基于局部均值分解的行波故障测距方法

针对当前输电线路行波故障测距存在波速不确定性与行波波头到达时间难以准确测量问题,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)的行波故障测距方法,该方法在传统双端测距线路中间增加一个测量点,利用无故障线段的长度和测量点检测波头时间求出输电线路的行波波速,有效消除波速对测距精度的影响;利用LMD算法对行波故障电流线模分量进行分解,根据分解得到第一个分量PF瞬时频率曲线的首个频率突变点准确测量行波波头到达时间。采用Simulink搭建输电线路仿真模型,将该文行波故障测距方法与小波变换测距、HHT变换测距方法(Hilbert-Huang transform,HHT)进行仿真对比,结果表明:该文方法测距精度高于小波变换测距、HHT变换测距方法,对实际输电线路故障测距具有重要应用价值。     

伪随机码超声扩频测距系统设计与算法

针对单脉冲回波方式的超声测距方法存在的缺陷,借鉴雷达中的脉冲压缩技术,介绍了基于伪随机二进制序列(m序列)的超声扩频测距实现方法.伪随机码与超声载波采用ASK(幅移键控)调制方式,介绍了伪随机码超声扩频测距硬件方案和超声测距时延估计模型.针对超声换能器带宽特性和单脉冲回波特点,分析了m序列参数设计方法.提出了一种基于FFT的伪随机码包络相关快速时延估计算法,该算法将信号解调与匹配相关融合,大大降低了运算量.实验表明,本文介绍的伪码超声扩频测距硬件方案和快速算法可在便携式超声测距系统中实现,并可在多基站超声定位系统中推广使用.     

小波变换的实时性应用研究

Ｍａｌｌａｔ塔式分解算法是一个被广泛应用的小波变换快速算法，但运算速度慢，实时性差的缺点阻碍了其在实际应用中的进一步发展。本文介绍了的小波变换快速算法，结合系统的实时怀要求，对Ｍａｌｌａｔ算法进行了优化，将小波与快速傅立叶变换有机结合使图象的实时变换成为可能。在保留图象细节的基础上该算法的运算量比Ｍａｌｌａｔ算法减少了一半以上，并在此基础上设计了该算法的相应硬件，实验结果表明该的确能快速有铲地进行     

基于小波变换的高精度测距系统设计及DSP实现

目的为了解决传统物流行业机器人避障系统中存在的测距精度低、抗干扰性差等问题。方法提出一种基于DSP的温补与小波阈值滤噪的高精度超声测距系统,包括DSP最小系统、超声波传感器、LCD显示模块、温度补偿电路和报警电路等。超声波测距系统通过实时采集环境温度来修正声速值,采用小波阈值变换算法对回波信号进行处理,以提升回波信号的信噪比和起始点锐度。结果应用CCS4.2软件与DSP芯片进行调试、实验,实验表明在距离0～1200 mm内,系统的测量误差为±4 mm。结论采用小波阈值变换算法和温补电路,提高了传统物流机器人避障系统的测距精度。     

基于改进FISTA的高分辨率声源定位方法

为提高快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm, FISTA)在反卷积波束形成中的空间分辨率以及计算速度,采用基于快速傅里叶变换的声学模型,引入过松弛方法和“贪婪”重启策略,提出两种改进的快速迭代收缩阈值算法,即基于快速傅里叶变换的过松弛单调快速迭代收缩阈值算法(Over-relaxed MonotoneFast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm based on Fast Fourier Transform, FFT-OMFISTA)和基于快速傅里叶变换的“贪婪”快速迭代收缩阈值算法("Greedy" Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm based on Fast FourierTransform, FFT-GFISTA),并应用于反卷积波束形成的求解过程中。设计了单声源和双声源的仿真与实验,验证了所提算法的有效性与优越性。结果表明,两种所提算法都具有良好的性能,都能在声源定位中实现更高的空间分辨率以及更快的计算速度。     

快速Fourier变换的信号流图自动生成

快速Ｆｏｕｒｉｅｒ变换信号流图对于快速Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的研究是很有意义的，本文系统地了快速Ｆｏｕｉｅｒ变换信号流图自动生成的算法，包括一般快速Ｆｏｕｒｉｅｒ变换和广义滑动快速Ｆｏｕｉｅｒ变换的信号流图的自动生成算法，根据算法提出在向对象的实现方法并开发了相应的应用程序。     

