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基于小波EMD的柴油機聲信號去噪研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

柴油機聲信號包含了豐富的運行狀態(tài)信息，為了能有效地提取特征參數(shù)，需要對柴油機聲信號進(jìn)行去噪處理。針對傳統(tǒng)小波閾值去噪和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）去噪的不足，提出了一種將小波閾值與EMD相結(jié)合的去噪方法。借助EMD的自適應(yīng)分解特性，在原始信號分解的基礎(chǔ)上，利用相關(guān)系數(shù)法確定信號主導(dǎo)和噪聲主導(dǎo)本征模函數(shù)（IMF）分量的分界點，將改進(jìn)的小波閾值函數(shù)對噪聲主導(dǎo)的IMF分量進(jìn)行閾值去噪，再進(jìn)行信號重構(gòu)。仿真實驗和實測結(jié)果表明，該方法去噪效果更優(yōu)，適合非線性非平穩(wěn)信號去噪，能夠保留柴油機聲信號的原貌特征。

發(fā)表于：10/8/2016 4:19:00 PM

基于G3-PLC的RS譯碼器的設(shè)計與實現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對G3-PLC物理層信道編碼的要求，設(shè)計了一種RS譯碼器。為了解決譯碼過程中有限域乘法器存在的連線復(fù)雜、運算速度慢等問題，設(shè)計了一種查表運算。采用該查表運算可以快速實現(xiàn)有限域的乘法運算，并且可以簡化BerlekampMassey (BM)迭代過程中的求逆運算，使得用傳統(tǒng)的BM迭代就可以高效地實現(xiàn)RS譯碼。結(jié)合FPGA平臺，利用Verilog硬件描述語言和Vivado軟件對譯碼器進(jìn)行設(shè)計與實現(xiàn)。時序仿真結(jié)果與綜合結(jié)果表明，該譯碼器資源占用率低，能夠在100 MHz系統(tǒng)時鐘下進(jìn)行有效譯碼。

發(fā)表于：10/7/2016 11:11:00 PM

衛(wèi)星導(dǎo)航信號高靈敏度接收技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

隨著衛(wèi)星導(dǎo)航應(yīng)用范圍不斷拓展，對導(dǎo)航接收機的靈敏度要求越來越高，高靈敏度可以使接收機在室內(nèi)或其他衛(wèi)星信號較弱情況下仍然能夠?qū)崿F(xiàn)定位和跟蹤。目前傳統(tǒng)接收機為超外差中頻采樣結(jié)合基帶信號處理架構(gòu)，該架構(gòu)降低了對ADC信號采集以及基帶信號處理的壓力，但接收機靈敏度性能已趨于極限。隨著ADC技術(shù)的不斷發(fā)展，對衛(wèi)星導(dǎo)航信號進(jìn)行直接數(shù)字采樣已漸漸成為現(xiàn)實。提出了一種基于高速ADC對衛(wèi)星導(dǎo)航信號進(jìn)行直接數(shù)字采樣的方案，通過與傳統(tǒng)超外差中頻采樣方案對比分析、仿真論證及實際測試，驗證了新方案切實可行，并且能較大程度提升接收機靈敏度等關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)，具有明顯的技術(shù)優(yōu)勢。

發(fā)表于：10/7/2016 10:48:00 PM

延時容忍網(wǎng)絡(luò)中基于熱點區(qū)域間節(jié)點流數(shù)據(jù)傳輸方案[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

提出了一種熱點區(qū)域間節(jié)點流傳輸算法，在該算法中，將節(jié)點頻繁訪問的區(qū)域作為熱點區(qū)域并以熱點區(qū)域為中心將整個網(wǎng)絡(luò)環(huán)境劃分為若干塊。節(jié)點在熱點之間攜帶數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)從而提高了空閑節(jié)點的利用率。最后分析了該路由算法與傳統(tǒng)的延時容忍網(wǎng)絡(luò)路由算法在各方面的性能表現(xiàn)，證明了所提出算法的高效性。

發(fā)表于：10/7/2016 10:30:00 PM

基于水聲信道狀態(tài)的自適應(yīng)差錯控制[測試測量][通信網(wǎng)絡(luò)]

水聲信道具有時變、環(huán)境噪聲高、傳播時延大、信道帶寬窄等特點，以致水聲通信的可靠性不高（接收數(shù)據(jù)發(fā)生錯誤）。目前的解決辦法主要有自動請求重傳和前向糾錯，但是這兩種方式均不能在所有信道狀態(tài)下保持較高的接收吞吐量。提出了一種自適應(yīng)差錯控?fù)穹椒?，其中包括一種利用信道誤碼率計算吞吐量的方法，并且采用自適應(yīng)線性預(yù)測方法預(yù)測信道誤碼率，根據(jù)信道誤碼率選擇合適的差錯控制方式。仿真結(jié)果表明，采用該選擇方法能夠在所有的信道狀態(tài)下保持較高的接收端吞吐量，提高水聲通信的性能。

