現(xiàn)實(shí)生活中的語音不可避免的要受到周圍環(huán)境的影響，背景噪聲例如機(jī)械噪聲、街頭音樂噪音，其他說話者的話音等均會(huì)嚴(yán)重地影響語音信號(hào)的質(zhì)量：此外傳輸系統(tǒng)本身也會(huì)產(chǎn)生各種噪聲，因此接收端的信號(hào)為帶噪語音信號(hào)?；殳B在語音信號(hào)中的噪聲按類別可分為環(huán)境噪聲等的加法性噪聲及電器線路干擾等的乘法性噪聲；按性質(zhì)可分為平穩(wěn)噪聲和非平穩(wěn)噪聲。 語音增強(qiáng)的根本目的就是凈化語音質(zhì)量。把不需要的噪音減低到最小程度。但是由于噪音的復(fù)雜性，很難歸納出一個(gè)統(tǒng)一的特征，因此不可能尋求一種算法完全適應(yīng)于所有的噪音消除，因此語音增強(qiáng)是一個(gè)復(fù)雜的工程。 有關(guān)抗噪聲技術(shù)的研究以及實(shí)際環(huán)境下的語音信號(hào)處理系統(tǒng)的開發(fā)，在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)成為語音信號(hào)處理非常重要的研究課題，已經(jīng)作了大量的研究工作，取得了豐富的研究成果。本文僅對(duì)加性噪聲下的語音增強(qiáng)技術(shù)做了較為仔細(xì)的討論，我們先給出語音信號(hào)處理的基本理論，它是語音增強(qiáng)算法研究和實(shí)現(xiàn)的理論基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)總結(jié)了自適應(yīng)信號(hào)處理技術(shù)的特點(diǎn)以及在語音增強(qiáng)方面的應(yīng)用。選取工程領(lǐng)域最常用的自適應(yīng)LMS濾波算法和RLS濾波算法作為研究對(duì)象，提出了利用最小均方誤差意義下自適應(yīng)濾波器的輸出信號(hào)與主通道噪聲信號(hào)的等效關(guān)系，得到濾波器最佳自適應(yīng)參數(shù)的方法，并分析了在平穩(wěn)和非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下，L M S濾波器族和R L S濾波器在不同噪音輸入下的權(quán)系數(shù)收斂速度、權(quán)系數(shù)穩(wěn)定性、跟蹤輸入信號(hào)的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB語言程序設(shè)計(jì)和使用MALTLAB對(duì)語音算法進(jìn)行仿真、并輸入了多種實(shí)際環(huán)境下的噪音進(jìn)行濾波仿真并對(duì)仿真的結(jié)果進(jìn)行比較和分析。總結(jié)出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自適應(yīng)濾波器在語音濾波方面的特點(diǎn) 和應(yīng)用情況。 最后在MATLAB仿真的基礎(chǔ)上，利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多種EDA工具，完成了L M S自適應(yīng)濾波器的FPGA設(shè)計(jì)。 關(guān)鍵詞：語音增強(qiáng)，背景噪音，自適應(yīng)濾波器，LMS，RLS，F(xiàn)PGA
標(biāo)簽： FPGA 語音增強(qiáng) 算法研究
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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近年來，隨著集成電路技術(shù)和電源管理技術(shù)的發(fā)展，低壓差線性穩(wěn)壓器（LDO）受到了普遍的關(guān)注，被廣泛應(yīng)用于便攜式電子產(chǎn)品如PDA、MP3播放器、數(shù)碼相機(jī)、無線電話與通信設(shè)備、醫(yī)療設(shè)備和測(cè)試儀器等中，但國(guó)內(nèi)研究起步晚，市場(chǎng)大部分被國(guó)外產(chǎn)品占有，因此，開展本課題的研究具有特別重要的意義。 首先，簡(jiǎn)單闡述了課題研究的背景及意義，分析了低壓差線性穩(wěn)壓器（LDO）研究的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，并提出了設(shè)計(jì)的預(yù)期技術(shù)指標(biāo)。 其次，詳細(xì)分析了LDO線性穩(wěn)壓器的理論基礎(chǔ)，包括其結(jié)構(gòu)、各功能模塊的作用、系統(tǒng)工作原理、性能指標(biāo)定義及設(shè)計(jì)時(shí)對(duì)性能指標(biāo)之間相互矛盾的折衷考慮。 再次，設(shè)計(jì)了基于自偏置電流源的帶隙基準(zhǔn)電壓源，選取PMOS管作為系統(tǒng)的調(diào)整元件并計(jì)算出了其尺寸，設(shè)計(jì)了基于CMOS工藝的兩級(jí)誤差運(yùn)算放大器。利用HSPICE工具仿真了基準(zhǔn)電壓源和誤差運(yùn)算放大器的相關(guān)性能參數(shù)。 然后，重點(diǎn)分析了穩(wěn)壓器的穩(wěn)定性特征，指出系統(tǒng)存在的潛在不穩(wěn)定性，詳細(xì)論述了穩(wěn)定性補(bǔ)償?shù)谋匾?，比較了業(yè)界使用過的幾種穩(wěn)定性補(bǔ)償方法的不足之處，提出了一種基于電容反饋VCCS的補(bǔ)償方法，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了穩(wěn)定性的補(bǔ)償； 最后，將所設(shè)計(jì)的模塊進(jìn)行聯(lián)合，設(shè)計(jì)了一款基于CMOS工藝的LDO線性穩(wěn)壓器電路，利用HSPICE工具驗(yàn)證了其壓差電壓、靜態(tài)電流、線性調(diào)整率等性能指標(biāo)，仿真結(jié)果驗(yàn)證了理論分析的正確性、設(shè)計(jì)方法的可行性。