机器人与激光跟踪仪的坐标系转换方法研究

激光跟踪仪对工业机器人的末端位姿进行绝对定位精度标定时,需要把测量坐标系和机器人坐标系下的坐标值转换到同一坐标系下,坐标值的比较才有意义。因为机器人运动学模型误差的存在,使得机器人坐标系下的点不能遵循着唯一确定的变换关系变换到测量坐标系,所以坐标系的变换精度不高。在建立齐次变换形式的变换模型之后,通过分析坐标系变换过程中的误差来源,提出结合最小二乘法的RANSAC快速转换算法。从测量样点中随机选择一定量的样点拟合变换模型,在获得多个变换模型之后,利用评判模型选择最优模型。结果表明:相比于常规的求解方法,机器人和激光跟踪仪的坐标转换精度提高3倍。RANSAC算法能有效地降低机器人模型误差对求解变换关系的影响,并且实验过程快速、操作简单。     

关于用matlab实现傅里叶变换的探讨

基于matlab强大的数值计算功能,借助快速傅里叶变换,建立一个函数的快速傅里叶变换和逆变换的模型,并进行运行和分析,实现快速傅里叶变换在信号处理方面的强大而简捷的功能。傅里叶分析就是我们测量出复杂波形,然后寻求确定其中有哪些频率成分。确定一个已知波形的频谱的过程。快速傅里叶变换是一种计算机算法,它从计算机采集到的数据中计算频谱。用快速傅里叶分析可以把复杂信号分解成简谐信号之和,看到信号的本质。     

基于非局部均值-鲸鱼优化算法的套管引线超声波检测方法研究

在利用超声波测距原理检测套管引线变形情况的过程中,回波信号会受到变压器绕组振动等噪声的影响。为准确得到套管内部引线的状态信息,提出一种非局部均值鲸鱼去噪算法。首先,利用希尔伯特变换对回波信号进行预处理,提高回波信号的准确度;然后,结合鲸鱼优化算法,以最高信噪比为目标函数,对非局部均值滤波因数进行寻优,确定最优因数并完成去噪。结合仿真和现场实验,该文提出的算法可以有效地去除噪声干扰,提高超声波回波信号的质量和信噪比,降低均方误差,增加超声波测距的精度,对于利用引线到套管壁距离判断引线变形状况有着一定的应用价值。     

线性调频信号检测的快速调频变换算法

线性调频（LFM）信号是雷达和声呐系统中常用的宽带信号。介绍了一种快速调频变换算法,用于线性调频信号的检测。首先对该方法进行了详细的推导和讨论,讨论了该快速算法中使用到的部分傅立叶变换快速算法,并研究了快速调频变换算法的计算量。最后,实验表明了快速调频变换算法有良好的信号检测性能。     

提升方案结合改进SPIHT的快速图像压缩方法

针对传统小波变换过程复杂的缺点和 SPIHT 算法编码过程重复运算、存储量大的问题,提出了基于提升方案快速 SPIHT 的压缩方法。该方法采用提升方案弥补传统小波变换的不足,提高了图像的重构质量和小波变换速度,并引入“最小阈值”、“最小输出位”和“最大值表”的思想对SPIHT 算法加以改进,降低了编解码过程的运算复杂度和时间消耗。实验证明,该算法较传统方法编解码速度提高了2.5倍,重构图像的峰值信噪比亦有所提高,是一种有效的快速图像压缩方法。     

可转换债券中一类两期双边障碍巴黎期权的定价?

本文研究可转换债券中嵌入的一类路径相关期权定价问题。尽管偏微分方程数值解方法可以获得这类期权的价格,然而数值算法的收敛速度很慢。为了获得快速而有效的定价方法,本文将可转换债券中的期权简化为两期双边障碍巴黎期权,并给出了这类两期双边障碍巴黎期权的风险中性价格关于到期时刻的Laplace变换。基于Euler数值逆算法求解了数值例子,数值结果表明该数值算法快速、稳定和有效。     

高压电力电缆故障探测技术研究

电力电缆故障是电力系统中的常见故障,电缆测距是排除电缆故障的前提条件,准确的电缆故障测距可以缩短发现故障点的时间,有利于快速排除故障,减少由电缆故障带来的损失。本论文通过对电力电缆故障产生的原因及故障点探测方法进行分析,并对电力电缆故障测距的常用方法及新的故障测距技术进行系统分析。     

