專輯類-單片機專輯-258冊-4.20G I2C-總線8-位遠(yuǎn)程I-O-擴展口芯片PCF8574-的原.pdf
上傳時間： 2013-05-29
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本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力，實現(xiàn)永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復(fù)雜非線性映射，具有很強的自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力，十分適合于解決復(fù)雜的非線性控制問題。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，得到了較為深入的研究，其結(jié)構(gòu)簡單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)永磁同步電機的調(diào)速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機自適應(yīng)調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)的雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)。辨識網(wǎng)絡(luò)在線動態(tài)辨識系統(tǒng)輸出并對控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行調(diào)整，控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實現(xiàn)永磁同步電機自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓(xùn)練算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結(jié)合的混合算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行離線訓(xùn)練后，將其用于永磁同步電機的轉(zhuǎn)子位置角在線估計。結(jié)果表明，該訓(xùn)練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度，且估計的轉(zhuǎn)子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調(diào)速控制系統(tǒng)，并進行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計，為實現(xiàn)永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎(chǔ)。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計創(chuàng)造了條件。
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機 自適應(yīng)控制
上傳時間： 2013-05-23
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姚云飛先生的大作《徹底搞定 C 指針》是互聯(lián)網(wǎng)上中文 C/C++界內(nèi)為數(shù)不 多的專門闡述C指針問題的優(yōu)秀文獻資源之一。
標(biāo)簽： 指針
上傳時間： 2013-07-21
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超聲波電機是上個世紀(jì)八十年代逐步發(fā)展起來的新型微電機。它利用壓電陶瓷逆壓電效應(yīng)激發(fā)的超聲振動作為驅(qū)動力，通過定轉(zhuǎn)子間的摩擦力來驅(qū)動轉(zhuǎn)子運動。與傳統(tǒng)的電磁馬達相比，它具有低速大轉(zhuǎn)矩、無電磁干擾、動作相應(yīng)快、運行無噪聲、無輸入時能自鎖等卓越特性，在非連續(xù)運動領(lǐng)域、精密控制領(lǐng)域要比傳統(tǒng)的電磁電機性能優(yōu)越得多。目前，旋轉(zhuǎn)型超聲波電機，尤其是環(huán)形行波型超聲波電機，在工業(yè)、辦公、過程自動化等領(lǐng)域的伺服系統(tǒng)中作為直接驅(qū)動執(zhí)行器得到廣泛的關(guān)注。 本論文主要研究并設(shè)計了用于超聲波電機控制驅(qū)動的小型控制系統(tǒng)。其目的是針對市場需要，提供給用戶一種價格較低、體積小、性能指標(biāo)適中，操作簡便，能夠?qū)崿F(xiàn)快速定位，速度可調(diào)節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)的閉環(huán)控制器。 控制器的核心為MSP430F167。課題對外圍檢測、控制、驅(qū)動電路進行相關(guān)的研究和設(shè)計，并按照控制器的需求設(shè)計相應(yīng)的軟件。