標(biāo)簽： CMOS 工藝 低壓差線性穩(wěn)壓器
上傳時(shí)間： 2013-07-08
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印刷電路板( PCB)是集成各種電子元器件的信息載體，在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。近年來隨著印刷電路板生產(chǎn)復(fù)雜度和產(chǎn)量的提高，傳統(tǒng)PCB缺陷檢測(cè)方式因接觸受限、高成本、低效率等因素，已經(jīng)逐漸不能滿足現(xiàn)代檢測(cè)需要，因此研究實(shí)現(xiàn)一種PCB缺陷的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)具有很大的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)用價(jià)值。 @@ 本論文根據(jù)機(jī)器視覺檢測(cè)理論，運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)，構(gòu)建了一套PCB缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)方案。該系統(tǒng)主要由光照、CCD攝像機(jī)、圖像采集卡、運(yùn)動(dòng)控制臺(tái)及計(jì)算機(jī)圖像處理軟件組成。其中圖像處理軟件部分作為本論文的核心，著重研究了其關(guān)鍵功能模塊包括圖像預(yù)處理、閾值分割、圖像識(shí)別幾個(gè)部分算法的選擇與設(shè)計(jì)，并在MATLAB 7.0的環(huán)境下進(jìn)行仿真。 @@ 運(yùn)用現(xiàn)代成熟的數(shù)字圖像處理技術(shù)，本文實(shí)現(xiàn)了PCB缺陷的軟件檢測(cè)方案。在預(yù)處理模塊中，結(jié)合PCB板的特點(diǎn)運(yùn)用圖像預(yù)處理手段得到高質(zhì)量的PCB圖像。在閾值分割模塊中，實(shí)現(xiàn)了四種當(dāng)前成熟的閾值分割算法，以得到特征清晰、低噪聲的PCB二值圖像。在識(shí)別模塊中結(jié)合電路板的短路、斷路、毛刺、缺損、空洞五大缺陷的特征，設(shè)計(jì)相應(yīng)算法并予以實(shí)現(xiàn)，并提示缺陷信息。 @@關(guān)鍵詞：缺陷檢測(cè)；圖像預(yù)處理；圖像分割；圖像識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-06-23
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隨著電力系統(tǒng)的迅速發(fā)展和電力電子技術(shù)的廣泛應(yīng)用，電能污染日益嚴(yán)重，電能質(zhì)量問題已經(jīng)成為電力部門及電力用戶越來越關(guān)注的問題。電能質(zhì)量的各項(xiàng)指標(biāo)若偏離正常水平過大，會(huì)給發(fā)電、輸變電和用電設(shè)備帶來不同程度的危害。電能質(zhì)量的好壞直接關(guān)系到國(guó)民經(jīng)濟(jì)的總體效益，因此對(duì)電能質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)和分析從而提高和改善電能質(zhì)量具有非常重要的意義。 本文首先介紹了電能質(zhì)量的基本概念，對(duì)各種電能質(zhì)量問題的分類、特征及產(chǎn)生原因和危害作了詳細(xì)的闡述。通過對(duì)電能質(zhì)量各項(xiàng)指標(biāo)（供電電壓偏差、頻率偏差、公用電網(wǎng)諧波、三相電壓不平衡度、電壓波動(dòng)與閃變）的分析，以傳統(tǒng)的傅立葉變換理論為基礎(chǔ)，針對(duì)目前電能質(zhì)量分析的難點(diǎn)即對(duì)突變的、暫態(tài)的、非平穩(wěn)的信號(hào)的檢測(cè)與分類，提出了基于快速傅立葉變換的暫態(tài)電能質(zhì)量分析方法。 在系統(tǒng)的研究了電能質(zhì)量分析的相關(guān)理論和檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上，針對(duì)電能質(zhì)量分析系統(tǒng)中需要支持復(fù)雜算法和保持實(shí)時(shí)性的特殊要求，研制了基于DSP與ARM構(gòu)架的嵌入式電能質(zhì)量分析系統(tǒng)的硬件平臺(tái)和軟件系統(tǒng)。重點(diǎn)分析了DSP與ARM的選型依據(jù)、結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、具體應(yīng)用等。并且詳細(xì)的介紹了硬件平臺(tái)的各部分組成和電路原理圖。隨后，提出了該裝置軟件部分設(shè)計(jì)思想，其中重點(diǎn)介紹了DSP部分的FFT算法設(shè)計(jì)、ARM部分的UC/OS-II操作系統(tǒng)移植和MiniGUI圖形界面開發(fā)。最后對(duì)論文的主要工作進(jìn)行了總結(jié)，對(duì)以后可深入研究的方向進(jìn)行了展望。 關(guān)鍵詞：電能質(zhì)量；傅立葉變換；快速傅立葉變換；UC/OS-Ⅱ；MiniGUI
