法。该算法构造的自相关矩阵,特征值分解后其对噪声不敏感,克服了常规子空间方法的弱点。仿真试验表明,该方法应用在高噪声、低信噪比的实际通信环境下,特征值不会被噪声湮没,从根本上解决了传统子空间分辨率不足的问题。同时,仿真表明,该方法对于多用户扩频信号同样适用,可解决多用户扩频信号的码元分离问题,其计算结果与理论计算一致,验证了算法的正确性。     

多通道奇Gabor梯度相关矩阵的角点检测算法

为了抑制边缘轮廓平滑导致角点定位精度的下降,提出多通道奇Gabor梯度相关矩阵的角点检测算法。该算法是在Gabor滤波器的基础上,利用8个通道的奇Gabor滤波器对输入图像进行变换;然后利用每个像素与其相邻像素的Gabor梯度相关性构造自相关矩阵,若像素点的自相关矩阵对应的归一化特征值的和是局部极大值,则标记为角点。实验显示,与Harris算法、曲率尺度空间(CSS)算法等经典算法相比,该算法的平均正确检测率提高了约17.74%,平均定位误差降低了约18.15%。结果表明,所提出的算法具有更好的检测性能,并获得了较高的角点检测率及较好的定位精度。     

基于MMSE的自适应盲均衡算法

提出一种估计最小均方误差的盲均衡算法。与RLS算法原理类似,该方法依据矩阵求逆引理逐步更新自相关矩阵及其伪逆,以达到快速收敛,且对迭代初始值不敏感。与非递归算法相比,该自适应在线算法无需直接计算相关矩阵的伪逆或引入奇异值分解,避免了估计相关矩阵的秩或信道阶数。快速收敛以及在线处理的特性使其可以应用到实时通信信号处理中。仿真结果证明算法具有很好的在线均衡性能。     

一种基于无线传感器阵列的到达方向检测方法

以线性等距无线传感器阵列为例,提出一种有效的到达方向检测算法.列堆栈两个平移不变子阵的相关矩阵,给出一种奇异值分解和特征值分解相结合的两步算法,估计传感器阵列的导向矢量矩阵,通过分析导向矢量矩阵的结构化信息,构造估计导向矢量和理想导向矢量的相关函数,进而求解相关函数的驻点,搜索有限个驻点中使相关函数最大的驻点对应的角度估计到达方向,避免了穷尽搜索.仿真结果表明：所提算法在相同信噪比下分辨成功率高于著名的ESPRIT算法、同一分辨成功率下要求的信噪比更低.在信噪比、快拍数、阵元个数变化下对目标定位的均方根误差均优于ESPRIT算法,更接近于理论最优值.     

基于修正传播算子的高分辨波达方向估计算法

将循环平稳和共轭重排理论引入传播算子算法中,提出修正的循环传播算子波达方向估计算法。该算法对采集数据共轭重排,使相关矩阵的估计更加准确,并充分利用有用信号与干扰信号循环频率的不同和噪声在感兴趣的循环频率上不呈现谱相关的性质,有效滤除了干扰信号和噪声的影响,实现了高分辨的波达方向(DOA)估计;同时它不需要对高维空时协方差矩阵进行特征值分解,所以与基于特征子空间分解的算法相比运算量低,利于实时处理。仿真结果证明了其有效性。     

基于信号噪声子空间的降秩算法及FPGA实现*

研究了OFDM信道向量自相关矩阵奇异值分解的FPGA实现。为了获得更好的实时性,将复矩阵的奇异值分解转换为实矩阵的奇异值分解;根据实对称矩阵SVD的特点设计阵列结构,减少了所占用的资源。基于MATLAB仿真和Altera的软硬件开发平台对OFDM信道自相关矩阵奇异值分解的FPGA实现进行研究,仿真结果表明设计方案可以应用于OFDM信道估计系统中。     

基于变步长LMS方法的磁悬浮飞轮振动抑制

针对磁悬浮飞轮转子位移传感器扰动引起的多频谐波振动,提出一种基于最小均方差（LMS）的变步长算法实现谐波振动的有效抑制.建立模型对磁悬浮轴承转子的位移刚度系数kh和电流刚度系数ki片进行辨识,以位移传感器扰动引起的八倍频噪声为抑制目标,在自适应LMS算法抑制电流扰动基础上,改进一种随转子位移信号频率变化而变化的变步长因子实现自动平衡,利用广义根轨迹分析了引入补偿后系统的闭环稳定性.仿真结果表明所提出的方法能够有效实现对八倍频振动的抑制.     