最后給出實驗結(jié)果：系統(tǒng)運行穩(wěn)定，速度曲線較為理想，達到了最初的設(shè)計要求。 系統(tǒng)總結(jié)了超聲波電機的發(fā)展、特點、分類，通過與傳統(tǒng)電磁電機的對比給出了超聲波電機的廣闊的應(yīng)用前景。在此基礎(chǔ)上，指出了超聲波電機研究的發(fā)展方向，明確了本文的研究內(nèi)容。 總結(jié)了環(huán)形行波型超聲波電機的結(jié)構(gòu)特點、運行機理，并在此基礎(chǔ)上總結(jié)了環(huán)形行波型超聲波電機調(diào)頻、調(diào)相、調(diào)幅等控制方法以及推挽、半橋和全橋驅(qū)動逆變電路的優(yōu)缺點。 本課題設(shè)計了基于超聲波電機的控制驅(qū)動系統(tǒng)電路。首先，提出了本次設(shè)計的設(shè)計思想及目的；其次，介紹了本設(shè)計的控制器硬件電路具體設(shè)計過程以及調(diào)頻調(diào)速的實現(xiàn)方式。然后，詳細(xì)介紹了該控制系統(tǒng)的軟件構(gòu)成，包括上位機軟件、下位機軟件以及通訊部分。詳細(xì)闡述了在本控制系統(tǒng)中的調(diào)速、定位原理。最后通過實驗結(jié)果說明了該小型控制系統(tǒng)的有效性。
上傳時間： 2013-07-18
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異步起動永磁同步電動機有別于調(diào)速永磁同步電動機，轉(zhuǎn)子上設(shè)有起動繞組，具有在某一頻率和電壓下的自行起動能力，同傳統(tǒng)的三相感應(yīng)電動機相比，具有在寬負(fù)載范圍內(nèi)效率高、功率因數(shù)高的優(yōu)點，符合國家“節(jié)能環(huán)保”的指導(dǎo)方向，有廣泛的應(yīng)用前景。 這種電機自問世以來，就受到普遍關(guān)注與重視，經(jīng)過二十幾年的研究與發(fā)展，三相異步起動永磁同步電動機的設(shè)計技術(shù)逐漸成熟，并且已經(jīng)開始被用于某些工業(yè)場合，但由于轉(zhuǎn)子磁路結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，電動機的優(yōu)化設(shè)計方法尚不完善，因而一直以來未得到大范圍內(nèi)的推廣和應(yīng)用。 本課題以此為切入點，以小功率三相異步起動永磁同步電動機的批量生產(chǎn)為目標(biāo)，本著轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)盡可能簡單、加工工藝盡可能簡化、同時電機性能盡可能提高的原則，對異步起動永磁同步電動機的優(yōu)化設(shè)計方法進行研究。在研究過程中，作者應(yīng)用Maxwell、Magneforce和Magnet等電機設(shè)計仿真軟件，系統(tǒng)分析了永磁體的嵌放深度、定轉(zhuǎn)子的齒槽配合、以及定轉(zhuǎn)子的磁路飽和等問題對電機性能的影響，最終設(shè)計并制成一臺容量為1.1kW的四極徑向磁路式異步起動永磁同步電動機，樣機的性能測試實驗結(jié)果與仿真所得結(jié)果吻合，成本預(yù)算與各方面性能指標(biāo)均滿足設(shè)計需求。 在樣機制成后，作者進一步對樣機的設(shè)計進行了優(yōu)化，實驗結(jié)果證明所設(shè)計異步起動永磁同步電動機完全可以替代同規(guī)格的1.1kW，Y90S-4感應(yīng)電動機。
上傳時間： 2013-07-31
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超聲波電機(Ultrasonic Motor簡稱USM)是八十年代發(fā)展起來的新型微電機。本文針對超聲波電機及其控制技術(shù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢,以我國研究技術(shù)相對比較成熟并有產(chǎn)業(yè)化前景的行波超聲波電機(Traveling-wave Ultrasonic Motor簡稱TUSM)的伺服控制技術(shù)為研究對象,以直徑60mm的行波超聲波電機TUSM60為研究實例,在特性測試、動穩(wěn)態(tài)性能分析,辨識模型建立、控制策略與控制算法的選擇與實現(xiàn)等方面展開研究。本論具體的研究內(nèi)容為： 在分析超聲波電機研究歷史和現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,結(jié)合國內(nèi)外超聲波電機特別是行波超聲波電機控制技術(shù)的發(fā)展趨勢,重點論述了行波超聲波電機及其驅(qū)動控制技術(shù)的研究進展。 介紹行波超聲波電機的基本結(jié)構(gòu),并從該電機的主要理論基礎(chǔ)--壓電原理、行波合成、接觸模型出發(fā),分析了行波超聲波電機定子質(zhì)點的運動方程.并結(jié)合定轉(zhuǎn)子摩擦接觸特點,分析了行波超聲波電機的運行機理。 根據(jù)對行波超聲波電機測試和高精度控制的要求,研制出基于雙DSP和FPGA的超聲波電機高性能測試控制平臺。