基于低速采样的虚拟频率特性测试仪设计与实现

针对传统频率特性测试仪计算和分析功能不强、价格昂贵、携带不便等问题,设计了一种基于上、下位机的宽带电路网络虚拟频率特性测试仪。下位机借鉴通信中的下变频技术,将被测电路的正弦响应信号下变频成直流信号,以低速采样实现对宽带信号的采集功能;上位机通过USB接口与下位机进行通信,采用Matlab软件设计虚拟仪器软面板,实现了数据计算、分析与显示功能。实验结果验证了方案的有效性。     

压缩感知重构算法研究

压缩感知是一种全新的信号采样重构方法,和传统的方法相比,它不再要求信号的采样率达到信号带宽的两倍以上,这样就克服了资源浪费,效率低下等缺陷,本文研究了压缩感知理论,并在此基础上研究了多种重构算法,并应用五种典型的压缩感知重构算法来重构二维彩色图片和二维灰度图片,客观的对比了两种算法的实验效果。     

基于压缩感知的非重构频谱检测方法

本文基于压缩感知理论利用随机矩阵在时空域对CR用户接收到的授权用户信号进行压缩采样得到观测数据,然后直接对观测数据进行数据处理和分析,设计出一种非重构频谱检测方法。仿真结果表明,该方法的可行性,且具有计算复杂度低和检测性能稳定的优点。     

基于二总线技术的剩余电流火灾探测器

本文通过深入学习二总线通讯原理,并依据国家消防规定的设计要求,提出了基于二总线的电气火灾探测器的设计方案。该系统采用二总线通讯网络,主控制机和下位机采集器之间采用二总线通讯方式,通过这样的结构较好地实现了对有漏电电流和对温度的监控。其次,本文详细地介绍了主控制机、下位机采集器的硬件设计及软件实现。主控制、下位机采集器选用高性能的ds PIC30F4013单片机作为其微控制器,主控制、下位机采集器分别采用通信接口芯片TC100B和TC001B为二总线收发器实现二总线通讯模块的设计。     

基于RS-485通信、PLC与三维力控组态技术的太阳能热水工程监控系统

本文介绍了太阳能热水工程监控系统的设计要求以及原理。利用三维力控组态技术设计出一套太阳能热水工程的监控系统。本监控系统以PC机作为上位机,可编程控制器PLC做为下位机,利用RS-485通信技术组网,实现了上位机与下位机的通信,实现数据的传输,将数据显示与存储于上位机中。     

声发射信号的压缩感知仿真与实现

声发射检测技术对大型构件进行在线监测、检测时会产生大量的数据,这对检测系统的数据传输和存储性能提出了更高的要求。为了解决这一问题,基于压缩感知理论原理,选取不同的压缩采样率对声发射仿真信号和断铅实验信号进行了压缩重构,并对重构的结果进行了对比分析。结果表明:压缩采样率是影响重构效率的重要因素,随着压缩采样率的增加,重构信号的精度也随之增加,但重构时间也会相应变长。综合考虑信号的时频特征、重构误差和重构时间等参数,当压缩采样率不小于25%时,即可满足声发射信号分析要求。     

分段匹配追踪式Karhunen-Loeve非相干字典语音压缩感知

压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论突破了经典采样定理的理论边界,为信号压缩提供了另一种途径。基于CS理论框架,做了两方面工作:为提高语音字典对信号的匹配性,设计了一种基于K-L展开的非相干语音字典;针对现有匹配追踪(MP,OMP)算法的不足,提出分段匹配追踪(Segment MP,SegMP)算法。首先对语音自相关函数进行建模并估计模型参数,构造语音自适应非相干字典,然后采用SegMP对语音稀疏向量分段观测,获得多个低维矢量,最后结合模型参数重建字典并重构信号,实现了语音压缩感知。语音测试结果表明:相比现有方案,本文方案对信号的稀疏表示更为精准,具有更好的重构质量,且降低了计算复杂度。     

智能型网络电压检测仪的设计

本文设计的网络版电网电压监测系统由多台网络电压监测仪、以太网络、上位机及电压监测统计管理软件4部分组成。介绍了网络电压监测仪的硬件(电压信号的采样、滤波、信号调理、A/D转换、以太网接口等)电路及其功能。在单片机上通过IP/ARP/ICMP/UDP等协议直接与远程控制软件进行网络通讯,完成单片机主程序流程设计及以太网芯片的配置,实现远程数据实时采集。     

稀疏信号重构的罚函数神经网络模型

在压缩感知理论中,针对未知信号的稀疏性和信号非零元素位置的不确定性使得稀疏信号的重构比较困难,以及基于贪婪迭代方法的一系列匹配追踪算法和基于凸松弛方法的一系列基追踪算法对稀疏信号的重构概率不高,提出了一个罚函数神经网络模型。首先在感知矩阵A满足有限等距性质的前提下,压缩感知问题可以转化为等价的l_(1)-范数最小化问题。然后基于罚函数的思想构造能量函数,建立了解决稀疏信号重构的神经网络模型,并对其收敛性和优化能力进行了理论分析。仿真实验结果表明,当信号比较稀疏时,仅需较少的观测数,稀疏信号的重构概率就能接近100%。特别是在不同的观测数下,所提出的神经网络模型与正交匹配追踪算法、压缩采样匹配追踪算法及l_(1)-正则化最小二乘法相比,信号的重构概率分别平均提高了4.93、14.07、2.73个百分点。     

基于FPGA的智能函数发生器设计

针对传统函数发生器设计的缺点,提出了一种智能函数发生器设计方法。该方法采用Qt设计上位机程序与USART串行通信技术相结合,实现对下位机的实时控制,兼顾了系统的灵敏度和鲁棒性。利用该方法设计了智能函数发生器模数转换模块、外部调制电路模块和滤波电路模块,并基于EP4CE6F17C8型FPGA芯片实现频率调制、幅度调制、偏置调制、波形调制以及占空比调制等功能。测试结果表明:该函数发生器能产生正弦波、方波、三角波、锯齿波等4种函数波形,其调频范围为1Hz~1MHz,调幅范围为-10V~+10V。