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設(shè)(shè)計(jì)方法

空間電壓脈寬調(diào)制SVPWM的原理及DSP的實現(xiàn).rar

針對空間電壓欠量脈寬調(diào)制過程中存在的問題，采用理論推演與軟件設(shè)計方法，在介紹了s V P w M 的基本原理的基礎(chǔ)上，利用T I 公司的 D S P電機(jī)控制芯片 T M S 3 2 0 L F 2 4 0 7設(shè)計了S V P W M的實現(xiàn)方法，并給出 j - 變頻調(diào)速系統(tǒng)的全數(shù)字化實現(xiàn)。通過對永磁同步電機(jī)進(jìn)行控制仿真實驗，得到的結(jié)果表明此方法是切實可行V , J ，控制系統(tǒng)具有優(yōu)良的動靜態(tài)性能，較高的控制效果，有廣泛的應(yīng)用前景。

標(biāo)簽： SVPWM DSP 電壓

上傳時間： 2013-04-24

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無刷直流電機(jī)PID控制方法的研究.rar

無刷直流電機(jī)(BLDCM)是隨著電機(jī)控制技術(shù)、電力電子技術(shù)和微電子技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一種新型電機(jī)。它是在有刷直流電機(jī)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。無刷直流電機(jī)具有交流電機(jī)的結(jié)構(gòu)簡單、運行可靠、維護(hù)方便等一系列特點，又具有直流電機(jī)的運行效率高、無勵磁損耗以及調(diào)速性能好等諸多優(yōu)點，在很多場合有廣泛的應(yīng)用前景，成為了國內(nèi)外研究的熱點。無刷直流電機(jī)傳統(tǒng)的理論部分分析和設(shè)計方法已經(jīng)比較成熟，因此對無刷直流電機(jī)控制策略的研究就顯得十分重要。 PID控制以其結(jié)構(gòu)簡單、可靠性高、易于工程實現(xiàn)等優(yōu)點至今仍被廣泛應(yīng)用。在系統(tǒng)模型參數(shù)變化不大的情況下，PID控制性能優(yōu)良。但在工業(yè)上有許多無法建立精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜控制對象和非線性控制對象，若采用傳統(tǒng)的PID進(jìn)行控制的話，那么很難獲得比較理想的控制效果。對于無刷直流電機(jī)而言，它是一個多變量、強耦合的非線性系統(tǒng)，固定參數(shù)的PID調(diào)節(jié)器無法得到很理想的控制性能指標(biāo)。基于以上原因，本文以無刷直流電機(jī)為控制對象，通過分析無刷直流電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，設(shè)計了應(yīng)用于無刷直流電機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器。在MATLAB平臺上，先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器，給出相應(yīng)的控制算法，對典型的參數(shù)時變非線性系統(tǒng)的控制進(jìn)行了仿真研究。仿真結(jié)果表明，同傳統(tǒng)PID控制器相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器對模型、環(huán)境具有較好的適應(yīng)能力與較強的魯棒性，有效的改善了系統(tǒng)的控制結(jié)果，達(dá)到了預(yù)期的目的。隨后利用SIMULNK建立了無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)的仿真模型。分別采用普通PID控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器對電機(jī)的不同運行狀況進(jìn)行了仿真分析。仿真結(jié)果驗證了所建模型的正確性，并證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的優(yōu)越性。

標(biāo)簽： PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 無刷直流電機(jī)

上傳時間： 2013-08-04

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lunwen1.rar

臺灣成功大學(xué)的關(guān)于無人機(jī)自動駕駛控制的論文集(1) 這包共4篇，分別為：無人飛機(jī)速度控制器設(shè)計與實現(xiàn) 無人飛行船自主性控制設(shè)計與實現(xiàn) 無人飛行載具導(dǎo)引飛控整合自動駕駛儀參數(shù)選取之研究無人飛行載具導(dǎo)引飛控之軟體與硬體模擬