上傳時(shí)間： 2013-06-15
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目前，小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面，新觀點(diǎn)、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論，對(duì)原有的小波去噪方法作進(jìn)一步的改進(jìn)。 經(jīng)典的信號(hào)處理方法，例如傅立葉變換、短時(shí)傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號(hào)處理方法，它將信號(hào)中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號(hào)濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號(hào)去噪方面顯出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法，并對(duì)其適用范圍和效果進(jìn)行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法，最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性，分析了它們對(duì)實(shí)際應(yīng)用的影響和作用。進(jìn)而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪后重構(gòu)的信號(hào)會(huì)使信號(hào)丟失一些細(xì)節(jié)，且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度，只有靠經(jīng)驗(yàn)來確定，不過比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對(duì)于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個(gè)參數(shù)的選取問題，并給出了一些選取依據(jù)；對(duì)小波閾值去噪方法的幾個(gè)關(guān)鍵問題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對(duì)閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn)，利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來實(shí)現(xiàn)信號(hào)的處理，并通過實(shí)驗(yàn)仿真實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨(dú)應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了改進(jìn)，利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法，仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好，準(zhǔn)確率高，而且易于重構(gòu)信號(hào)。 本文分別對(duì)這四種方法進(jìn)行了算法分析比較，通過實(shí)驗(yàn)仿真來實(shí)現(xiàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對(duì)信號(hào)去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞：小波分析，信號(hào)去噪，閾值，均值逼近，空域相關(guān)
標(biāo)簽： 小波分析 信號(hào)去噪 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-07-19
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心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)（NM）和房顫（AF）、主動(dòng)脈回流（AR）、主動(dòng)脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過對(duì)心音信號(hào)噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b）心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應(yīng)錐形核時(shí)頻（ATF）分析方法，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時(shí)頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c）心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量，作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d）心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法，同時(shí)，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)測(cè)，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗(yàn)證了該方法的分類有效性。 