本上传资料为在信号检测中的滤波电路，部分在实验中得到验证
标签： 滤波电路
上传时间： 2013-04-24
上传用户：jeffery
装备多个电机的分布式驱动电动车，由于其特殊的布置形式而在提高汽车操纵稳定性方面具有令人瞩目的潜力。本课题针对双电机分布式驱动电动车中速度位置传感器信号的处理，以及实施车体稳定性控制的上位机与电机控制器间信息交换开展了研究。 双电机分布式驱动电动车中使用了旋转变压器作为电机转子(车轮)速度位置传感器。本文采用旋转变压器/数字转换器(RDC)芯片AD2S90实现旋变信号的解调，此方案成功应用在分布式驱动电动车永磁同步电机控制系统中；同时提出了使用TMS320F2812，运用过采样、数字滤波技术直接解调旋变信号的软件方案，此方案的优点在于省去了RDC芯片的成本，同时可以方便的改变算法参数，在系统硬件、软件算法时间耗费和滤波特性之间做出灵活的选择。 采用CAN总线通讯技术实现上位机与两电机控制器间的转矩和速度信息交换。课题进行了车体CAN通讯软硬件设计。基于CAN总线的分布式驱动电动车运行稳定，电机转矩响应迅速。CAN通讯满足了车体稳定性控制的实时性和可靠性要求，同时具有极佳的扩展能力。
上传时间： 2013-07-07
上传用户：chenbhdt
无刷直流电机,是随着电力电子技术的发展和新型永磁材料的出现而迅速成熟起来的一种机电一体化电机.随着无刷直流电机在各个领域的广泛应用,其常用的带位置传感器控制方法暴露出了越来越多的局限性.同时,随着计算机技术和电子技术的不断发展,基于高性能数字信号处理器的"状态观测器"法无位置传感器控制则渐渐成为研究的热点.论文在详细介绍了"扩展卡尔曼滤波法"无位置传感器无刷直流电机控制原理的基础上,建立了基于"扩展卡尔曼滤波法"无位置传感器无刷直流电机控制系统模型,对模型中误差造成的原因作出了定性和定量的分析,给出了解决的办法.另外,论文以Texas Instrument公司的TMS320LF2407A数字信号处理器为核心,设计了一套基于"扩展卡尔曼滤波法"的无位置传感器无刷直流电机控制系统,并给出了各模块的设计电路.文中介绍了系统的各个组成部分,并给出了系统的抗干扰措施."三段式"起动技术是无传感器无刷直流电机控制中的常用起动方法,也是"扩展卡尔曼滤波法"控制中的一个重要环节.文中对"三段式"起动技术中转子定位、外同步加速和外同步到自同步的切换三部分进行了详细的分析和讨论,指出了各部分的难点,给出了相应的解决方法.基于"扩展卡尔曼滤波法"的控制系统中包含了大量的运算和多路的AD采集,因此不可避免存在系统和测量误差以及干扰噪声,论文着重对系统误差、量测误差和干扰噪声三个方面作了详细的分析,并提出了解决的方法.对于噪声信号的数字化处理,论文探讨了常用的几种数字滤波算法并给出了仿真波形.在前面所设计的控制系统的基础上,论文介绍了"扩展卡尔曼滤波法"无位置传感器无刷直流电机控制系统的运行调试过程,分析了调试中出现的问题并提出了解决的方法.最后,文中给出了系统调试中的电压、反电势以及相电流等信号的实测波形,并与仿真结果作了比较分析.