基于CEEMD-VMD-SIST算法的sEMG信号降噪方法

针对基于表面肌电信号(sEMG)的手势识别中,由于传统降噪算法对sEMG信号高频部分分解不当或存在频率混叠现象使得对含噪sEMG信号降噪效果不佳而导致手势识别精度大大降低的问题,提出使用基于互补集合经验模态分解(CEEMD)与变分模态分解(VMD)组合的滑动区间软阈值(SIST)降噪算法(CEEMD-VMD-SIST)对含噪sEMG信号进行降噪处理;使用CEEMD将含噪信号分解为从高频到低频的多个不同本征模态函数(IMF),根据自相关系数客观界定后续降噪模态分量范围,对选中的模态分量采用VMD的SIST方法进行分解降噪并与部分剩余模态分量进行重构;从实验结果中可以看出,在不同信噪比下,所提算法的降噪性能与传统降噪方法相比,信噪比与均方根误差均有明显改善,可以更大程度上保留信号的有用信息,即所提算法的降噪性能更佳。     

基于图像处理的钢轨纵向位移检测系统的研究

钢轨受行车载荷及自然因素的作用发生膨胀从而产生纵向位移,影响机车行车安全,因此研发高性能钢轨纵向位移检测装置意义重大.针对钢轨位移检测装置因人工检测方法导致耗时、耗力的问题,在MATLAB仿真研究基础上,设计了基于图像处理的钢轨纵向位移检测系统的实现算法,论述了对样本采集图像进行预处理、二值化、Canny边缘检测、Hough变换以及纵向位移计算等算法的实现过程.实验结果表明,所设计的系统具有较高精确性和可靠性,能够满足工程实际需要.     

一种自适应观测矩阵下的信号重构算法*

为提高压缩感知的性能,设计了一种自适应的稀疏观测矩阵,该观测矩阵由0和1组成。信号重构时,利用观测值的位置信息,避免了求解不定方程组,提高了重构速度。采用具有频域稀疏特性的深海隔水管受力参数作为仿真信号,仿真结果表明,观测值数目相同时,自适应观测矩阵下重构算法的平均误差比随机观测矩阵下基追踪算法的平均误差小。     

基于图像增强局部上采样SSD的直线电机动子非接触位置检测方法

研究一种基于图像增强局部上采样平方差和(IE-LUSSD)的高精度亚像素检测算法,以提高直线电机动子位置检测对不同光照强度的抗干扰能力.首先,根据直线电机一维刚体平移的运动特点,设计一种基于线阵相机和非周期栅栏图像的动子位置检测系统,线阵相机固定在动子上并跟随动子移动采集信号序列;然后,通过灰度线性变换图像增强算法对采集到的信号序列进行预处理以增强图像信息;并通过SSD算法获取相邻信号序列间的整像素位移,为了进一步提高测量准确性,采用频率域矩阵乘法离散傅里叶变换对相邻信号间相关函数的峰值邻域进行上采样细化峰值曲线;最后通过搭建动子位置检测的实验平台验证所提出方法对不同光照条件的适应性.算法可以达到0.01 pixels的检测精度,动子的实际位置检测误差在0.025 mm以内.     

基于MEMS加速度传感器的位移检测系统

为了实现对物体运动位移的检测,设计了一种以国产高精度MEMS电容式加速度传感器MSCA3002为核心,24位高精度A/D转换器ADS1255,高性能ARM处理器LM3S2B93为主控制器的位移检测系统,并详细给出该系统的硬件电路及其软件算法设计。系统将传感器检测到的物体运动的加速度,经过积分算法转换为物体运动位移。实验结果表明：系统采样精度高、速度快、误差小,A/D转换器对加速度信号的检测精度能达到0.4%,积分后对位移的测量精度能控制在3%左右,很好地实现了对运动位移的检测。     

异型冲压工件边缘检测算法研究

为了不断提高产品质量和生产效率,冲压工件缺陷自动在线检测技术在生产过程中显得日益重要。针对这一需求,提出了基于小波分解的神经网络和快速模糊算法相融合的异型冲压工件边缘检测算法。神经网络算法的引入,克服了快速模糊算法在图像边缘检测时高频信号得不到有效利用和检测速度较慢等问题。在提高算法效率的同时,增强了算法的适应性。与经典的边缘检测算法相比较,得到的处理图像更加清晰完整。     

