心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時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錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，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則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，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％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：weixiao99
本文以濾波技術飛速發展，小波濾波優越性的凸現，以及虛擬儀器的易操作等良好特性為背景，以簡單易行和濾波效果良好為研究目的，展開本文信號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缺點的基礎上，本文提出了一種新的優化濾波方法，包括以下三個方面： 首先，將靜態小波變換(SWT)應用于濾波處理。利用SWT的平移不變性和冗余性來進行含噪信號的分解，這樣不僅彌補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的優化閾值函數濾波算法。該算法把小波系數間的相關性應用于閾值濾波。它是在構造出基于空域相關的顯著性函數和基于顯著性函數的閾值濾波過程的基礎上，提出了基于空域相關的優化閾值函數，并且把極小化廣義交叉驗證(GCV)得到均方差(MSE)意義下的最優閾值作用于該優化閾值函數。該濾波算法不僅實現了噪聲的有效去除，而且信號的重要特征也保留完好； 最后，引入了新型鎖相環--正交鎖相環(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，以及對波形畸變不敏感等良好特性，所以QPLL的引入達到了信號鎖定和優化濾波的目的，使優化濾波方法的設計更具新意，而且取得了更好的濾波效果。 為了驗證優化濾波方法，本文搭建了實驗平臺，它是由FPGA信號采集部分和LabVIEW軟件濾波處理兩個部分構成。通過傳感器采集信號，經過A/D轉換后送入FPGA。以FPGA為CPU控制A/D轉換，并進行波形數據緩存，在接收到LabVIEW的命令后，將存儲的數據送給串口。在LabVIEW中，從串口檢測所需的波形數據，然后通過優化濾波方法將數據進行濾波處理，最后在前面板中把實驗結果顯示出來。 實驗結果表明，該優化濾波方法不僅能實現優良的濾波功能，而且簡單易行，是一種有效的濾波方法。
上傳時間： 2013-07-20
上傳用戶：gokk
貴州電解鋁廠供電四車間廠房內變壓器、整流柜、電容等設備種類繁多,同系列設備安放距離跨度較大.這些電力電子器件長期運行導致系統內部某些連接點絕緣介質老化,甚至脫落.這種現象單憑肉眼很難觀察,該廠對此問題的解決方法為:技術工人攜帶小型紅外探測儀定期采集上述器件的某些連接點,從紅外圖像數據得出溫度數據以此判斷器件工作是否處于良好狀態.由于人為因素,工人不一定能全部獲取所有連接點數據.可見,此方法費時費力,還存在隱患. 針對現行探測方法存在的弊端,依托"中鋁貴州分公司電解鋁廠整流所安全運行監控系統開發"項目,利用一臺直線行走的智能小車停靠在已選擇的定位點處監測車間的電器設備,因此這就涉及到了監控小車的精準定位問題.本文以卞位機智能監控小車為研究對象,采用模糊PID控制技術對PLC發出的脈沖頻率進行自動調節,依據脈沖頻率誤差E和誤差變化率EC的變化對PID控制的參數進行自整定,實現對小車速度的模糊控制,從而實現了小車的精準定位,為上位機的監控工作做好了準備. 論文第一章介紹了電解鋁廠供電車間的供電情況,分析了小車定位精準的重要性,介紹了本文的研究內容.第二章對小車主要結構的硬件設計作了介紹.第三章論述了小車的運動控制,從分析步進電機的矩頻特性和數學模型入手,介紹了小車的啟停控制和運動中的測速.第四章論述了小車的精準定位方法,介紹了模糊PID控制器設計,重點介紹了模糊PID控制算法的程序設計.第五章列舉了實際運行調試中出現的幾種問題,介紹了相應的控制方法加以克服.第六章對論文進行了總結.