e）心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建，可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理，繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時(shí)，利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量，根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號(hào)種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號(hào)，進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號(hào)，小波降噪，非平穩(wěn)信號(hào)，心臟雜音，信號(hào)處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
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船舶自動(dòng)操舵儀又稱自動(dòng)舵，用來保持船舶在給定航向或航跡上航行，是船舶操縱的關(guān)鍵設(shè)備。船舶自動(dòng)舵尚沒有專用的故障診斷系統(tǒng)，當(dāng)前的維修方法不能滿足快速保障和應(yīng)急保障的需要。本文結(jié)合某型自動(dòng)舵微機(jī)通道故障診斷科研項(xiàng)目，重點(diǎn)論述某型自動(dòng)舵數(shù)字控制系統(tǒng)的故障診斷設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，研究了基于模糊推理的船舶自動(dòng)舵故障診斷專家系統(tǒng)和基于支持向量機(jī)的船舶自動(dòng)舵模擬電路故障診斷方法。 對(duì)某型自動(dòng)舵充分調(diào)研，在了解系統(tǒng)軟、硬件的總體技術(shù)要求和指標(biāo)的基礎(chǔ)上，建立檢測(cè)對(duì)象的數(shù)學(xué)模型和物理模型。確定故障檢測(cè)的對(duì)象特點(diǎn)，為系統(tǒng)故障仿真、參數(shù)辨識(shí)做好準(zhǔn)備，并為后續(xù)的故障檢測(cè)、診斷方法研究提供了參考。 結(jié)合某型自動(dòng)舵數(shù)字控制系統(tǒng)實(shí)際情況，確定其故障診斷系統(tǒng)采用分層遞階結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)底層為基于嵌入式微處理器的信號(hào)檢測(cè)單元，負(fù)責(zé)獲取微機(jī)通道的總線控制權(quán)以及信號(hào)預(yù)處理；系統(tǒng)中間層為通訊子系統(tǒng)，負(fù)責(zé)對(duì)底層多個(gè)檢測(cè)單元信息集中傳送；系統(tǒng)頂層為故障診斷和顯示子系統(tǒng)，負(fù)責(zé)對(duì)微機(jī)通道的信息進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，得出最終診斷結(jié)論。 船舶自動(dòng)舵系統(tǒng)結(jié)構(gòu)繁雜，很多故障很難用精確的公式將它表示出來，提出了基于模糊推理的船舶自動(dòng)舵故障診斷專家系統(tǒng)，提高了自動(dòng)舵故障診斷準(zhǔn)確性。該系統(tǒng)將模糊數(shù)學(xué)、模糊診斷原理及專家經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，采用模糊產(chǎn)生式知識(shí)表示法，確定模糊關(guān)系矩陣及語義距離，設(shè)計(jì)相關(guān)硬件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了船舶自動(dòng)舵故障診斷模糊專家系統(tǒng)的各個(gè)功能模塊。 為解決船舶自動(dòng)舵模擬電路故障診斷復(fù)雜多樣難于辨識(shí)的問題，提出了基于支持向量機(jī)的故障診斷方法。該方法通過電路仿真分析，給出了各故障模式下電壓頻率響應(yīng)，提取具有代表性的故障特征，建立了以支持向量機(jī)為基礎(chǔ)的模擬電路故障診斷模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該方法可有效診斷模擬電路中的元件故障，且對(duì)于元件容差引起的故障診斷模型的不確定性具有較強(qiáng)的魯棒性，滿足非線性電路的故障診斷要求。