上传时间： 2013-07-30
上传用户：gongxinshiwo@163.com
心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
上传用户：weixiao99
永磁同步电机是同步电机的一个重要类型，其转子一般采用稀土永磁材料做激磁磁极，与传统同步电机相比，体积和重量大为减小，而且结构简单，运行可靠，维护更方便。现代电气传动控制的发展趋势之一是开发新的交流调速与伺服系统。无论在矢量控制还是标量控制中，转速与位置的闭环控制都需要在电机轴上安装一个速度传感器，但是由于速度传感器的引进不仅增加了成本，降低了系统可靠性，还存在安装问题，效果并不十分理想。因此高性能无速度传感器控制成为近年来电机研究的热点。 本文在系统介绍卡尔曼滤波器的基础上，将其引入到永磁同步电机无速度传感器状态观测中。由于永磁同步电机是一个强耦合的多阶非线性系统，本文采用了工程实际中普遍采用的泰勒展开式截断的方法，对电机方程线性化处理，将卡尔曼滤波算法推广至非线性系统，并加入了反映电机系统模型误差和环境干扰的系统噪声和测量噪声模型，形成扩展卡尔曼滤波算法。扩展卡尔曼滤波器将电机转子位置与转速作为系统状态变量进行实时估算，并将所得信息反馈到永磁同步电机控制系统中。通过仿真，与电机实际运行状态进行比较，证明了扩展卡尔曼滤波具有良好的动态跟踪能力和抗噪声能力。 针对扩展卡尔曼滤波算法在无速度传感器控制中存在的不足，本文给出了降阶线性卡尔曼滤波算法。降阶线性卡尔曼滤波算法重新选择了系统状态变量，建立新的完全线性化的系统方程，并且卡尔曼滤波算法中的系统协方差矩阵成为时不变序列，因此可以直接应用线性卡尔曼滤波算法。仿真结果证明，与扩展卡尔曼滤波算法相比，新的算法更加简单，减轻了繁重的参数调节任务，易于数字化实现，不仅具备扩展卡尔曼滤波算法的优势，而且在某些性能方面超越了扩展卡尔曼滤波算法。 通过分析得知，由于将系统模型不确定性与测量噪声体现在系统方程中，因此卡尔曼滤波算法在状态估算方面具有良好的性能。本文以降阶线性卡尔曼滤波 算法为理论基础，以永磁同步电机为对象，以数字信号处理器（DSP）为核心，设计了电机状态观测系统的设计方案。整个方案在不增加成本的基础上，充分利用数字信号处理器（DSP）丰富的资源和强大的运算能力，通过检测电机相电流，实时估算出电机转子位置与转速。本系统可以代替传统速度传感器，为电机控制系统提供转子位置和转速反馈信息。本文的下一步主要工作便是将此系统付诸实践，应用于实际工程中，对卡尔曼滤波算法在永磁同步电机无速度传感器控制方面的性能进行进一步研究。关键词：永磁同步电机；无速度传感器；卡尔曼滤波
上传时间： 2013-04-24
上传用户：lifangyuan12
作为电子类专业学生，实验是提高学生对所学知识的印象以及发现问题和解决问题的能力，增加学生动手能力的必须环节。本设计的目的就是开发一套满足学生实验需求的信号源，基于此目的本信号源并不需要突出的性能，但经济上要求低成本，同时要求操作简单，能够输出多种波形，并且利于学生在此平台上认识信号源原理，同时方便在此平台上进行拓展开发。 设计中运用虚拟仪器技术将计算机屏幕作为仪器面板，采用EPP接口，同时在FPGA上开发控制电路，为后续开发留下了空间，同时节省了成本。本设计采用地址线16位，数据线12位的静态RAM作为信号源的波形存储器，后端采用两种滤波类型对需要滤波的信号进行滤波。启动信号时软件需要先将波形数据预存在存储器中便于调用，最后得到的结果基本满足教学实验的需求。 本文结构上首先介绍了直接采用DDS芯片制作信号源的利弊，及作者采用这种设计的初衷，然后介绍了信号源的整体结构，总体模块。以下章节首先介绍FPGA内部设计，包括总体结构和几大部分模块，包括：时钟产生电路，相位累加器，数据输入控制电路，滤波器控制电路，信号源启动控制电路。 然后介绍了其他模块的设计，包括存储器选择，幅度控制电路的设计以及滤波器电路的设计，本设计的幅度控制采用两级DA级联，以及后端电阻分压网络调节的方式进行设计，提高了幅度调节的范围。对于滤波器的设计，依据不同的信号频率，分成了4个部分，对于500K以下的信号采用的是二阶巴特沃斯有源低通滤波，对于500K以上至5M以下信号采用的五阶RC低通滤波器。 在软件设计部分，分成两个部分，对于底层驱动程序采用以Labwindows/CVI为平台进行开发，利用其编译和执行速度快，并且和LabVIEW能够很好连接的特性。对于上层控制软件，采用以LabVIEW为平台进行开发，充分利用其图化设计，易于扩展。 论文最后对所做工作进行了总结，提出了进一步改进的方向。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：afeiafei309
