多通道并列数据采集系统非均匀采样校正

在超高速多通道并列数据采集系统中,由于各路间的时延不等而造成采样实际上是非均匀采样,由此引起的误差成了此时系统的主要误差。目前文献中对该时处误差进行校正只有一种方法,即在模拟域上对采样时钏的延迟进行校正。文中提出一种新方法,将采样数据流通过一个给定群延迟的全通数字滤波器来校正数据,而并非时钟的时序。与传统方法相比,该方法具有数字化的优越性。     

基于切换原理的非均匀采样系统控制

在非均匀采样系统中,存在着刷新时间间隔不确定、时变的情况,这给系统控制器的设计造成了很大困难.为此,将刷新时间间隔看作时延变量,不同时延大小情况下的系统动态变化用不同子系统模型刻画,从而将时延的变化律转化为不同子模型之间的切换律,将非均匀采样系统描述为一类具有有限个子系统的离散时间切换系统.通过定理形式给出含有不确定刷新时间间隔的反馈闭环系统鲁棒稳定性的充分条件.     

非均匀采样系统的一种递推辨识方法

在非均匀采样系统辨识方法中, 通常利用重采样、数值积分等方法来处理非均匀采样数据, 所用模型多为连续有理分式传递函数, 在递推形式下非均匀采样对象又常局限于``数据缺失'的情况. 本文研究更为一般的异步非均匀采样的多变量系统, 采用连续时间状态空间模型描述, 推导了模型参数、参数梯度和系统状态之间的相互递推关系, 构成一种可变迭代间隔的递推辨识算法, 在每次输出采样点上仅更新模型中受当前采样数据影响的参数. 这种辨识方法可以适用于任意非均匀采样系统, 多采样率系统也可作为一种特例适用于本算法. 仿真结果表明, 所提的方法是可行有效的.     

非均匀采样系统多新息随机梯度辨识性能分析

针对一类非均匀采样系统,提出了其输入输出表达的多新息随机梯度辨识方法．该方法将随机梯度算法中的新息项扩展为向量,有效利用了历史新息所包含的信息,从而提高辨识精度和算法的收敛速度,同时又保留了随机梯度算法计算量小的优点．仿真例子通过改变新息长度,验证了所提出辨识算法性能的优越性．     

高速非均匀采样信号的重构方法

并行交替采样中通道间的时基偏差易导致采样非均匀,且现有的信号重构方法运算量较大,容易使采集性能迅速下降.通过分析信号的频谱特征,提出了一种实时性较高的双通道并行采样重构算法;并采用FFT算法及反傅里叶变换对通道时基误差进行了实时校正.实验结果验证了该算法的可行性.     

非均匀周期采样系统的递阶最小二乘辨识方法

针对非均匀周期采样系统,通过状态空间模型离散化方法得到其输入输出表达形式.鉴于参数化后得到的辨识模型同时包含1个参数向量和1个参数矩阵,利用递阶辨识原理,将辨识模型分解为分别含有参数向量和参数矩阵的2个虚拟子系统;考虑到系统的因果约束问题,将包含参数矩阵的子系统分解为子子系统进行辨识,从而提出这类非均匀采样系统的递阶最小二乘辨识方法.仿真例子表明该算法是有效的.     

数字语音信号的非均匀采样的实现

该文主要叙述数字语音信号的基于FFT的非均匀采样的技术实现问题,涉及WAV文件格式、分段、对其进行非均匀降速重采样频率的选择原则及生成和语音信号重构,并对实际的WAV格式的数字语音文件用VC++6.0编写的程序实现了基于FFT的重采样;分析方法、实现程序不仅对WAV格式的数字语音文件有效,而且也适用于其它格式的数字语音文件和非语音信号的非均匀采样的实现。     

