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11.
基于经验模态分解的超声波管外测压信号去噪
总被引:1,自引:0,他引:1
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孙凌逸
黄先祥
蔡伟
杨志勇
《声学技术》
2011,(5):427-431
在超声波管外测压中,回波信号往往受到噪声的干扰,所以在提取信号特征时,需对回波信号进行去噪。提出了一种基于经验模态分解(EMD)的超声波信号去噪方法,首先利用EMD求出信号的本征模态函数(IMF),然后通过对比分析,利用反映信号主要特征的模态分量对信号进行重构以实现去噪。实验结果表明,该方法能够有效地去除噪声,提高超声回波信号的信噪比。
相似文献
12.
基于神经网络的无线传感器网络数据融合算法_cg10000147修改稿
总被引:4,自引:0,他引:4
孙凌逸
黄先祥
蔡伟
夏梅尼
《传感技术学报》
2011,24(1):122-127
为减少无线传感器网络的通信量,降低能量消耗,设计了一种基于神经网络的数据融合算法(BPNDA),该算法将BP神经网络和传感器网络分簇路由协议有机结合,将每个簇设计成一个神经网络模型,通过神经网络提取原始数据中的少量特征数据,然后将特征数据发送给汇聚节点,从而提高数据收集效率,延长网络生存时间。仿真实验证明,与LEACH算法相比,该算法可有效减少网络通信量,降低节点能耗。
相似文献
13.
可编程控制器的控制器网的应用
总被引:2,自引:0,他引:2
孙凌逸
杨旭东
王永军
王俊彪
《电气自动化》
2005,27(1):50-53
本文介绍了可编程控制器与工控机进行网络链接的连接方法、工控机的控制命令格式、下位机对上位机的响应格式以及通讯程序的设计方法,并给出了详细的程序框图和应用实例。
相似文献
14.
基于神经网络的拉弯回弹预测技术研究
孙凌逸
王永军
王俊彪
《机械科学与技术》
2008,27(1):65-68
以型材拉弯为对象,研究了利用神经网络预测拉弯回弹的关键技术,建立了拉弯回弹预测的人工神经网络模型,有效地解决拉弯控制参数和回弹量之间的非线性映射问题;并利用Matlab神经网络工具箱加以实现,取得了理想的预测精度,验证了预测模型的有效性。该研究推动了人工智能技术在钣金精密成形中的应用。
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