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：kirivir
在實際應用中，對永磁同步電機控制精度的要求越來越高。尤其是在機器人、航空航天、精密電子儀器等對電機性能要求較高的領域，系統的快速性、穩定性和魯棒性能好壞成為決定永磁同步電機性能優劣的重要指標。傳統電機系統通常采用PID控制，其本質上是一種線性控制，若被控對象具有非線性特性或有參變量發生變化，會使得線性常參數的PID控制器無法保持設計時的性能指標；在確定PID參數的過程中，參數整定值是具有一定局域性的優化值，并不是全局最優值。實際電機系統具有非線性、參數時變及建模過程復雜等特點，因此常規PID控制難以從根本上解決動態品質與穩態精度的矛盾。永磁同步電機是典型的多變量、參數時變的非線性控制對象。先進控制方法(諸如智能控制、優化算法等)研究應用的發展與深入，為控制復雜的永磁同步電機系統開辟了嶄新的途徑。由于先進控制方法擺脫了對控制對象模型的依賴，能夠在處理不精確性和不確定性問題中有可處理性、魯棒性，因而將其引入永磁同步電機控制已成為一個必然的趨勢。本文根據系統實現目標的不同，選取相應的先進控制方法，并與PID控制相結合，對永磁同步電機各方面性能進行有針對性的優化，最終使其控制精度得到顯著的提高。為達到對永磁同步電機進行性能優化的研究目的，文中首先探討了正弦波永磁同步電機和方波永磁同步電機的運行特點及控制機理，通過建立數學模型，對相應的控制系統進行了整體分析。針對永磁同步電機非線性、強耦合的特點，設計了矢量控制方式下的永磁同步電機閉環反饋控制系統。結合常規PID控制，將模糊控制、遺傳算法、神經網絡和人工免疫等多種先進控制方法應用于永磁同步電機調速系統、伺服系統和同步傳動系統的控制器設計中，以滿足不同控制系統對電機動、靜態性能的要求以及對調速性能或跟隨性能的側重。實驗結果表明，采用先進控制方法的永磁同步電機具有較好的動態性能、抗擾動能力以及較強的魯棒性能；與傳統PID控制相比，系統的控制精度得到了明顯提高。研究結果驗證了先進控制方法應用于永磁同步電機性能優化的有效性和實用性。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：shinesyh
太陽能作為一種新型能源以其清潔、儲量大、無污染等優點使其利用越來越受到人們的重視,而光伏發電技術的應用更是人們普遍關注的焦點。本文主要研究了光伏并網發電系統的控制方法。由于目前光伏電池的價格高,轉換效率比較低,為了降低系統造價和有效的利用太陽能,對光伏并網系統的控制方法的研究顯得尤為重要。 本文針對光伏并網發電系統的特點,將其分為三部分進行研究。研究了光伏電池的工作原理及輸出特性,在此基礎上建立了其仿真模型。利用PSIM仿真軟件對不同環境及不同日照強度下的太陽能電池輸出特性進行了仿真。仿真與實測數據的對比驗證了其仿真模型的正確性,為后續的仿真奠定基礎。 光伏板的最大功率點的控制是實現光伏并網高效率的輸出的必要條件。采用基于模糊控制的方法求取最大功率點驅動boost升壓變換器,用以實現最大功率點跟蹤和控制。針對電導增量法和干擾法的不足,研究了基于模糊控制的方法。從仿真及實驗的結果均能看出系統的穩態功率損耗大大縮小,提高了其穩態性能。 闡述了并網逆變器的工作原理和控制策略。基于逆變控制方法的研究,對系統進行了仿真與實驗。其中控制方法采用電流滯環跟蹤控制。從仿真及實驗結果中可以看出實現了輸出功率因數為1的控制目標。 開發了光伏并網的實驗系統,設計了基于DSP的最大功率點控制系統和逆變并網系統。實驗結果表明,本文采用的控制策略和設計方法是可行有效的,主電路和控制電路的設計是合理的。
上傳時間： 2013-07-28
上傳用戶：yepeng139
隨著家用空調的普及應用，空調已日漸成為耗能大戶。我國經濟建設多年來高速發展，正面臨能源日益緊張的問題，由于空調節能尚有空間，因此人們普遍關注空調節能技術。在家用空調的各種節能技術中，直流壓縮機變頻驅動是發展的主流方向。從驅動方式上看，直流壓縮機可以采用方波控制或矢量控制。與方波控制相比，矢量控制的空調直流壓縮機具有噪聲低、振動小、效率高等特點，更加符合節能和環保的發展方向。 本文主要研究了適用于空調壓縮機負載的無轉子位置傳感器永磁同步電機矢量控制方法。首先從電機的基本方程入手，詳細推導了永磁同步電機矢量控制的數學模型。詳細分析了各種電流控制策略特點，提出了采用適合直流壓縮機驅動的MTPA控制方式。 其次提出了具有凸極效應的壓縮機永磁同步電機的一種簡化模型，得到了適用于IPMSM的滑模觀測器，解決了IPMSM在αβ坐標系中應用滑模觀測器困難的問題。針對壓縮機運行特點，采用全維狀態觀測器方法，實現IPMSM反電動勢的觀測，根據反電動勢計算出電機轉子位置和轉速，實現了無傳感器矢量控制。