基于非均匀采样数据的SD-OCT成像算法研究

在频域光学相干层析成像(SD-OCT)中,数据通常通过波数域的非均匀采样得到。在进行快速傅里叶变换得到图像之前需要进行一个数据重采样过程。数据重采样会造成额外的计算负担,而且会带来一定的数据误差。采用一种逆成像算法得到SDOCT图像,将SD-OCT系统建模为一系列线性方程组,通过求解一个逆问题以实现SD-OCT系统的成像。利用全变差(TV)作为限制条件以保留图像的边缘信息,然后由SD-OCT测量数据直接估计样本的二维互相关。仿真结果表明,和传统方法相比,该算法所得到的噪声残余量更低。同时还验证了利用TV限制条件以抑制SD-OCT中对衰落的敏感性的可能性。     

非均匀采样信号的频谱分析及信号处理系统

非均匀采样由于具有不受采样频率限制、频率分辨率高以及抗混叠等优点,应用十分广泛。推导出非均匀采样信号的离散傅里叶变换方法,分析了采样时钟抖动对非均匀离散傅里叶变换的影响,并给出仿真结果。研制了基于数字信号处理器和可编程逻辑器件的非均匀采样系统,以此为硬件平台,实现了非均匀采样信号的频谱分析。理论和实验结果表明,非均匀采样系统和频谱分析方法是有效实用的。     

基于自适应陷波的非均匀采样信号处理系统

非均匀采样可以突破奈奎斯特采样定理的限制,检测出超过采样频率的信号频率,但非均匀采样引起信号的频谱噪声,使得非均匀采样的小信号检测难于实现。研制了一种实时非均匀采样信号处理系统,采用自适应陷波方法计算非均匀采样信号的频率,逐步滤除幅度较大的信号,从而检测出小幅度信号。详细说明了自适应陷波方法的原理和实现方法,并介绍了基于数字信号处理器(DSP)的非均匀采样信号处理系统。     

一种实现ADC采样数据回路自检的方法

ADC采样数据作为电力系统二次保护装置数据的重要来源,是保护装置动作行为的重要判断依据.然而目前市场上主流的多通道同步ADC芯片不具备采样数据校验功能,芯片焊接问题导致的采样数据异常无法及时发现,而这将可能导致保护装置误动作,造成严重的电力事故.本文提出了一种ADC采样数据回路自检的实现方法,通过外部自检回路回馈的方式巧妙的配合ADC芯片采样时序来检查ADC芯片是否存在焊接问题,从而判断ADC采样数据回路是否连接正常.该方法实时性高,可有效降低因ADC采样数据异常而导致保护装置错误的动作行为而产生的恶劣影响和经济损失.     

基于参量模型估计的周期信号等效采样方法研究

针对现有的常规的等效时间采样方法必须具备准确的模拟触发电路,必须具备精确的定时电路或时长检测电路,并且波形重建时间长甚至不能完全重建的问题,提出一种基于参量模型估计的周期信号等效时间采样方法.该方法采用三个两两互质频率进行三轮采样,从三轮采样数据估计出被测周期信号的基频和其它参数,从而重构出被测周期信号波形.实验证明,该方法在信噪比较高时重构出被测周期信号波形的正确概率很高,重构误差很小.该方法已被成功运用到数字存储示波器的高速数据采集系统中.     

实时光测数据系统误差修正方法

由于测量设备本身或环境条件的影响,光测数据总存在一定的系统误差,如果不加以修正,将直接影响实时数据处理精度。依托靶场实际工程背景,对实时光测数据的光电波折射误差和轴系误差进行了分析,并提出了简化的误差修正方法,通过实测数据的计算分析可知,这些方法可以有效地减小实时光测数据处理的误差。     

陀螺寻北仪基座扰动的一种补偿方法

为了减小基座扰动对寻北精度的影响,首先分析了基座扰动引起的寻北误差,推导了基座扰动与寻北误差之间的关系表达式,并提出通过增加隔振基座和选择采样时间来减小基座扰动引起寻北误差的方法,通过卡车振动试验,证明该方法可以较好地减小基座扰动对寻北精度的影响.     

