一種計(jì)算高階矩陣奇異值分解的FPGA實(shí)現(xiàn)方法。
標(biāo)簽： FPGA 計(jì)算 矩陣 奇異值分解
上傳時(shí)間： 2013-08-21
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航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)對(duì)避免飛行事故和降低飛行器運(yùn)行成本是十分重要的。提出一種BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)某型飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行故障診斷，但是由于BP網(wǎng)絡(luò)收斂速度較慢而且容易陷入局部極小值，特別是BP網(wǎng)絡(luò)通常只能給出一個(gè)解，受訓(xùn)練樣本病態(tài)影響大。因此通過(guò)對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)，建立了L-M算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷模型。實(shí)驗(yàn)表明，該網(wǎng)絡(luò)在一定程度上克服了BP網(wǎng)絡(luò)存在的的問(wèn)題，在逼近能力、分類(lèi)能力和學(xué)習(xí)速度等方面均優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)。為機(jī)務(wù)人員提供了有效的、科學(xué)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法，該種評(píng)估手段較好地解決了發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷問(wèn)題，在飛行安全中發(fā)揮著越來(lái)越大的作用。
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 發(fā)動(dòng)機(jī) 故障診斷 飛機(jī)
上傳時(shí)間： 2014-12-23
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計(jì)數(shù)器是常用的時(shí)序邏輯電路器件，文中介紹了以四位同步二進(jìn)制集成計(jì)數(shù)器74LS161和異步二-五-十模值計(jì)數(shù)器74LS290為主要芯片，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了任意模值計(jì)數(shù)器電路，并用Multisim軟件進(jìn)行了仿真。仿真驗(yàn)證了設(shè)計(jì)的正確性和可靠性，設(shè)計(jì)與仿真結(jié)果表明，中規(guī)模集成計(jì)數(shù)器可有效實(shí)現(xiàn)任意模值計(jì)數(shù)功能，并且虛擬仿真為電子電路的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)提高了效率。
標(biāo)簽： Multisim 計(jì)數(shù)器 仿真
上傳時(shí)間： 2014-12-23
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信號(hào)發(fā)生器輸出幅值與輸出阻抗的關(guān)系
標(biāo)簽： 信號(hào)發(fā)生器 輸出 幅值 輸出阻抗
上傳時(shí)間： 2014-12-03
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為了快速有效地判斷化學(xué)物質(zhì)中的微量成分，并粗略估計(jì)成分的含量，提出一種便攜式分光光度計(jì)的設(shè)計(jì)方案，對(duì)該方案的光譜采集系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)與討論。與傳統(tǒng)的分光光度計(jì)設(shè)計(jì)方案相比，該方案采用線(xiàn)陣CCD器件代替?zhèn)鹘y(tǒng)的光電管來(lái)實(shí)現(xiàn)光電信號(hào)的轉(zhuǎn)換，易于提高系統(tǒng)的運(yùn)行速度并減少系統(tǒng)體積；利用FIFO（先入先出隊(duì)列）可以實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)輸出設(shè)備與低速控制器的數(shù)據(jù)交換。本系統(tǒng)可以選擇LCD液晶或者電腦端屏幕來(lái)顯示數(shù)據(jù)，并能快速地在兩種顯示方式之間進(jìn)行切換。為了直觀的在液晶上顯示采集的光譜，方案使用了插值壓縮技術(shù)。實(shí)驗(yàn)證明，系統(tǒng)在兩種顯示方式下穩(wěn)定工作，并能實(shí)現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)快速有效地顯示。
上傳時(shí)間： 2013-11-20
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過(guò)采樣和數(shù)字濾波有助于降低對(duì)ADC前置的抗混疊濾波器的要求。重構(gòu)DAC可以通過(guò)類(lèi)似的方式運(yùn)用過(guò)采樣和插值原理。
上傳時(shí)間： 2014-12-23
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為去除腦電信號(hào)采集過(guò)程中存在的噪聲信號(hào)，提出了基于小波閾值去噪的腦電信號(hào)去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ)，首先利用db4小波對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構(gòu)的算法進(jìn)行去噪。通過(guò)對(duì)MIT腦電數(shù)據(jù)庫(kù)中的腦電信號(hào)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明，采用軟閾值方法有效去除了噪聲，提高了腦電信號(hào)的信噪比。
上傳時(shí)間： 2014-12-23