其中控制核心采用了雙DSP結(jié)構(gòu),可以在對行波超聲波電機進行控制的同時,將必要的參數(shù)讀取出來進行分析和研究。為行波超聲波電機瞬態(tài)特性分析以及控制策略、控制算法的深入研究打下了基礎(chǔ)。 對電機的瞬態(tài)、穩(wěn)態(tài)特性進行的測試,可以分析驅(qū)動頻率、電壓以及相位差等調(diào)節(jié)量對電機輸出的影響。在此基礎(chǔ)上進一步對行波超聲波電機的調(diào)節(jié)方式、控制算法選擇方面進行分析,并得到相應(yīng)結(jié)論。 通過對實驗數(shù)據(jù)的總結(jié)和歸納,利用系統(tǒng)辨識中的非參數(shù)方法,建立在特定頻率條件下的近似線性模型。在行波超聲波電機工作范圍內(nèi),辨識若干組不同頻率條件下的近似線性模型,將這些模型的參數(shù)進行二維或三維擬合,可以得到一個關(guān)于行波超聲波電機傳遞函數(shù)的模型。辨識模型的建立為合理的選擇和優(yōu)化控制參數(shù),控制效果的驗證等提供了行之有效的手段。 在對行波超聲波電機的速度控制、位置控制展開的研究中.首先利用遺傳算法對常規(guī)PI恒轉(zhuǎn)速控制的控制參數(shù)整定及修正方法進行了研究；利用神經(jīng)元的在線自學(xué)習(xí)能力,研究和設(shè)計單神經(jīng)元PID-PI轉(zhuǎn)速控制器,提高控制系統(tǒng)對電機非線性和時變性的適應(yīng)能力；為了消除在伺服控制中,單一調(diào)節(jié)量(驅(qū)動頻率)情況下,低轉(zhuǎn)速的跳躍問題,研究和討論了多調(diào)節(jié)量分段控制方法,并利用模糊控制對控制方法的有效性進行了驗證；在位置控制中,利用轉(zhuǎn)速控制研究的結(jié)果,研究和設(shè)計了位置--速度雙環(huán)(串級)控制器,實現(xiàn)了電機高精度位置伺服控制。 通過對已有控制系統(tǒng)的改進和簡化,設(shè)計和研制了具有實用化價值行波超聲波電機控制器：并將研究成果應(yīng)用于針對核磁成像設(shè)備而設(shè)計的行波超聲波電機隨動控制系統(tǒng)中,同時嘗試了將該控制器用于高精度X-Y兩維定位平臺。
上傳時間： 2013-07-13
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隨著電力電子技術(shù)的飛速發(fā)展,越來越多的電力電子裝置被廣泛應(yīng)用到各個領(lǐng)域,其中相當(dāng)一部分負(fù)荷具有非線性或具有時變特性,使電網(wǎng)中暫態(tài)沖擊、無功功率、高次諧波及三相不平衡問題日趨嚴(yán)重,給電網(wǎng)的供電質(zhì)量造成嚴(yán)重的污染和損耗.因此,對電力系統(tǒng)進行諧波抑制和無功補償,提高電網(wǎng)供電質(zhì)量變得十分重要.電力有源濾波器(Active Power Filter,簡稱APF)與無源濾波器相比,APF具有高度可控制和快速響應(yīng)特性,并且能跟蹤補償各次諧波、自動產(chǎn)生所需變化的無功功率和諧波功率,其特性不受系統(tǒng)影響,無諧波放大威脅.并聯(lián)型電力有源濾波器(Shunt Active Power Filter,簡稱SAPF)更是得到了廣泛的應(yīng)用. 近年來,自適應(yīng)算法中的遞推最小二乘法(簡稱RLS)應(yīng)用越來越廣泛,該算法簡單,收斂速度快.應(yīng)用基于RLS自適應(yīng)算法的濾波器(簡稱RLS濾波器),可以快速有效的濾除雜波,同時自動調(diào)整濾波器參數(shù),不斷改進濾波性能,最終得到所需的信號. 本文研究了基于平均功率和RLS自適應(yīng)算法的并聯(lián)型有源濾波器.它的參考電流是一個同電網(wǎng)相電壓同相位的三相平衡的有功電流,它包含兩個分量:一個是由實測的三相負(fù)載瞬時功率計算得到的,基于平均功率算法的電網(wǎng)應(yīng)該為負(fù)載各相提供的有功電流瞬時參考值；另一個是為了維持有源濾波器中逆變器的直流母線電壓基本恒定,主要通過RLS濾波器計算得出的電網(wǎng)各相應(yīng)該提供的有功電流瞬時參考值.兩個分量的計算共同構(gòu)成了該有源濾波器參考電流的計算.補償電流指令值與實際補償電流比較生成控制逆變橋工作的PWM脈沖,生成補償電流,達到補償負(fù)載無功和抑制諧波的目的. 應(yīng)用RLS濾波器得到維持直流母線電壓恒定的直流側(cè)有功系數(shù)A<,dc>,克服了傳統(tǒng)PI控制中參數(shù)難以得到且由于參數(shù)過于敏感而導(dǎo)致補償后電流紋波太大的問題.使得當(dāng)穩(wěn)態(tài)時SAPF自身的功率損耗和暫態(tài)負(fù)載變化時因為直流側(cè)電容提供電網(wǎng)和負(fù)載之間的有功功率差而引起的電壓的波動迅速反饋到指令電流的計算中.RLS算法收斂快,SAPF實時性大大提高.基于該方法的SAPF結(jié)構(gòu)簡單,無需鎖相器. 根據(jù)本文的算法應(yīng)用MATAB建立了仿真系統(tǒng),仿真結(jié)果表明基于該算法的SAPF的可行性和實時性.