硅微陀螺信号处理方法——基于前向线性预测小波变换方法

为补偿漂移误差对硅微陀螺的测量精度造成的损失,针对漂移误差易受外部环境噪声影响的特点,提出了一种基于前向线性预测（FLP）的小波变换（WT）处理方法——DWT-FLP算法,并通过硅微陀螺试验对其进行了验证。该方法利用快速小波变换算法进行信号的小波分解和小波重构,并将FLP方法用于小波分解系数的重构,比较显著地提高了重构信号的精度。对于4尺度的db4小波变换,40阶FLP的滤波方法可以将硅微陀螺静态漂移的标准差提高4.8倍,动态测量过程信噪比可以提高6.5dB,并且该算法的实时性也可以满足实际工程的需要。     

一种用于小型无人机避障的快速视差测距方法

为了实现小型无人机快速自主测距避障,在双目视差测距的基础上,提出了一种机载三目视差测距算法,利用三个视觉传感器测得的数据,推导出简单的距离公式.利用各传感器成像间的相关性,提出了一种加快图像识别方法,通过缩小对图像中障碍物像元的搜索范围,有效地减小了目标搜索运算量,加快了搜索速度,为小型无人机快速自主避障系统的研制创造了条件.     

基于多普勒频移的水下运动目标测距技术

研究了基于多普勒频移的水下运动目标测距的方法及关键技术,采用了基于Hilbert变换的信号平稳化方法,结合频率匹配和PMTM多锥度法功率谱估计改善处理增益并提高线谱的短时频率估计精度,并结合几何模型及频率导数求解目标斜距。对算法进行了仿真,仿真结果表明,算法正确可行,在谱级信噪比不低于10dB条件下能有效提高被动式水下运动目标测距的精度。最后给出一个应用实例。     

非对称阵互谱相位法被动测距的改进研究

针对常规被动声纳的非对称阵布阵方式,对常规的互谱法被动测距进行改进研究,推导出适合远近程测距的测距公式,解决了近程测距模糊问题,进而实现了互谱法改进研究算法的DSP硬件处理。并研究了后置滤波技术,采用基于自适应抵消的参数估计器取代传统的Kalman滤波器。实现了被动声纳的150m和15km之间的全程测距(传统被动声呐仅能对3km～4km以外的目标测距)和对快速目标的跟踪。在近程测距中,实现了潜艇尾部测距缩小盲区。原测距系统在30°～150°范围测距。改造后的互谱测距在3km时,能对20°～160°范围测距,在300m时,能对10°～170°范围测距。测距相对误差小于5%。在近程提高了潜艇的机动性。     

基于小波变换的电力电缆故障测距仿真研究

随着电力电缆在日常生活当中广泛的应用,对电力电缆的故障测距准确度的要求也愈来愈高,精准的电力电缆故障测距不仅能够缩短发现故障点的时间,同时也能够减少一定的损失。本文通过使用Matlab软件进行仿真,先组建电力电缆的故障模型,通过故障仿真可以采集到仿真波形;然后利用小波变换的原理对仿真波形进行分析,采用搜索模极大值的方法确定行波起始脉冲和反射脉冲时间点,应用单端行波在线故障测距方法进行测距。得出不同位置的不同故障仿真数据相对误差小于1%,实验结果表明,基于小波变换的电缆故障测距不受故障类型的影响,测距误差小,可取得较高的故障定位精度。     

高速高精度的机器视觉定位的算法

针对IC装备的视觉系统在复杂条件下很难快速、精确定位这一问题,提出了基于小波变换和径向基函数（RBF）网络算法,此算法提取图像归一化小波系数作为特征矢量,对目标图像特征进行学习,得到RBF分类器,利用它在背景图像上进行目标定位。仿真实验表明,此算法可以实现在旋转、平移、尺度变化和噪声条件下的快速定位,定位精度达到亚像素级。     

基于超宽带的室内测距系统

超宽带是一种新型无线通信技术,它能将脉冲序列在一定频率内进行扩大。室内测距的基本原理是利用移动标签与定位基站之间互相传递信号来测量距离的,测量与计算出时间常数再乘以传播速度就可以测量距离。~([1])该文的超宽带室内测距算法是采用飞行时间法并结合了陈氏算法和泰勒级数,之所以在室内基于超宽带开发测距系统,是因为它在短距离测距方面效果好、准确率高。通过仿真实验我们得到的测量精度平均在0.056 m左右。