標(biāo)簽： lunwen

上傳時間： 2013-08-03

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抑制永磁無刷直流電機(jī)定位力矩方法研究.rar

在永磁無刷直流電機(jī)中，即使電樞繞組不通電，由于水磁體產(chǎn)生的磁場同定子鐵芯的齒槽相互作用而產(chǎn)生轉(zhuǎn)矩，即齒槽定位力矩。定位力矩使電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩波動，產(chǎn)生振動和噪聲。影響齒槽轉(zhuǎn)矩的因素很多，如齒槽的數(shù)量、齒槽形狀、斜槽角度、磁鋼的極弧系數(shù)以及輔助凹槽等等，因此，準(zhǔn)確計算定位力矩較為復(fù)雜。本文利用麥克斯韋張量法來分析定位力矩，為電機(jī)設(shè)計提供理論參考。文中闡述了齒槽力矩產(chǎn)生機(jī)理，綜述了抑制齒槽轉(zhuǎn)矩的方法，探討了抑制齒槽轉(zhuǎn)矩的發(fā)展趨勢。本文以永磁無刷直流電機(jī)為對象，利用Ansoft有限元仿真軟件，通過有限元分析對改變槽口寬度、定子斜槽、改變極弧系數(shù)和定子沖片增加輔助凹槽對定位力矩的影響進(jìn)行了研究。深入分析了沖片輔助凹槽對抑制永磁無刷直流電機(jī)定位力矩的作用，因為沖片面加輔助凹槽的方法，生產(chǎn)中便于加工，對電機(jī)性能影響很小。結(jié)果表明，同一沖片上在對稱位置上排布輔助凹槽能取得很好的效果，而以沖片中心線對稱地加兩個輔助凹槽時，輔助凹槽角度不同作用不同。對不同沖片，適合的輔助凹槽角度也是不同的。最后對這幾種抑制定位力矩的方法進(jìn)行優(yōu)化組合，找出了一個最優(yōu)的抑制永磁無刷直流電機(jī)定位力矩的方案。

標(biāo)簽： 無刷直流電機(jī) 定位力矩

上傳時間： 2013-06-18

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晶閘管控制電抗器（TCR）控制方法的研究及實現(xiàn).rar

晶閘管控制電抗器(TCR)型靜止無功補償裝置(SVC)由于其對快速波動負(fù)荷補償?shù)牧己眯Ч蔀榻陙頍o功補償?shù)臒狳c。本文對SVC的各種裝置進(jìn)行了介紹，研究了TCR型SVC的原理和控制方法，特別分析了12脈波TCR的諧波特性；引入了基于三角波調(diào)制的無功電流檢測方法，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計了以AVR單片機(jī)為核心的動態(tài)無功補償裝置控制器。在控制器硬件電路的基礎(chǔ)上，利用C語言進(jìn)行軟件編程實現(xiàn)了控制器對裝置的自動控制。通過變電站的現(xiàn)場實驗證明控制器能夠準(zhǔn)確、快速、可靠的控制TCR實現(xiàn)對波動負(fù)荷的快速補償。

標(biāo)簽： TCR 控制晶閘管

上傳時間： 2013-08-03

上傳用戶：baitouyu
電力電子裝置計算機(jī)輔助分析方法的研究及實現(xiàn).rar

隨著電力電子技術(shù)的迅速發(fā)展和推廣應(yīng)用，利用計算機(jī)仿真對電力電子電路進(jìn)行分析和研究得到了日益廣泛的重視。盡管目前一些仿真軟件都有比較強大的功能，可以利用它們來完成某些電力電子裝置的某些分析工作，但是由于器件模型的限制和電力電子裝置負(fù)載的復(fù)雜性，使得這些軟件并不能完成對于電力電子裝置所要進(jìn)行的所有分析要求，特別是當(dāng)其被用于電力電子裝置故障運行的仿真。針對上述問題，本論文在研究器件建模方法和裝置仿真方法的基礎(chǔ)上，運用C++語言開發(fā)了一個可專門用于電力電子裝置仿真分析的程序。本課題首先對于各種電力電子器件進(jìn)行建模。在對各種元器件特性深入研究的基礎(chǔ)上利用已知的電路原理和建模方法，抓住各具體電力電子器件的主要特征，建立其電路及邏輯仿真模型。由于本論文中研究的是電力電子裝置作為一個整體的特性，所以在對器件電路模型的建模過程采用高層次的電路模型，即理想開關(guān)模型和雙極性電阻模型。器件的邏輯模型則是通過皮特里網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)，根據(jù)仿真的目的可建立不同精細(xì)程度的邏輯模型。因為器件邏輯模型的建模過程中采取的逐步細(xì)化的原則與面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計中自頂而下，逐步求精的思想不謀而合，所以在仿真程序中采用C++語言對所建立的器件模型進(jìn)行描述。針對電力電子裝置的非線性，病態(tài)特性和其負(fù)載的復(fù)雜性，使用階段仿真的思想進(jìn)行程序設(shè)計。確定了仿真程序的總體結(jié)構(gòu)，并實現(xiàn)了程序的模塊化設(shè)計。利用通用的狀態(tài)變化檢測模塊和兼容性檢測模塊在程序中確定電路結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的精確時刻，它們獨立于具體的電路結(jié)構(gòu)。狀態(tài)方程模塊和輸出方程模塊雖然與具體的電路結(jié)構(gòu)相關(guān)，但是亦可將其設(shè)計為模塊的形式，針對不同的電路結(jié)構(gòu)僅需改變模塊中對于狀態(tài)方程和輸出方程的描述。鑒于數(shù)值計算方法對于仿真結(jié)果的重要性，本論文中討論了幾種數(shù)值積分方法的特點及適用范圍，并在程序用編寫了幾種常用的算法，以供用戶選擇。通過對于瓦格納斬波器、三相全控整流橋和三相半控整流橋的仿真驗證仿真程序的正確性和實用性。