標(biāo)簽： RLS 功率 自適應(yīng)算法
上傳時間： 2013-04-24
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永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優(yōu)良等優(yōu)點，在中小容量調(diào)速系統(tǒng)和高精度調(diào)速場合發(fā)展迅速。但由于永磁同步電機的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現(xiàn)象，且其控制系統(tǒng)是一個強非線性、時變和多變量系統(tǒng)，要實現(xiàn)高精度調(diào)速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調(diào)速系統(tǒng)中，位置傳感器的存在使得系統(tǒng)成本增加、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、可靠性降低，所以永磁同步電機的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點。本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力，實現(xiàn)永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復(fù)雜非線性映射，具有很強的自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力，十分適合于解決復(fù)雜的非線性控制問題。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，得到了較為深入的研究，其結(jié)構(gòu)簡單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)永磁同步電機的調(diào)速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機自適應(yīng)調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)的雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)。辨識網(wǎng)絡(luò)在線動態(tài)辨識系統(tǒng)輸出并對控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行調(diào)整，控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實現(xiàn)永磁同步電機自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓(xùn)練算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結(jié)合的混合算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行離線訓(xùn)練后，將其用于永磁同步電機的轉(zhuǎn)子位置角在線估計。結(jié)果表明，該訓(xùn)練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度，且估計的轉(zhuǎn)子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調(diào)速控制系統(tǒng)，并進行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計，為實現(xiàn)永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎(chǔ)。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計創(chuàng)造了條件。
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機 自適應(yīng)控制
上傳時間： 2013-07-03
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空調(diào)壓縮機是空調(diào)器的核心部件。傳統(tǒng)定速空調(diào)器中壓縮機多采用單相異步電動機，對電機采用簡單的開關(guān)式控制，電能損耗、室溫波動及噪音都很大，壓縮機容易受沖擊損壞。隨著人們生活水平的提高及能源短缺問題的出現(xiàn)，將變頻調(diào)速技術(shù)應(yīng)用于空調(diào)器中，將變頻壓縮機取代傳統(tǒng)定頻定速壓縮機，對其進行變頻調(diào)速將使壓縮機減少開停次數(shù)，降低室溫波動，提高舒適度，獲得了更好的空氣調(diào)節(jié)效果和實現(xiàn)節(jié)能降耗的要求。 空調(diào)系統(tǒng)是一個典型的多輸入多輸出、具有大滯后特性的菲線性系統(tǒng)。要對空調(diào)壓縮機進行變頻調(diào)速，需要根據(jù)房間溫度的變化得出壓縮機的頻率值。由于空調(diào)系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型難以取得，且時間常數(shù)較大，傳統(tǒng)的PID調(diào)整不僅費時費力，性能指標(biāo)也不能令人滿意。因此，將模糊控制技術(shù)引入空調(diào)壓縮機的變頻調(diào)速控制，建立模糊控制器，以房間溫度的變化和變化率為輸入，壓縮機的頻率為輸出。對于提高空調(diào)系統(tǒng)的控制精度、穩(wěn)定性和可靠性，無論從學(xué)術(shù)研究角度出發(fā)，還是在工程應(yīng)用方面，都具有相當(dāng)?shù)默F(xiàn)實意義。 本文分別從三相異步電動機的變頻調(diào)速技術(shù)、變頻空調(diào)控制策略等方面進行了探討分析。首先將模糊控制技術(shù)應(yīng)用到空調(diào)壓縮機變頻調(diào)速中，根據(jù)建立模糊控制規(guī)則的基本思想及實際運行經(jīng)驗，通過模糊控制技術(shù)使空調(diào)壓縮機具有自調(diào)整的智能特性，從而得出最佳的動態(tài)控制參數(shù)，克服了PID控制器控制精度較低、消除穩(wěn)態(tài)誤差能力差的缺點。 然后詳細(xì)闡述了SVPWM的基本原理，對空間矢量調(diào)制（SVPWM）方式及其實現(xiàn)方法進行了探討。在變頻壓縮機的控制中采用先進的SVPWM調(diào)制技術(shù)，壓縮機能根據(jù)室內(nèi)需要的冷（熱）量不同，連續(xù)地、動態(tài)地、實時地調(diào)整其制冷（熱）量，始終保持在較合理的運轉(zhuǎn)狀態(tài)下。能夠進一步提高電壓的利用率和頻率分辨率，并使壓縮機運行更加平穩(wěn)，提高空調(diào)的效率，達到節(jié)能降耗的效果。
標(biāo)簽： SVPWM 模糊控制 變頻調(diào)速
上傳時間： 2013-04-24
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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(tài)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(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識別技術(shù)難點展開了深入的研究，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(nèi)容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現(xiàn)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(jù)實驗分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級閾值的方法作為心音信號預(yù)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(jié)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(guān)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(yīng)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(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）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應(yīng)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(jù)對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)心音信號的時頻分析結(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現(xiàn)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(jù)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(shù)、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(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)作為支持向量機的學(xué)習(xí)樣本，對余下的每類20組數(shù)據(jù)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(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實現(xiàn)了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構(gòu)建，可完成對心音信號的讀取、預(yù)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(tài)鏈接，實現(xiàn)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲以及統(tǒng)計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現(xiàn)心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)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(yīng)錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據(jù)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(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數(shù)據(jù)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(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩(wěn)信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應(yīng)，支持向量機
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