尘埃粒子计数器粒子散射光信号幅度概率分布

针对粒度标定的准确度,在概率空间基础上,提出了尘埃粒子散射光信号幅度概率谱线和散射光信号度概率谱函数的概念,并对谱线在概率空间上的性质进行了研究。利用单分散粒子间的不相关性,将概率论运用于信号处理中,用全概率公式概括了尘埃粒子计数器信号传输的本质,建立了适用于处理尘埃粒子计数器信号的更完善的概率理论西式。文中给出了这一方法的理论分析及国产Y09激光尘埃粒子计数器的实验测试结果。     

尘埃粒子计数器信号传输特性研究

为了研究尘埃粒子计数器信号传输的本质特性,采用从单粒子信号出发的方法,在研究单粒子散射光收集特性、光电转换特性的基础上分析单径粒子群信号分布的统计特性及混合粒子群在传感器中的输入-输出信号传输特性,并进行了实验验证,实验值与理论值基本一致,相关系数高达0.9以上。结果表明,尘埃粒子计数器的信号传输特性的本质是将粒子群的粒径分布描述方式以线性变换的方式转换成相应的脉冲信号幅值分布描述方式。这一结果为促进仪器向大流量、高灵敏方向发展奠定了理论基础。     

尘埃粒子光散射信号传输特性的研究

提出了尘埃粒子光散射粒径信号幅度响应矩阵的概念 ,详细讨论了粒径信号幅度响应矩阵的基本特性 ,建立了描述单分散粒子群散射光信号传输系统特性的数学模型。揭示出尘埃粒子光散射系统信号传输过程的本质是粒子群结构特性的等价描述方式之间的变换     

激光尘埃粒子计数器信号幅度概率密度函数

为了研究激光尘埃粒子计数器计数信号幅度概率分布,对激光尘埃粒子计数器计数信号幅度概率分布与传感器光敏区光强分布、采样气流中的粒子数密度、气体层流速度分布之间的关系进行了理论分析。采用自行设计的带保护气套的光电传感器测定粒子计数信号幅度概率分布,给出的分布模型与理论分析相吻合。结果表明,尘埃粒子计数器计数信号幅度概率分布由传感器光敏区光强分布和粒子数密度空间分布共同决定,这为尘埃粒子计数器的设计提供了理论依据。     

基于匹配滤波的激光尘埃粒子计数器信号处理方法研究

为提升激光尘埃粒子计数器的计数准确率，基于匹配滤波器设计粒子计数器信号预处理方法。分析粒子信号的特征，通过归一化后累加的方法获得粒子的典型波形。以该典型信号作为匹配模板，将激光粒子尘埃计数的原始信号与匹配模板进行离散卷积操作，得到高信噪比的输出信号。试验结果表明，针对原始幅值在55～262 mV、噪声均方根值约为6.74 mV的粒子信号，经该匹配滤波方法后，信噪改善比均优于1.56。该方法对比数字滤波器方案，能更有效提升输出信号信噪比，为粒子的准确检测和识别提供良好基础。     

0.1μm激光尘埃粒子计数器中点光源大立体角反射成像弥散斑及其…

本文详细分析了一股凹面镜对点光源大立体角反射成像弥散斑二维分布的计算方法，进而设计了我国首台０．１μｍ激光尘埃粒子计数器的矩形光敏区共轭成像空间滤波器，应用该滤波器后光学传感器的信噪比得到了显著提高。     

0.1μm 激光尘埃粒子计数器中点光源大立体角反射成像弥散斑及其处理

本文详细分析了一股凹面镜对点光源大立体角反射成像弥散斑二维分布的计算方法，进而设计了我国首台０．１μｍ激光尘埃粒子计数器光学传感器的矩形光敏区共轭成像空间滤波器。应用该滤波器后光学传感器的信噪比得到了显著提高。     

0.3μm激光尘埃粒子计数器传感器设计

本文详细地分析了激光尘埃粒子计数器传感器的工作原理，设计了结构简单、、实用的０．３μｍ激光粒子计数器的传感器，讨论了影响该传感器的主要因素。该传感器经实验证明完全符合设计要求。     

标准粒子发生器研制

激光尘埃粒子计数器是测试洁净度必不可少的仪器,在洁净行业中有很重要的地位.本文介绍的自主研制的标准粒子发生器是校准和测试激光尘埃粒子计数器的基准仪器.国内暂时没有同类仪器,国外的仪器昂贵且维护周期长.本文介绍的仪器通过比较国外多种不同类型的发生器,确定适合我国实际需要的技术路线:成本低廉,性能满足要求.在通过大量比对试验后,证明本仪器满足实际使用的需要,并且某些性能甚至超过了国外产品.     

尘埃粒子的半导体激光散射测量

以半导体激光为光源 ,建立了一个可以实时测量空气中尘埃粒子的尺寸与颗粒数浓度的光学系统。根据Mie散射理论 ,计算了该光学系统的光散射响应特性。实验结果表明 ,该系统具有高的计数准确度、计数效率和计数重复性 ,适用于洁净度检测和环境空气中尘埃粒子的粒径分布测量。     

空气动力学粒谱分析仪标定方法研究

空气动力学粒谱分析仪是一种基于飞行时间气溶胶粒子束光谱技术的仪器,能够实时、在线、连续、高速地测量空气动力学粒径谱.它的标定方法正确与否是仪器准确工作的前提,依据动量定理以及空气动力学理论推导了空气动力学粒谱分析仪的标定公式,并用实验数据进行了曲线拟合,对此公式进行了验证,得出了空气动力学喷嘴中气溶胶颗粒物空气动力学粒径倒数的立方与颗粒物速度的关系可以用多项式进行拟合的结论.     