Numerical simulation of an oscillating cylinder in a cross-flow at low Reynolds number: Forced and free oscillations

A numerical simulation of the flow past a circular cylinder which is able to oscillate transversely to the incident stream is presented in this paper for a fixed Reynolds number equal to 100. The 2D Navier-Stokes equations are solved by a finite volume method with an industrial CFD code in which a coupling procedure has been implemented in order to obtain the cylinder displacement. A preliminary work is first conducted for a fixed cylinder to check the wake characteristics for Reynolds numbers smaller than 150 in the laminar regime. The Strouhal frequency f_S and the aerodynamic coefficients are thus controlled among other parameters. Simulations are then performed with forced oscillations characterized by the frequency ratio F = f₀/f_S, where f₀ is the forced oscillation frequency, and by the adimensional amplitude A. The wake characteristics are analyzed using the time series of the fluctuating aerodynamic coefficients and their power spectral densities (PSD). The frequency content is then linked to the shape of the phase portraits and to the vortex shedding mode. By choosing interesting couples (A, F), different vortex shedding modes have been observed, which are similar to those of the Williamson-Roshko map. A second batch of simulations involving free vibrations (so-called vortex-induced vibrations or VIV) is finally carried out. Oscillations of the cylinder are now directly induced by the vortex shedding process in the wake and therefore, the time integration of the motion is realized by an explicit staggered algorithm which provides the cylinder displacement according to the aerodynamic charges exerted on the cylinder wall. Amplitude and frequency response of the cylinder are thus investigated over a wide range of reduced velocities to observe the different phenomena at stake. In particular, the vortex shedding modes have also been related to the frequency response observed and our results at Re = 100 show a very good agreement with other studies using different numerical approaches.     

基于Mallat算法的动弹性模量测量研究

在混凝土等刚性材料的动弹性模量测量中,针对谐振测试波形的非平稳、瞬态且频率分布广等特点,系统基于DSP平台和Mallat算法,将动弹性模量测量简化到频域角度进行计算。利用Mallat算法的多尺度分析、位移离散化和计算量小等优点,可快速计算出动弹性模量的测试信号功率谱中共振频率。实验验证了Mallat算法对于动弹性模量中的谐振频率检测具有速度快、精确度高的优点。     

电磁激励谐振式MEMS压力传感器闭环控制研究

在谐振器动力学分析的基础上,系统地比较了谐振式压力传感器检测速度谐振频率和检测位移谐振频率的优缺点.设计出一种零相移的电磁激励谐振式MEMS压力传感器闭环控制系统,该系统利用检测速度谐振频率提高传感器的信号检测稳定性,并且控制电路无需移相环节即可保证传感器在工作频率范围内实现稳定可靠的闭环自激.实验结果表明,采用该闭环控制系统的传感器具有较高的稳定性,传感器长时漂移低于0.025%F.S.,在10 hPa～1 050 hPa范围内非线性度为0.06%.     

基于a'trous小波分解的图像边缘检测

边缘特征是图像最为有用的高频信息。边缘检测在图像处理和计算机视觉中起重要作用。本文对小波变换进行了研究,并且分析了小波变换提取图像边缘的原理。为了高质量地进行图像边缘检测,提出了一种基于二阶B样条小波变换的多孔算法提取图像边缘。算法利用B样条小波对图像函数进行小波变换,提取图像边缘,并采用多孔算法防止图像信息丢失。实验结果表明,和传统的边缘检测算法相比,在边缘精度和噪声抑制方面,该算法是有效的。     

基于视觉显著性的无人车图像检测及分割方法

障碍物检测与分割是地面无人车辆环境感知领域中一项重要的任务。针对传统障碍物检测与分割算法的计算量大、分割精度较差等问题,提出了一种基于显著性分析的障碍物检测、分割优化算法。首先,利用基于频率调谐的方法生成场景图像的显著图;然后,通过单目摄像机与激光雷达的联合标定将雷达反射点映射到显著图上;最后,结合单目摄像机和激光雷达两种传感器信息,通过改进的图像区域分割算法,实现障碍物的检测与分割。为了验证所提出算法有效性,采集多幅包含障碍物的典型越野场景图像,对该算法进行实验与仿真验证,结果证明了该算法的有效性。