標(biāo)簽： 電力電子裝置分法的研究

上傳時間： 2013-07-16

上傳用戶：bhqrd30
電機(jī)傳動系統(tǒng)參數(shù)辨識方法的研究.rar

在早期階段，直流調(diào)速系統(tǒng)在傳動領(lǐng)域中占統(tǒng)治地位。然而，從60年代后期開始，交流電動機(jī)在工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域正在取代直流電動機(jī)，交流傳動變得越來越經(jīng)濟(jì)和受歡迎。永磁交流伺服系統(tǒng)作為電氣傳動領(lǐng)域的重要組成部分，在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、航空航天等領(lǐng)域發(fā)揮越來越重大的作用。永磁同步電動機(jī)以其特點廣泛應(yīng)用于中小功率傳動場合，成為研究的重要領(lǐng)域。然而，永磁同步電動機(jī)具有較大的轉(zhuǎn)動脈動，而對于這些應(yīng)用場合，轉(zhuǎn)矩平滑通常是基本要求。因此，對永磁交流伺服系統(tǒng)的應(yīng)用，必須考慮其轉(zhuǎn)矩脈動的抑制問題。本文針對電機(jī)傳動系統(tǒng)中參數(shù)變化對電機(jī)性能的影響，以永磁同步電機(jī)為例，圍繞如何通過參數(shù)辨識來提高永磁同步電動機(jī)的控制性能，借助自行開發(fā)的全數(shù)字永磁交流伺服系統(tǒng)平臺，對永磁同步電動機(jī)的磁場定向控制，參數(shù)辨識，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和擴(kuò)展卡爾曼濾波在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用，抑制轉(zhuǎn)矩脈動，提高系統(tǒng)性能幾個方面展開深入的研究。本文從永磁同步電動機(jī)及其控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)出發(fā)，對通過參數(shù)辨識抑制轉(zhuǎn)矩脈動進(jìn)行了較為細(xì)致的分析。針對不同情況，通過改進(jìn)電機(jī)的控制系統(tǒng)，提出了多種參數(shù)辨識方法。主要內(nèi)容如下： 1、基于定子磁鏈方程，建立了永磁同步電動機(jī)的一般數(shù)學(xué)模型。經(jīng)坐標(biāo)變換，得出在靜止兩相（α—β）坐標(biāo)系和旋轉(zhuǎn)兩相（d—q）坐標(biāo)系下永磁同步電動機(jī)電壓方程和轉(zhuǎn)矩方程。 2、分析了永磁同步電動機(jī)id=0矢量控制系統(tǒng)的工作原理，介紹了永磁同步電動基于磁場定向的矢量控制的基本概念。經(jīng)對永磁同步電動機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行分析，推導(dǎo)并建立了id=0控制時整個電機(jī)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。 3、基于超穩(wěn)定性理論的模型參考自適應(yīng)控制原理，設(shè)計了一種模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)，考慮電機(jī)參數(shù)的時變性，對永磁交流伺服系統(tǒng)的繞組電阻和電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩辨識進(jìn)行了研究，以保持系統(tǒng)的動態(tài)性能。利用Matlab/Simulink建立仿真模型，對控制性能進(jìn)行了驗證，仿真實驗證明這種方法的可行性。 4、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的學(xué)習(xí)性能，經(jīng)過訓(xùn)練的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近非線性函數(shù)，因此為非線性系統(tǒng)辨識提供了一個強有力的工具。本章針對永磁同步電機(jī)提出了一種以電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速為目標(biāo)函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案，同時應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論建立和設(shè)計了負(fù)載轉(zhuǎn)矩擾動辨識的算法以及相應(yīng)的控制系統(tǒng)的補償方法，并應(yīng)用MATLAB軟件進(jìn)行了計算機(jī)仿真，仿真證明和傳統(tǒng)的控制方法相比，以電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速為指導(dǎo)值和目標(biāo)函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案能有效地提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，能有效地改善控制系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)，具有跟蹤性能好和魯棒性較強等優(yōu)點。 5、電機(jī)的參數(shù)會隨著溫升和磁路飽和發(fā)生變化，需進(jìn)行在線實時辨識。本文利用電機(jī)的定子電流、電壓和轉(zhuǎn)速，采用遞推最小二乘法進(jìn)行在線參數(shù)辨識，該方法不需要觀測的磁鏈信號，消除了磁鏈觀測和參數(shù)辨識的耦合。電機(jī)狀態(tài)方程由于存在狀態(tài)變量的乘積項，對電機(jī)參數(shù)辨識以后，仍然是非線性方程，為了對電機(jī)狀態(tài)方程進(jìn)行狀態(tài)估計，得到電機(jī)的參數(shù)辨識值，本文采用擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行狀態(tài)估計，對以上方法的仿真實驗得到了滿意的結(jié)果。 6、本文基于數(shù)字電機(jī)控制專用DSP自行開發(fā)了全數(shù)字永磁交流伺服系統(tǒng)平臺，通過軟件實現(xiàn)擴(kuò)展卡爾曼濾波對電阻和磁鏈的估計，以及基于磁場定向的空間矢量控制算法，獲得了令人滿意的實驗結(jié)果，證明擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對電阻和磁鏈的實時估計是很準(zhǔn)確的，由此構(gòu)成的永磁交流伺服系統(tǒng)具有良好的靜、動態(tài)性能。