基于DSP的周期信号等效采样系统设计与实现

针对现有的常规的等效时间采样系统必须具备准确的模拟触发电路,必须具备精确的定时电路或时长检测电路,并且波形重建时间长甚至不能完全重建的问题,提出一种基于DSP的新型周期信号等效采样系统设计。该系统采用三个两两互质频率进行三轮采样,从三轮采样数据估计出被测周期信号的基频和其它参数,从而重构出被测周期信号波形。实验证明,该采样系统在最大实时采样率为200MSps时的等效采样率可以达到10GSps。     

Multi-Scaling Sampling: An Adaptive Sampling Method for Discovering Approximate Association Rules

One of the obstacles of the efficient association rule mining is the explosive expansion of data sets since it is costly or impossible to scan large databases, esp., for multiple times. A popular solution to improve the speed and scalability of the association rule mining is to do the algorithm on a random sample instead of the entire database. But how to effectively define and efficiently estimate the degree of error with respect to the outcome of the algorithm, and how to determine the sample size needed are entangling researches until now. In this paper, an effective and efficient algorithm is given based on the PAC (Probably Approximate Correct) learning theory to measure and estimate sample error. Then, a new adaptive, on-line, fast sampling strategy - multi-scaling sampling - is presented inspired by MRA (Multi-Resolution Analysis) and Shannon sampling theorem, for quickly obtaining acceptably approximate association rules at appropriate sample size. Both theoretical analysis and empirical study have showed that the sampling strategy can achieve a very good speed-accuracy trade-off.     

基于模型补偿的大时滞系统的控制算法

大时滞问题是工业过程控制研究中尚未完全解决的问题。从动态特性补偿的角度提出一种对时滞系统的模型补偿控制算法。通过大量仿真实例分析，表明这种算法具有较好的控制性能和鲁棒性，是一种较为实用的控制算法。     

具有误差修正的线矢量数据小波变换

由于已有的基于小波的线矢量数据多尺度表示算法中未考虑数据的非均匀采样特性,也未给出有效的误差控制方法,因此经过多级小波分解后,可能导致局部区域形变过大.针对以上问题,提出一种具有误差修正的线矢量数据小波变换算法.首先对数据进行高频分量的小波分解,以高频系数作为判断依据,寻找出低频表示误差过大的位置;在这些位置利用插值对数据增加采样;最后对处理后的数据进行低频分量的小波分解.实验结果表明,该算法能很好地解决线矢量数据小波多尺度表示中局部误差过大的问题.     

航空电缆故障检测设备的ADC增频方法

航空电缆用于连接电源设备和其他系统设备,以传输电能和信号,其性能直接影响飞机的运行安全,因此必须对航空电缆的故障进行严格的检测和排除.时域反射技术(Time Domain Reflectometry,TDR)是目前最为成熟的电缆故障检测方法,该技术根据反射脉冲与发射脉冲的时间间隔和相位关系来判断故障位置和类型.基于TDR技术的电缆故障检测设备通常使用ADC(Analog-to-Digital Converter)模块对检测信号进行采样,采样频率在很大程度上决定了故障检测精度.目前主要通过使用高精度的ADC采样模块或构建延时线来获得更高的采样精度,但是存在增加系统成本和复杂度的问题.针对上述问题,设计了一种ADC等效采样法,该方法通过对参考时钟延时得到延时时钟,依次以各延时时钟作为采样时钟对检测脉冲进行采样,采样结束后,依照采样顺序对采样数据进行排序并重构检测波形,从而在使用频率较低的ADC采样模块的情况下,获得更高的采样精度,极大地提高了基于TDR技术的电缆故障检测方法的精度.     

时栅角位移传感器误差测试及补偿

在工业现场,角位移传感器校准受特殊条件的限制,很难用标准器进行密集误差采样来提高精度。针对该问题提出了一种稀疏误差采样及补偿方法。在分析时栅角位移传感器的感应信号的基础上,提出稀疏采样第1个对极内细分误差+对极点零位误差的测补方式,给出用激光干涉仪获取零位和细分误差的方法及采用稀疏采样的误差补偿模型进行补偿的具体过程。以72对极时栅角位移传感器为对象进行研究,实验结果表明:该方法充分剔除了零位误差且补偿了细分误差,在稀疏采样的条件下即可实现整周范围的有效补偿,大大提高了修正效率和测量精度,时栅传感器的精度达到2.69″。