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通过对以石英晶体传感器为称重单元的动态称重系统称重信号中干扰信号的分析,得出其称重信号中存在大量干扰信号,包括高频噪声和低频噪声,此外车辆行驶时自身振动、轴型、行驶速度以及加速度都会影响动态称重精度.针对以上问题,提出先利用小波变换算法对称重数据进行滤波预处理,然后再经过EEMD算法以及信号重构算法进一步处理.将以上信号处理算法通过仿真以及运用于现场,能够使称重数据误差控制在2%以内,达到了良好的称重效果. 相似文献
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网络节点能耗是影响无线传感器网络生命周期的重要因素。提出了一种基于混合压缩感知(Hybrid-CS)的网络能耗优化方法。首先,为保证数据重构精度,根据参加数据收集节点数的不同,确定合理的观测矩阵维数范围。然后,通过分析不同维数观测矩阵对Hybrid-CS发送数据量的影响,求出较优的观测矩阵维数,从而使所设计的方法达到降低网络能耗的目的。仿真结果表明,该方法在节约网络能耗的同时还保证了数据重构精度。 相似文献
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提出一种基于B样条整体最小二乘(Total least squares,TLS)的非线性多功能传感器信号重构新方法.该方法利用B样条基函数直接构建描述多功能传感器传递函数反函数的张量积B样条曲面;采用TLS求解超定方程组以获得稳定的控制系数估计.以二输入二输出多功能传感器模型为实验对象,在两种非线性情况下对多功能传感器的输入信号进行了重构,重构相对误差分别为0.162%和1.043%,并与常用重构方法进行了对比分析.理论和实验表明,B样条TLS重构方法对非线性多功能传感器传递函数的反函数具有良好的逼近性能,在信号重构中表现出较好的有效性. 相似文献
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基于FPGA的高速自适应滤波器的实现 总被引:2,自引:0,他引:2
在LMS算法进行变步长处理的基础上,结合驰豫超前流水线技术和时序重构技术提出了创新结构和改进算法,在FPGA的仿真综合环境中设计实现了该高速自适应滤波器,并且在AlteraDE2-70开发板上进行了板级测试。 相似文献
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相空间重构-最小二乘支持向量机用于间歇过程变量在线预报 总被引:1,自引:0,他引:1
时间序列预测技术可实现过程参数未来变化趋势的早期预报,从而为分析判断工况是否正常、确定转入下一工序的时机提供依据.针对间歇过程数据长度短、非线性、动态、不同批次数据不等长等特点,提出了一种基于相空间重构-最小二乘支持向量机的非线性时间序列预测方法.首先将多批次数据随机的拼接组成长数据向量,差分处理后采用相空间重构关联积分C-C方法计算该序列的延迟时间τ和嵌入维数m,从而构建训练集和检验集,然后采用最小二乘支持向量机算法建立预测模型.对某间歇蒸馏过程上升气温度建立的5步预测模型可用于生产现场的在线预报. 相似文献
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王江荣 《自动化与仪器仪表》2011,(4):103-105
直线是图像分析中非常重要的描述符号。对工业控制中的现象进行图像处理时通常用到最小二乘法对直线拟合。对于估计精度要求较高的情形,传统最小二乘法往往不能满足要求。基于此,本文将离散小波变换和传统最小二乘法相结合,建立了一种基于小波测量预处理的最小二乘估计的新型解法,获得了比传统最小二乘法好得多的估计结果,实验证明了该方法的有效性及高精度性。 相似文献
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