本文詳細分析了全維狀態觀測器的極點配置方法，通過將四個極點配置在相同位置，簡輕了計算量，也便于實現。 第三，由于反電動勢估算法在電機低轉速下不能正確估算轉子位置，無法正常閉環起動，本文提出了一種簡單的用于直流壓縮機的起動方法，實現了壓縮機的可靠起動。同時在深入分析電機等效模型的基礎上，給出了一種簡單的電機參數測量方法，通過簡單測量和計算，得到系統實現無傳感器永磁同步電機矢量控制所需的電感、電阻及反電動勢系數等關鍵參數。 最后通過MATLAB/Simulimk7.1仿真軟件對基于滑模觀測器和基于全維觀測器的永磁同步電機矢量控制方法進行了仿真驗證，設計了以TMS320F2403數字信號處理器為控制核心的直流壓縮機矢量控制實驗平臺，并進行了大量的實驗驗證。仿真及實驗結果證明了本文理論分析和所提方法的正確性，并已應用于實際的直流壓縮機矢量控制系統。
上傳時間： 2013-06-13
上傳用戶：xuanchangri
本文主要的研究為對轉永磁無刷直流電動機控制問題，對轉永磁無刷直流電動機在艦船、水下航行器等對轉推進系統中有著廣泛的應用前景。它具有無刷直流電動機的一切優點：功率密度大、調速性能好、運行效率高、結構簡單、運行可靠、維護方便等等。其與普通的永磁無刷直流電動機的差別僅僅在于原來靜止的電樞部分和旋轉的永磁體部分都可以相對于靜止部分旋轉，即有兩個轉子，根據作用力與反作用力的原理，兩個轉子受到的電磁轉矩在任意時刻都是大小相等、方向相反的。因此兩個轉子必將沿著相反的方向旋轉。 論文主要工作和創新點如下： 1)介紹了對轉永磁無刷直流電機與普通永磁無刷直流電機的區別、優點及應用，詳細分析了其工作原理，并建立對轉永磁無刷直流電機本體的數學模型，接著利用MATLAB/Simulink建立對轉永磁無刷直流電機的仿真模型。 2)研究了無位置傳感器對轉永磁無刷直流電機的控制方法。采用基于DSP的三次諧波過零點檢測方法來檢測電機轉子的位置與轉速，采用數字鎖相環對三次諧波過零點進行90°延遲： 3)控制系統采用雙閉環控制，即速度環與電流環來組成調速控制系統，其中速度環采用了基于改進的BP神經網絡PID自適應控制，電流環采用滯環控制，并對整個系統進行仿真。 4)在仿真研究的基礎上，本文進行了以TMS320I~F2407A的DSP芯片為控制核心的無位置傳感器對轉永磁無刷直流電機數字控制系統的軟硬件設計。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：lw852826
圖書－電子技術學習方法和分析思路輕松入門，很不錯的一本書，對電路分析很有用的。
上傳時間： 2013-05-16
上傳用戶：lixinxiang
高性能ADC產品的出現，給混合信號測試領域帶來前所未有的挑戰。并行ADC測試方案實現了多個ADC測試過程的并行化和實時化，減少了單個ADC的平均測試時間，從而降低ADC測試成本。 本文實現了基于FPGA的ADC并行測試方法。在閱讀相關文獻的基礎上，總結了常用ADC參數測試方法和測試流程。使用FPGA實現時域參數評估算法和頻域參數評估算法，并對2個ADC在不同樣本數條件下進行并行測試。 通過在FPGA內部實現ADC測試時域算法和頻域算法相結合的方法來搭建測試系統，完成音頻編解碼器WM8731L的控制模式接口、音頻數據接口、ADC測試時域算法和頻域算法的FPGA實現。整個測試系統使用Angilent 33220A任意信號發生器提供模擬激勵信號，共用一個FPGA內部實現的采樣時鐘控制模塊。并行測試系統將WM8731.L片內的兩個獨立ADC的串行輸出數據分流成左右兩通道，并對其進行串并轉換。然后對左右兩個通道分別配置一個FFT算法模塊和時域算法模塊，并行地實現了ADC參數的評估算法。 在樣本數分別為128和4096的實驗條件下，對WM8731L片內2個被測.ADC并行地進行參數評估，被測參數包括增益GAIN、偏移量OFFSET、信噪比SNR、信號與噪聲諧波失真比SINAD、總諧波失真THD等5個常用參數。實驗結果表明，通過在FPGA內配置2個獨立的參數計算模塊，可并行地實現對2個相同ADC的參數評估，減小單個ADC的平均測試時間。 FPGA片內實時評估算法的實現節省了測試樣本傳輸至自動測試機PC端的時間。而且只需將HDL代碼多次復制，就可實現多個被測ADC在同一時刻并行地被評估，配置靈活。基于FPGA的ADC并行測試方法易于實現，具有可行性，但由于噪聲的影響，測試精度有待進一步提高。該方法可用于自動測試機的混合信號選項卡或測試子系統。 關鍵詞：ADC測試；并行；參數評估；FPGA；FFT
上傳時間： 2013-07-11
上傳用戶：tdyoung
Linux內核在S3C2440上移植的方法
上傳時間： 2013-07-12
上傳用戶：WANGLIANPO
