隨著市場經濟和現代化工業的發展，能源短缺和環境污染，已經成為制約人類社會健康發展的兩大重要因素。新能源的開發與利用愈來愈受到重視，太陽能以其清潔環保、蘊藏豐富等優點逐步得到了開發利用。光伏逆變電源作為太陽能利用中主要的能量變換裝置，是目前研究和發展的重要環節。 本課題研究的是可并網三相光伏逆變電源，以追求體積小、效率高、精度大、方便實用為目的，采用了DC—HFAC—DC—LFAC三級功率傳輸架構，設計中使用了SPWM技術、SVPWM技術、內高頻環技術、DSP數字控制技術和數字鎖相環技術等前沿實用技術。 直流DC—DC變換器采用內高頻環技術，既實現了電氣隔離又大大的減小了裝置體積。這一部分本文不做涉及，本文所涉及的內容為本系統的DC—AC逆變電源部分，本論文的主要內容如下： 首先，分析了幾種DC—AC逆變器的主電路拓撲結構，根據其優缺點與實際應用需要，選擇三相四橋臂結構作為本文主電路結構，滿足了電網負載的不平衡性。在選擇了三相四橋臂結構的基礎上，選取兩種最新的Svm控制方法：基于三態滯環的瞬時空間電流相量控制法與二維空間矢量控制法，對兩種方法作出詳細分析比較，根據實用性原則，選取二維空間矢量控制法作為本文的控制方法。 其次，選取了主控芯片TI公司的TMS320F2812，電路中的功能盡量數字化實現，既控制了電路體積，又大大提高了系統的安全性與可靠性。設計了本系統的控制電路、驅動電路、緩沖電路、保護電路、濾波器電路等系統電路，本系統所有硬件電路均設計完畢。為了驗證設計的正確性，大部分電路都用ORCAD—Pspice仿真軟件進行仿真驗證，小部分電路搭建實際電路，設計電路都能達到系統設計要求。 隨后，簡單介紹了DSP編程環境CCS。詳細分析了SVPWM的工作原理，并給出二維空間矢量法在DSP中的實現方法。介紹幾種MPPT方法，并選取本課題所選用的方法。 最后，給出系統仿真，分析了重點模塊，得到了仿真結果。 關鍵詞：光伏并網電源、空間矢量脈寬調制、內高頻環、三相四橋臂
上傳時間： 2013-05-19
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隨著多媒體技術的發展，數字圖像處理已經成為眾多應用系統的核心和基礎。它的發展主要依賴于兩個性質不同、自成體系但又緊密相關的研究領域：圖像處理算法及其相應的電路實現。圖像處理系統的硬件實現—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數字信號處理器(Digital Signal Process)和現場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預處理的數據量很大，要求處理速度快，但運算結果相對比較簡單。相對于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統更適合于圖像的預處理。本文設計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應的Matlab 仿真；然后，為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點，本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-Svm)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結合小波系數尺度間關系的鄰域閾值去噪算法。經Matlab實驗表明，相比于其他幾種經典算法，本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統的總體結構和FPGA內部各功能模塊的具體實現方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統核心控制模塊，并對各個系統模塊和整體進行了仿真驗證，結果表明本文設計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統能滿足實際的圖像處理要求，具有一定的理論和實際應用價值。關鍵詞：圖像處理系統，FPGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時間： 2013-05-16
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由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點，模擬電路的故障診斷呈現復雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數據不平衡，提出了一種支持向量機集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量，在多類別支持向量機的基礎上，設計了模擬電路的最小二乘支持向量機預測模型，實現了對模擬電路的狀態的故障預測。將該方法應用于Sallen-Key帶通電路進行故障預測試驗，結果表明，該方法比單一支持向量機、徑向基神經網絡、BP神經網絡和APSvm有更好的分類和泛化性能，故障診斷準確率更高。
上傳時間： 2013-10-31
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提出了一種針對JPEG圖像的通用隱寫分析算法。該算法提取了15個具有良好分類特性的特征參數，輸入構建的LS-Svm分類器，以達到檢測載密圖像的目的。實驗結果表明，該算法的檢測正確率較高，檢測速度快，能夠實現針對各類JPEG載密圖像的有效檢測。
上傳時間： 2014-12-23
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為了使計算機能更好的識別人臉表情，對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進行了研究。首先對包含表情區域的靜態灰度圖像進行預處理，包括對確定的人臉表情區域進行尺寸和灰度歸一化，然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征，使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中，利用Fisher準則提取那些有利于分類的特征，最后用Svm分類器進行分類。實驗結果表明，上述提出的方法比傳統的方法識別速度更快，能達到實時性的要求，并且具有很好的魯棒性，識別率高。
上傳時間： 2013-11-08
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This paper presents a space vector modulation(Svm)-based switching strategy for a three-level neutral point clamped (NPC) converter that is adapted as a STATCOM.
上傳時間： 2013-10-20
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機場道面異物是威脅跑道運行安全的常見病害，及時、準確的檢測異物具有現實意義。針對現有的人工目視檢測方法，本文基于圖像處理理論，提出了一種機場道面異物的自動檢測算法。根據機場道面的復雜背景和常見異物的特點，本文采取了分塊的方法，選擇Harris角點、灰度共生矩陣、灰度級分布范圍等特征，分別用閾值法和Svm法對實際機場道面異物圖像進行檢測。初步實驗證明，該方法可以有效檢測出機場道面復雜背景下的異物，實驗結果顯示，檢測正確率達到了98%。
上傳時間： 2013-11-26
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具有結構風險最小化原則的支持向量機（Svm）對于小樣本決策具有較好的學習推廣性，并且故障樣本的不足在一定程度上制約了基于知識的方法在故障診斷中的運用。針對這一問題，提出了利用支持向量機的方法對匝間轉子繞組短路故障診斷方法。該方法利用小波分析對探測線圈測得感應電動勢進行處理構造特征向量，然后輸入到支持向量機的多故障分類器中進行故障識別。實驗數據表明該方法是可行、有效的，并且在小樣本的情況下，較BP神經網絡有更好的分類效果。
上傳時間： 2013-11-04
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將支持向量機應用到典型的時變、非線性工業過程—— 連續攪拌反應釜的辨識中, 并與BP 神經網絡建模相比較, 仿真結果表明了支持向量機的有效性與優越性. 支持向量機以其出色的學習能力為工業過程的辨識提出了一種新的途徑.
上傳時間： 2013-10-17
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最新的支持向量機工具箱，有了它會很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory", Springer-Verlag, New York, ISBN 0-387-94559-8, 1995. [2] J. C. Platt, "Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization", in Advances in Kernel Methods - Support Vector Learning, (Eds) B. Scholkopf, C. Burges, and A. J. Smola, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, chapter 12, pp 185-208, 1999. [3] T. Joachims, "Estimating the Generalization Performance of a Svm Efficiently", LS-8 Report 25, Universitat Dortmund, Fachbereich Informatik, 1999.
上傳時間： 2013-12-16
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