發(fā)表于：10/7/2016 10:06:00 PM

基于STM32的無線環(huán)境監(jiān)測[測試測量][工業(yè)自動化]

為了對環(huán)境參數(shù)進(jìn)行實時監(jiān)測，設(shè)計了一種以STM32單片機為控制核心，nRF24L01為無線收發(fā)芯片的無線環(huán)境監(jiān)測裝置。對目標(biāo)環(huán)境參數(shù)采集的同時，攝像頭及環(huán)境參數(shù)監(jiān)片之間采用SPI總線接口通信方式，將數(shù)據(jù)傳送至監(jiān)測中心。該裝置結(jié)構(gòu)簡單，可實現(xiàn)循跡功能，發(fā)送救援信號，實現(xiàn)溫度、濕度、酒精及煙霧的實時監(jiān)測和液晶顯示。

發(fā)表于：10/7/2016 9:53:00 PM

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能語音識別研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

語音識別或語言轉(zhuǎn)化成文本的過程包括捕獲聲波，數(shù)字化聲波，轉(zhuǎn)換成基本的語言單位或者音素，根據(jù)音位和語境構(gòu)建詞語，分析詞語，保證拼寫正確，并且保證與聽到的詞語保持一致。該文把人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用到語音識別系統(tǒng)中，通過學(xué)習(xí)獲得固定權(quán)重并應(yīng)用到模型，最后模型快速給出與輸入相匹配的輸出。文中涉及到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要用來進(jìn)行語音識別。

發(fā)表于：10/7/2016 9:31:00 PM

大偏差下手繪太陽黑子圖像的歸一化[測試測量][航空航天]

為解決手繪太陽黑子圖像的不一致性給黑子信息自動測量帶來的困難，研究了一種大偏差下手繪太陽黑子圖像歸一化的方法；利用Hough變換檢測圓初步確定圖像圓圈的位置，再基于最小二乘擬合圓準(zhǔn)確定位圓圈的位置，從而實現(xiàn)圖像大小的歸一化；對大小歸一化后的圖像特定區(qū)域進(jìn)行Hough變換直線檢測以及CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）字符識別，確定圖像的偏轉(zhuǎn)角度，從而完成整個圖像的歸一化。實驗結(jié)果表明，該方法具有較好的準(zhǔn)確性、魯棒性和穩(wěn)定性。

發(fā)表于：10/7/2016 9:10:00 PM

靜止氣象衛(wèi)星多光譜圖像的預(yù)處理方法研究[測試測量][工業(yè)自動化]

在氣象預(yù)測過程中，靜止氣象衛(wèi)星全天候工作，其拍攝的衛(wèi)星云圖在災(zāi)害性的強對流天氣監(jiān)測與預(yù)警方面發(fā)揮了重大作用。對多波段的紅外云圖進(jìn)行分類前的融合、壓縮預(yù)處理，對提高云圖的分辨率，減輕數(shù)據(jù)傳輸壓力，以及加強夜間探測能力，都具有現(xiàn)實意義。文章對KL變換及小波變換兩種預(yù)處理方法進(jìn)行對比。實驗結(jié)果表明，基于KL變換的預(yù)處理方法處理后效果與源圖像的差異更小，得到的紅外云圖也與同時段可見光云圖最接近，對紅外云圖更適用。小波變換則更多地保留了源圖像細(xì)節(jié)信息，適用于預(yù)處理后的云圖研究。

發(fā)表于：9/29/2016 3:21:00 PM

DBSCAN算法與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在巖石薄片圖像分割中的應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

在巖石薄片圖像處理中，針對巖屑礦物個數(shù)未知、成像多為聚集的點狀的特點，提出了一種基于DBSCAN(DensityBased Spatial Clustering of Applications with Noise)算法與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的礦物分割方法。首先，標(biāo)記出每個顆粒目標(biāo)，求得其中心坐標(biāo)；其次，利用DBSCAN算法對巖屑顆粒目標(biāo)中心進(jìn)行聚類，將不同區(qū)域的巖屑目標(biāo)分離出來；最后，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對聚類結(jié)果做膨脹、填孔、腐蝕等處理，得到顆粒的邊界。實驗分析表明：該方法聚類效果良好，參數(shù)容易控制并有一定的抗噪性能，對巖屑顆粒目標(biāo)的提取有較好的效果。

發(fā)表于：9/29/2016 3:07:00 PM