现代电子系统中，FIR数字滤波器作为数字信号处理技术的重要组成部分，以其良好的线性特性在许多领域内被广泛的应用。在工程实践中，往往要求信号处理具有实时性和灵活性，而已有的一些软件和硬件实现方式则难以同时达到这两方面的要求。 随着可编程逻辑器件和EDA技术的发展，越来越多的人开始应用FPGA实现FIR滤波器，既保证了信号处理的实时性，又可兼顾灵活性的要求。但是普遍存在的问题是不能根据被滤波信号特点动态调整滤波器的滤波系数，只能完成单一特性的滤波工作。 本文将FPGA的快速性和计算机的灵活性通过USB2.0总线有机地结合起来，设计了一个基于FPGA的可调参数FIR滤波系统。此系统由计算机根据各种滤波器指标计算出滤波参数，通过USB2.0对FPGA芯片内部的FIR多阶滤波器进行参数配置，实现数字滤波器参数可调；配置后的FPGA滤波单元完成对A/D采集的信号进行滤波运算，滤波后的数据经过缓存后通过USB2.0总线传输至计算机进行显示、分析和储存等进一步处理。在系统中采用有限状态机对FPGA参数配置模式和滤波模式进行切换，保证了系统的有序运行。 本文通过性能测试和应用实例对系统进行验证。实验证明：该基于FPGA的可调参数FIR滤波系统参数配置方便，可以根据实际需要动态调整滤波参数，并且滤波效果良好，可有效滤除噪声信号。
上传时间： 2013-07-26
上传用户：KSLYZ
现代数字信号处理对实时性提出了很高的要求，当最快的数字信号处理器(DSP)仍无法达到速度要求时，唯一的选择是增加处理器的数目，或采用客户定制的门阵列产品。随着可编程逻辑器件技术的发展，具有强大并行处理能力的现场可编程门阵列(FPGA)在成本、性能、体积等方面都显示出了优势。本文以此为背景，研究了基于FPGA的快速傅立叶变换、数字滤波、相关运算等数字信号处理算法的高效实现。 首先，针对图像声纳实时性的要求和FPGA片内资源的限制，设计了级联和并行递归两种结构的FFT处理器。文中详细讨论了利用流水线技术和并行处理技术提高FFT处理器运算速度的方法，并针对蝶形运算的特点提出了一些优化和改进措施。 其次，分析了具有相同结构的数字滤波和相关运算的特点，采用了有乘法器和无乘法器两种结构实现乘累加(MAC)运算。无乘法器结构采用分布式算法(DA)，将乘法运算转化为FPGA易于实现的查表和移位累加操作，显著提高了运算效率。此外，还对相关运算的时域多MAC方法及频域FFT方法进行了研究。 最后，完成了图像声纳预处理模块。在一片EP2S60上实现了对160路信号的接收、滤波、正交变换以及发送等处理。实验表明，本论文所有算法均达到了设计要求。
上传时间： 2013-06-09
上传用户：zgu489
普通GPS接收机在特殊环境下，如在高楼林立的城市中心，林木遮挡的森林公路，特别是在隧道和室内环境的情况下，由于卫星信号非常微弱，载噪比（Carrier Noise Ratio，C/No）通常都在34dB-Hz以下，很难有效捕获到卫星信号，导致无法正常定位。恶劣条件下的定位有广阔的发展和应用前景，特别是在交通事故、火灾和地震等极端环境下，快速准确定位当事者所处位置对于降低事态损失和营救受伤者是极为重要的。欧美和日本等发达国家也都制定了相应的提高恶劣条件下高灵敏度定位能力的发展政策。而高灵敏度GPS接收机定位的关键在于GPS微弱信号的处理。 本课题的主要研究内容是针对GPS微弱信号改进处理方法。针对传统GPS接收机信号捕获中的串行搜索方法提出了基于批处理的微弱信号捕获方法,来提高低信噪比情况下微弱信号的捕获能力，实现快速高灵敏度的准确捕获；针对捕获微弱信号处理大量数据导致的运算量激增，运用双块零拓展(Double Block Zero Padding，DBZP)处理方法减少运算量同时缩短捕获时间。针对传统GPS接收机延迟锁相环跟踪算法提出了基于卡尔曼滤波的新型捕获算法，减小延迟锁相环失锁造成的信号跟踪丢失概率，来提高恶劣环境下低信噪比信号的跟踪能力，实现微弱信号的连续可靠跟踪。通过提高GPS微弱信号的捕获与跟踪能力，进而使GPS接收机在恶劣环境下卫星信号微弱时能够实现较好的定位与导航。 通过拟合GPS接收机实际接收到的原始数据，构造出不同载噪比的数字信号，分别对提出的针对微弱信号的捕获与跟踪算法进行仿真比较验证，结果表明，对接收机后端信号处理部分作出的算法改进使得GPS接收机可以更好的处理微弱信号，并且具有较高的灵敏度和精度。文章同时针对提出的数据处理特征使用FPGA技术对算法主要的数据处理部分进行了初步的构架实现并进行了板级验证，结果表明，利用FPGA技术可以较好的实现算法的数据处理功能。文章最后给出了结论，通过提出的基于批处理和基于DBZP方法的捕获算法以及基于卡尔曼滤波的信号跟踪算法，可以有效地解决微弱GPS信号处理的难题，进而实现微弱信号环境下的定位与导航。
上传时间： 2013-05-31
上传用户：cccole0605
在纺织纱线的张力测试中,为了对小张力进行有效的测试,利用电阻应变传感器作为信号转换器件,通 过对其输出信号进行分析,设计出相应的小信号放大滤波电路。设计应用了高精度斩波稳零运算放大器芯片 TLC2652 作为小信号放大电路的核心器件,实验证明其放大效果理想,并给出了相应的实验数据。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：cx111111