標(biāo)簽： 自動(dòng) 故障診斷 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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為了解決現(xiàn)有環(huán)形線圈車檢器在工程應(yīng)用中出現(xiàn)的誤檢問題，尤其是對(duì)同一輛大車的多次誤觸發(fā)問題，本文深入研究導(dǎo)致誤檢現(xiàn)象的具體原因，并在這基礎(chǔ)上提出了一套軟硬件的解決方法，以減少誤觸發(fā)現(xiàn)象，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率。 為了方便測(cè)量與調(diào)試，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)PC端軟件。它與實(shí)驗(yàn)室原有的頻率采集工具一塊配合工作，能實(shí)時(shí)而直觀地察看車檢器的工作狀況，從而有利于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集與問題分析。通過實(shí)驗(yàn)分析，本文總結(jié)了誤檢現(xiàn)象的若干情形，以及導(dǎo)致誤檢問題的主要原因。 針對(duì)上述分析的發(fā)現(xiàn)—車檢器采用的單一閾值法不能適應(yīng)復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境，本文對(duì)檢測(cè)算法作了改進(jìn)：對(duì)車輛到達(dá)的檢測(cè)，仍采用單一閾值法；對(duì)車輛離開的檢測(cè)，則采用平坦性判定法。后者利用了在車輛離開時(shí)，線圈頻率從非平坦變?yōu)槠教惯@一特征。它有簡(jiǎn)單、易移植和防誤檢的特點(diǎn)。 為了從應(yīng)用層面解決問題，本文設(shè)計(jì)了一種基于改進(jìn)算法的車檢器。與同類車檢器相比，它除了集成上述車檢算法外，還提供一個(gè)RS-232的測(cè)試端口，按一定的數(shù)據(jù)協(xié)議與PC端的診斷軟件通訊，能夠幫助現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試工作的開展。 本文還利用了新車檢器做了兩組的實(shí)驗(yàn)：實(shí)驗(yàn)室環(huán)境與高速公路車輛檢測(cè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)。第一組驗(yàn)證了改進(jìn)算法的防誤檢性能，并計(jì)算它的檢測(cè)延遲。其中檢測(cè)延遲的計(jì)算，有助于協(xié)調(diào)車輛檢測(cè)系統(tǒng)中線圈、車檢器與攝像頭三者間的工作。第二組驗(yàn)證了新車檢器的檢測(cè)性能，包括識(shí)別和延遲兩方面內(nèi)容。兩組實(shí)驗(yàn)結(jié)果都證實(shí)了改進(jìn)算法的實(shí)用價(jià)值。
標(biāo)簽： 環(huán)形 技術(shù)研究 線圈
上傳時(shí)間： 2013-06-16
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本文以濾波技術(shù)飛速發(fā)展，小波濾波優(yōu)越性的凸現(xiàn)，以及虛擬儀器的易操作等良好特性為背景，以簡(jiǎn)單易行和濾波效果良好為研究目的，展開本文信號(hào)濾波處理的研究工作。 在深入研究三種小波濾波方法原理和優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，本文提出了一種新的優(yōu)化濾波方法，包括以下三個(gè)方面： 首先，將靜態(tài)小波變換(SWT)應(yīng)用于濾波處理。利用SWT的平移不變性和冗余性來進(jìn)行含噪信號(hào)的分解，這樣不僅彌補(bǔ)了正交小波變換的不足，而且提高了濾波性能。 然后，提出了基于空域相關(guān)的優(yōu)化閾值函數(shù)濾波算法。該算法把小波系數(shù)間的相關(guān)性應(yīng)用于閾值濾波。它是在構(gòu)造出基于空域相關(guān)的顯著性函數(shù)和基于顯著性函數(shù)的閾值濾波過程的基礎(chǔ)上，提出了基于空域相關(guān)的優(yōu)化閾值函數(shù)，并且把極小化廣義交叉驗(yàn)證(GCV)得到均方差(MSE)意義下的最優(yōu)閾值作用于該優(yōu)化閾值函數(shù)。該濾波算法不僅實(shí)現(xiàn)了噪聲的有效去除，而且信號(hào)的重要特征也保留完好； 最后，引入了新型鎖相環(huán)--正交鎖相環(huán)(QPLL)。鑒于QPLL不僅具有鎖定范圍寬、入鎖速度快、鎖定后精度高的性能，而且還具有良好的抑制諧波、噪聲的能力，以及對(duì)波形畸變不敏感等良好特性，所以QPLL的引入達(dá)到了信號(hào)鎖定和優(yōu)化濾波的目的，使優(yōu)化濾波方法的設(shè)計(jì)更具新意，而且取得了更好的濾波效果。 為了驗(yàn)證優(yōu)化濾波方法，本文搭建了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，它是由FPGA信號(hào)采集部分和LabVIEW軟件濾波處理兩個(gè)部分構(gòu)成。通過傳感器采集信號(hào)，經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換后送入FPGA。