Particle filtering

Recent developments have demonstrated that particle filtering is an emerging and powerful methodology, using Monte Carlo methods, for sequential signal processing with a wide range of applications in science and engineering. It has captured the attention of many researchers in various communities, including those of signal processing, statistics and econometrics. Based on the concept of sequential importance sampling and the use of Bayesian theory, particle filtering is particularly useful in dealing with difficult nonlinear and non-Gaussian problems. The underlying principle of the methodology is the approximation of relevant distributions with random measures composed of particles (samples from the space of the unknowns) and their associated weights. First, we present a brief review of particle filtering theory; and then we show how it can be used for resolving many problems in wireless communications. We demonstrate its application to blind equalization, blind detection over flat fading channels, multiuser detection, and estimation and detection of space-time codes in fading channels.     

低噪声单微粒散射光检测电路

针对单微粒散射光信号弱、脉宽窄的特性,设计了一种低噪声宽动态范围光电检测电路.首先对单微粒散射光脉冲检测原理进行了分析;然后根据散射光脉冲信号特征对检测电路进行了设计;最后搭建了实验系统并对检测方法性能指标进行了评估.实验结果表明:设计的电路带宽为1.5 kHz～1.2 MHz,总输出噪声的均方根值为3.51 mV,计算结果与实验结果基本一致,误差为3.33％.该光电检测电路能够有效地对微弱的散射光信号实现低噪声放大,为后续处理提供了稳定的信号.     

椭球状粒子在单束激光势阱中的受力分析

推导出椭球状粒子在单束激光势阱中的受力公式，并通过数值计算得出椭球状粒子被单束激光势阱俘获的条件。     

基于信号特征序列的粒子滤波跟踪算法

 为了实现基于无线传感器网络的高精度目标跟踪,提出一种对物理层透明的基于信号特征序列的粒子滤波跟踪算法.采用信号特征序列实现由物理层信号到抽象信号的转变,利用信号特征序列的距离作为粒子滤波权值的更新依据;针对经典粒子滤波算法容易退化、贫化、粒子偏离后验分布等问题,综合运用轨迹预测、遗传交叉、重采样等方法使粒子分布有效的表征目标后验分布;同时,采用多维滤波对数据进行处理改善算法的噪声抑制能力.仿真结果表明算法的各种措施有效地提升了跟踪精度.     

Bootstrap Particle Filtering

This article provides an overview of nonlinear statistical signal processing based on the Bayesian paradigm. The next-generation processors are well founded on MC simulation-based sampling techniques. The development of the sequential Bayesian processor is reviewed using the state-space models. The popular bootstrap algorithm was outlined and applied to an ocean acoustic synthetic aperture towed array target tracking problem to test the performance of a particle filtering technique.     

Model-Based Reconstruction for Magnetic Particle Imaging

Magnetic particle imaging (MPI) is a new imaging modality capable of imaging distributions of superparamagnetic nanoparticles with high sensitivity, high spatial resolution and, in particular, high imaging speed. The image reconstruction process requires a system function, describing the mapping between particle distribution and acquired signal. To date, the system function is acquired in a tedious calibration procedure by sequentially measuring the signal of a delta sample at the positions of a grid that covers the field of view. In this work, for the first time, the system function is calculated using a model of the signal chain. The modeled system function allows for reconstruction of the particle distribution in a 1-D MPI experiment. The approach thus enables fast generation of system functions on arbitrarily dense grids. Furthermore, reduction in memory requirements may be feasible by generating parts of the system function on the fly during reconstruction instead of keeping the complete matrix in memory.      

一种基于扰动项的混合粒子群优化算法

为了保持粒子种群的多样性而避免发生"早熟"的问题,本文提出一种基于扰动项混合粒子群优化算法(PSO),该方法通过提高粒子群多样性来提高PSO的收敛性能.首先用标准PSO来迭代,当粒子群失去多样性时,在包含粒子群的超球外随机设置一粒子对全局最优粒子干扰,并在PSO更新公式中加入扰动项来干扰每个粒子.最后将该改进的PSO应用于函数逼近,实验结果验证了本文提出的PSO性能优于几种经典的PSO算法.     

基于粒子滤波信号降噪的齿轮箱故障诊断研究

齿轮和轴承是机械设备中重要的部件,它的健康状况直接影响着机械设备的运行状态。研究粒子滤波对齿轮箱的振动信号进行降噪处理,需要知道信号的特性和噪声的统计特性。针对此,先对齿轮箱的齿轮进行振动分析,建立振动模型,而后再研究粒子数算法,对振动信号进行EMD分解,把分解的第一个IMF分量和残余分量进行重构,组建AR模型,经AR模型系数作为粒子滤波状态方程的系数。最后采用小波变换阈值降噪思想,把分解提出的噪声信号放到粒子滤波观测方程中,对信号进行降噪处理。