標(biāo)簽： 電機(jī) 傳動系統(tǒng) 參數(shù)辨識

上傳時間： 2013-07-28

上傳用戶：鳳臨西北
不平衡系統(tǒng)中STATCOM的控制方法和主電路研究.rar

三相電壓不平衡度是衡量電網(wǎng)電能質(zhì)量的一個重要指標(biāo)。在三相系統(tǒng)中，引起電壓不平衡的主要原因是發(fā)電機(jī)的輸出電壓不平衡和負(fù)載不平衡兩方面，電壓不平衡比較嚴(yán)重時，會給系統(tǒng)帶來諸多危害。近年來，STATCOM因其動態(tài)響應(yīng)速度快，電流諧波含量小，裝置體積小等優(yōu)點，在電壓不平衡補償中的應(yīng)用越來越廣。首先本文研究了基于IGCT的STATCOM主電路。為了獲得更高的輸出電壓，通常需要將IGCT串聯(lián)使用。然而在器件串聯(lián)使用時，由于其特性的差異會產(chǎn)生暫態(tài)電壓分配不均衡，導(dǎo)致個別器件上產(chǎn)生過電壓而威脅器件的安全，嚴(yán)重時會燒毀器件。因此需要采用均壓電路來保證串聯(lián)結(jié)構(gòu)中電壓的平均分配。本文重點對IGCT串聯(lián)均壓電路和緩沖電路進(jìn)行了設(shè)計，在分析串聯(lián)均壓電路的同時，計算了吸收電容和吸收電阻的取值范圍。而后，對緩沖電路進(jìn)行了Pspice仿真，通過仿真驗證了均壓電路的工作效果。結(jié)果表明，吸收電容和吸收電阻的取值合適，能夠?qū)GCT的串聯(lián)運行起到很好的保護(hù)作用。本文還對100Kvar/660VSTATCOM的主電路進(jìn)行了參數(shù)設(shè)計，對IGCT的型號和各主要元件進(jìn)行了選擇。本文重點研究了不平衡系統(tǒng)中STATCOM的控制策略。建立了基于IGCT的STATCOM的數(shù)學(xué)模型；根據(jù)STATCOM的電流暫態(tài)模型，對電流電壓進(jìn)行序分解，并做D—Q坐標(biāo)變換，建立STATCOM在靜止坐標(biāo)系下的正、負(fù)序數(shù)學(xué)模型。基于建立的負(fù)序模型，研究STATCOM在不平衡情況下的控制策略，本文采用無差拍控制方法；根據(jù)實際補償時遇到的問題：收斂速度慢、依賴固定的負(fù)載模型、魯棒性差等，對無差拍控制方法進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計。該優(yōu)化方法在傳統(tǒng)無差拍的基礎(chǔ)上引入了參考電流觀測器和狀態(tài)觀測器；文中具體設(shè)計了這個改進(jìn)無差拍控制器和其相關(guān)電路。經(jīng)分析與仿真驗證了本文提出的優(yōu)化控制方法，將該方法應(yīng)用于STATCOM不平衡補償器，取得了良好的不平衡補償性能、快速的動態(tài)響應(yīng)和良好的魯棒性。