以FPGA為CPU控制A/D轉(zhuǎn)換，并進(jìn)行波形數(shù)據(jù)緩存，在接收到LabVIEW的命令后，將存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)送給串口。在LabVIEW中，從串口檢測(cè)所需的波形數(shù)據(jù)，然后通過優(yōu)化濾波方法將數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，最后在前面板中把實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示出來。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該優(yōu)化濾波方法不僅能實(shí)現(xiàn)優(yōu)良的濾波功能，而且簡(jiǎn)單易行，是一種有效的濾波方法。
上傳時(shí)間： 2013-07-20
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圖像的采集和傳輸是實(shí)時(shí)監(jiān)控、遠(yuǎn)程控制、智能小區(qū)等諸多領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)?；趥鹘y(tǒng)：PC的圖像采集已成為現(xiàn)實(shí)。隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，嵌入式系統(tǒng)的研究開發(fā)成為了后PC時(shí)代的一個(gè)熱點(diǎn)，它被廣泛應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)、信息家電等各行各業(yè)。同時(shí)，圖像的遠(yuǎn)程采集傳輸也朝著專業(yè)化、多樣化和低成本的方向發(fā)展。利用嵌入式技術(shù)來實(shí)現(xiàn)圖像的遠(yuǎn)程采集傳輸正順應(yīng)了時(shí)代發(fā)展，有較大的實(shí)用價(jià)值。 本文主要研究了基于嵌入式的遠(yuǎn)程圖像采集傳輸系統(tǒng)。嵌入式終端采用$3C2410為核心的目標(biāo)板為硬件平臺(tái)，采用嵌入式Linux為系統(tǒng)平臺(tái)。系統(tǒng)通過連接在嵌入式終端的USB攝像頭完成靜態(tài)圖像數(shù)據(jù)采集，并進(jìn)行圖像壓縮處理。在圖像傳輸方面，論文設(shè)計(jì)了兩種模式：一種是通過Intemet傳輸?shù)?、基于B/S模式的傳輸方式。在該模式下，遠(yuǎn)端客戶機(jī)通過瀏覽器訪問架設(shè)在終端里的嵌入式服務(wù)器而獲得圖像信息。另一種是基于GPRS網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程無線圖像傳輸。終端將采集到的圖像數(shù)據(jù)通過GPRS網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到擁有固定Ip的監(jiān)控服務(wù)器上來完成圖像遠(yuǎn)程傳輸。 本文首先介紹了圖像采集傳輸和嵌入式方面的相關(guān)內(nèi)容，并介紹了本論文所采用的開發(fā)平臺(tái)。為了順利開發(fā)接著構(gòu)建了開發(fā)環(huán)境，這里包括U-boot的移植、Linux系統(tǒng)的內(nèi)核編譯和移植、設(shè)備驅(qū)動(dòng)模塊的加載以及交叉編譯環(huán)境的建立。在此基礎(chǔ)上，利用Vide04Linux的接口函數(shù)，用C語言實(shí)現(xiàn)了圖像原始數(shù)據(jù)的采集程序，并利用JPEG算法了實(shí)現(xiàn)圖像壓縮。在基于B/S模式的傳輸方式中，首先利用Boa架設(shè)了嵌入式服務(wù)器，然后用C語言完成CGI腳本，該腳本將圖像嵌入網(wǎng)頁(yè)并實(shí)時(shí)更新以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)的動(dòng)態(tài)輸出。在基于GPRS實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程無線圖像傳輸方式中，論文詳細(xì)分析了系統(tǒng)通訊數(shù)據(jù)流的特征，提出了采用辨識(shí)特征字符、數(shù)據(jù)打包等策略以實(shí)現(xiàn)GPRS的網(wǎng)絡(luò)連接和數(shù)據(jù)通訊，并且在此基礎(chǔ)上用C語言編程實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，在PC(Linux)上用Socket編程實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控服務(wù)器軟件，該軟件用以接收?qǐng)D像數(shù)據(jù)和控制嵌入式終端的系統(tǒng)狀態(tài)。最后，論文分析比較了兩種傳輸方式的區(qū)別和優(yōu)缺點(diǎn)。試驗(yàn)證明，采用兩種方式都能成功實(shí)現(xiàn)圖像的遠(yuǎn)程采集傳輸，并且試驗(yàn)效果較好。
標(biāo)簽： 嵌入式 遠(yuǎn)程圖像
上傳時(shí)間： 2013-05-17
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