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微弱信號(hào)檢測(cè)裝置 四川理工學(xué)院 劉鵬飛、梁天德、曾學(xué)明 摘要： 本設(shè)計(jì)以TI的Launch Pad為核心板，采用鎖相放大技術(shù)設(shè)計(jì)并制作了一套微弱信號(hào)檢測(cè)裝置，用以檢測(cè)在強(qiáng)噪聲背景下已知頻率微弱正弦波信號(hào)的幅度值，并在液晶屏上數(shù)字顯示出所測(cè)信號(hào)相應(yīng)的幅度值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示其抗干擾能力強(qiáng)，測(cè)量精度高。 關(guān)鍵詞：強(qiáng)噪聲；微弱信號(hào)；鎖相放大；Launch Pad Abstract: This design is based on the Launch Pad of TI core board, using a lock-in amplifier technique designed and produced a weak signal detection device, to measure the known frequency sine wave signal amplitude values of the weak in the high noise background, and shows the measured signal amplitude of the corresponding value in the liquid crystal screen. Test results showed that it has high accuracy and strong anti-jamming capability. Keywords: weak signal detection; lock-in-amplifier; Launch Pad 1、引言 隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，在科研與生產(chǎn)過(guò)程中人們?cè)絹?lái)越需要從復(fù)雜高強(qiáng)度的噪聲中檢測(cè)出有用的微弱信號(hào)，因此對(duì)微弱信號(hào)的檢測(cè)成為當(dāng)前科研的熱點(diǎn)。微弱信號(hào)并不意味著信號(hào)幅度小，而是指被噪聲淹沒(méi)的信號(hào)，“微弱”也僅是相對(duì)于噪聲而言的。只有在有效抑制噪聲的條件下有選擇的放大微弱信號(hào)的幅度，才能提取出有用信號(hào)。微弱信號(hào)檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用相當(dāng)廣泛，在生物醫(yī)學(xué)、光學(xué)、電學(xué)、材料科學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域顯得愈發(fā)重要。 2、方案論證 針對(duì)微弱信號(hào)的檢測(cè)的方法有很多，比如濾波法、取樣積分器、鎖相放大器等。下面就針對(duì)這幾種方法做一簡(jiǎn)要說(shuō)明。 方案一：濾波法。 在大部分的檢測(cè)儀器中都要用到濾波方法對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行一定的處理，例如隔離直流分量，改善信號(hào)波形，防止離散化時(shí)的波形混疊，克服噪聲的不利影響，提高信噪比等。常用的噪聲濾波器有：帶通、帶阻、高通、低通等。但是濾波方法檢測(cè)信號(hào)不能用于信號(hào)頻譜與噪聲頻譜重疊的情況，有其局限性。雖然可以對(duì)濾波器的通頻帶進(jìn)行調(diào)節(jié)，但其噪聲抑制能力有限，同時(shí)其準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性將大打折扣。
標(biāo)簽： 2012 TI 電子設(shè)計(jì)大賽 微弱信號(hào)
上傳時(shí)間： 2013-11-04
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針對(duì)齒輪故障特征信號(hào)具有強(qiáng)噪聲背景、非線(xiàn)性、非平穩(wěn)性特點(diǎn)，提出采用形態(tài)梯度小波對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動(dòng)信號(hào)分解到多個(gè)尺度上，然后對(duì)各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理，對(duì)經(jīng)過(guò)處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。對(duì)降噪后的齒輪振動(dòng)信號(hào)采用S變換多分辨率時(shí)頻分析，能夠從具有良好的時(shí)頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過(guò)仿真試驗(yàn)和故障軸承的信號(hào)分析證明，該方法具有短時(shí)傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點(diǎn)，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負(fù)頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線(xiàn)監(jiān)測(cè)和診斷。
上傳時(shí)間： 2013-11-01
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提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數(shù)模型去模擬NSCT域的系數(shù)的圖像去噪算法，這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數(shù)相鄰尺度間的父子關(guān)系，同時(shí)滿(mǎn)足自然圖像不同尺度間NSCT系數(shù)方差具有各向異性的特征，基于這種統(tǒng)計(jì)模型，文中先推導(dǎo)出了一種各向異性雙變量收縮函數(shù)的近似形式，然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計(jì)將這種新的閾值收縮函數(shù)應(yīng)用于NSCT域，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比，能夠有效地去除圖像的高斯噪聲，提高了圖像的峰值信噪比；并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細(xì)節(jié)信息，從而明顯改善了圖像的視覺(jué)效果。
上傳時(shí)間： 2013-10-23
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