標(biāo)簽： STATCOM 不平衡

上傳時間： 2013-06-05

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串聯(lián)電池組電壓測量方法的研究與應(yīng)用.rar

串聯(lián)電池組廣泛應(yīng)用于手?jǐn)y式工具、筆記本電腦、通訊電臺、便攜式電子設(shè)備、航天衛(wèi)星、電動自行車、電動汽車及儲能裝置中。本文就電動汽車的串聯(lián)電池組加以研究。隨著社會的發(fā)展以及能源、環(huán)保等問題的日益突出，電動汽車以其零排放，噪聲低等優(yōu)點越來越受到世界各國的重視，被稱作綠色環(huán)保車。作為發(fā)展電動車的關(guān)鍵技術(shù)之一的電池管理系統(tǒng)(BMS)，是電動車產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵。電動汽車的快速發(fā)展，它的能量源-動力電池組，成了電動汽車發(fā)展的瓶頸。電池技術(shù)和電池能量管理系統(tǒng)(BMS)的研究成為解決這一問題的關(guān)鍵，越來越受到人們的關(guān)注。電動汽車電池組相關(guān)技術(shù)中的電池管理系統(tǒng)是目前國內(nèi)外研究的熱點。本文描述了電動公交用鋰電池配套的電池管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。該電池管理系統(tǒng)在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)上采用集散式的檢測方法，即每箱電池都配備檢模塊，將各模塊所檢測的相關(guān)電池數(shù)據(jù)通過內(nèi)部總線傳送給主控模塊，再由主模塊對整體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和存儲，并由CAN總線發(fā)送給電動公交各車載裝置。本論文首先比較了現(xiàn)有的幾種電動汽車常用的電壓測量方法，然后提出了電池管理系統(tǒng)中的串聯(lián)電池組電壓測量方法的整體設(shè)計方案。即采集各個電池單體的基本信息到BMS控制芯片(單片機(jī)MC9S12D64)中進(jìn)行處理計算，從而得出電池工作狀態(tài)等信息。介紹了CAN總線與電動汽車中心控制器進(jìn)行通信，實現(xiàn)整車的控制。在硬件設(shè)計中詳細(xì)介紹了小系統(tǒng)的設(shè)計，電壓采集系統(tǒng)的設(shè)計，CAN通信接口電路的設(shè)計，以及抗干擾等方面的電路設(shè)計。并介紹了一些重要器件的選擇與參數(shù)確定。軟件實現(xiàn)方面，著重講述了檢測板電壓檢測的的功能模塊，最后對電池管理系統(tǒng)的進(jìn)一步發(fā)展給出了一些展望。目前，本課題的研究在理論和實踐中都取得了很大的進(jìn)展，在經(jīng)過大量的軟硬件調(diào)試與改進(jìn)的基礎(chǔ)上，該方法已經(jīng)實現(xiàn)了良好、可靠的運行，取得了很好的效果，為下一階段的準(zhǔn)備打下了很好的基礎(chǔ)。

標(biāo)簽： 串聯(lián)電池組電壓測量法的研究

上傳時間： 2013-06-01

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基于自適應(yīng)時頻分析方法的心音信號分析研究.rar

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(jī)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(jìn)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(jìn)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(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)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(jī)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(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)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(jī)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(jìn)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(jī)模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進(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(jìn)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(jī)

標(biāo)簽： 時頻分析方法分

上傳時間： 2013-04-24

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