随着现代科学技术的迅速发展和人们对数据采集技术要求的日益提 高，近年来数据采集技术得到了长足的发展，主要表现为精度越来越高， 传输的速度越来越快。但是各种基于ISA、PCI 等总线的数据采集系统存 在着安装麻烦、受计算机插槽数量、地址、中断资源的限制、可扩展性 差等缺陷，严重的制约了它们的应用范围。USB 总线的出现很好的解决了 上述问题，它是1995 年INTEL、NEC、MICROSOFT、IBM 等公司为解决传 统总线的不足而推出的一种新型串行通信标准。为了适应高速传输的需 要，2004 年4月，这些公司在原来1.1 协议的基础上制定了USB2.0 传输 协议，使传输速度达到了480Mb/s。该总线具有安装方便、高带宽、易扩 展等优点，已经逐渐成为现代数据采集传输的发展趋势。 以高速数字信号处理器（DSPs）为基础的实时数字信号处理技术近 年来发展迅速，并获得了广泛的应用。TMS320C6713 是德州仪器公司 （ Texas Instrument ） 推出的浮点DSPs ， 其峰值处理能力达到了 1350MFLOPS，是目前国际上性能最高的DSPs 之一。同时该DSPs 接口丰 富，扩展能力强，非常适合于做主控芯片。 基于TMS320C6713 和USB2.0，本文设计了一套多路实时信号采集系 统。该设计充分利用了高速数字信号处理器TMS320C6713 和USB 芯片 CY7C68001 的各种优点，实现了传输速度快，采样精度高，易于扩展，接口简单的特点。在本文中详细讨论了各种协议和功能模块的设计。本文 的设计主要分为硬件部分和软件部分，其中硬件部分包括模拟信号输入 模块，AD 数据采集模块，USB 模块，所有的硬件模块都在TMS320C6713 的协调控制下工作，软件部分包括DSP 程序和PC 端程序设计。总的设计 思想是以TMS320C6713为核心，通过AD 转换，将采集的数据传送给 TMS320C6713 进行数据处理，并将处理后的数据经过USB 接口传送到上位 机。
上传时间： 2013-04-24
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现代交流调速系统中，永磁同步电机(PMSM)由于其良好的性能，正得到越来越广泛地应用。永磁同步电机的控制策略有很多，不同的控制策略各有千秋。有的满足了高性能要求，但成本却很高；有的满足了硬件低成本要求，但软件算法非常复杂、或者性能不理想，等等。因此，针对实际的应用场合，开发出性能价格比优越的控制器系统是非常有价值的。 本课题就是基于此思想，兼顾硬件成本和软件可行性，运用低成本策略、较优的软件算法设计出双闭环控制器系统，在低成本传感器条件下实现了永磁同步电机正弦波驱动控制。 本文根据永磁同步电机磁场定向下的空间矢量数学模型，对其控制所需的位置、速度和电流参数展开分析。提出了基于离散位置信号进行位置预估的原理，并分析了复杂工况下位置信号的矫正问题。利用BLDC方式与SVPWM方式的转换，解决了肩动过程中永磁同步电机脉动和失步问题。分析了基于英飞凌XC164CM单片机系统直流侧电阻采样计算相电流原理。设计了基于英飞凌XC164CM单片机的控制系统，外围功率驱动电路以及过电流保护等电路。编制了基于离散位置信号的永磁同步电机电压空间矢量(SVPWM)控制策略的C语言程序，完成了软件和系统的调试。 最后，进行了一系列的实验论证，并取得了理想的效果。
上传时间： 2013-04-24
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电缆偏心严重影响电缆的质量，因此在电缆生产时必须要进行偏心检测。该文针对目前我国电缆偏心检测技术落后的现状，提出采用电涡流检测方法来研制可以对电缆进行在线实时偏心检测的自动化系统，并对此项检测技术进行了详细研究。 该文先从偏心传感器、数据采集器和上位机系统三大部分对电涡流式电缆偏心检测系统进行了整体设计。完成了偏心传感器探头的设计并解决了偏心传感器振荡电路的电源供应问题和信号从旋转部件到静止部件的传输问题。以TLC2543A/D转换器和AT89C52单片机为核心器件设计了数据采集器，完成模拟信号到数字信号的转换，并通过RS-232串行通讯把采样数据传输给PC机。利用VisualBasic语言开发了软件系统，对接收的数据进行了处理并对结果进行了输出显示。 为了提高检测系统的精度，系统中采用了模拟滤波器和数字滤波器。根据检测系统中信号的特点，分别确定了模拟滤波器和数字滤波器的性能指标，设计了抗混叠的3阶巴特沃思模拟滤波器和5阶椭圆型ⅡR低通数字滤波器，并采用适当的方法进行了实现。在静态的电缆偏心检测实验系统中对滤波器的性能进行了验证。 偏心传感器是检测系统中的关键部件，它的性能至关重要。该文通过构造的静态实验系统对偏心传感器的性能进行了研究，分析了被测电缆线芯直径、检测线圈的匝数和检测探头的尺寸对偏心传感器性能的影响。
上传时间： 2013-06-19
上传用户：yt1993410
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
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随着电力电子技术的飞速发展,越来越多的电力电子装置被广泛应用到各个领域,其中相当一部分负荷具有非线性或具有时变特性,使电网中暂态冲击、无功功率、高次谐波及三相不平衡问题日趋严重,给电网的供电质量造成严重的污染和损耗.因此,对电力系统进行谐波抑制和无功补偿,提高电网供电质量变得十分重要.电力有源滤波器(Active Power Filter,简称APF)与无源滤波器相比,APF具有高度可控制和快速响应特性,并且能跟踪补偿各次谐波、自动产生所需变化的无功功率和谐波功率,其特性不受系统影响,无谐波放大威胁.并联型电力有源滤波器(Shunt Active Power Filter,简称SAPF)更是得到了广泛的应用. 近年来,自适应算法中的递推最小二乘法(简称RLS)应用越来越广泛,该算法简单,收敛速度快.应用基于RLS自适应算法的滤波器(简称RLS滤波器),可以快速有效的滤除杂波,同时自动调整滤波器参数,不断改进滤波性能,最终得到所需的信号. 本文研究了基于平均功率和RLS自适应算法的并联型有源滤波器.它的参考电流是一个同电网相电压同相位的三相平衡的有功电流,它包含两个分量:一个是由实测的三相负载瞬时功率计算得到的,基于平均功率算法的电网应该为负载各相提供的有功电流瞬时参考值；另一个是为了维持有源滤波器中逆变器的直流母线电压基本恒定,主要通过RLS滤波器计算得出的电网各相应该提供的有功电流瞬时参考值.两个分量的计算共同构成了该有源滤波器参考电流的计算.补偿电流指令值与实际补偿电流比较生成控制逆变桥工作的PWM脉冲,生成补偿电流,达到补偿负载无功和抑制谐波的目的. 应用RLS滤波器得到维持直流母线电压恒定的直流侧有功系数A<,dc>,克服了传统PI控制中参数难以得到且由于参数过于敏感而导致补偿后电流纹波太大的问题.使得当稳态时SAPF自身的功率损耗和暂态负载变化时因为直流侧电容提供电网和负载之间的有功功率差而引起的电压的波动迅速反馈到指令电流的计算中.RLS算法收敛快,SAPF实时性大大提高.基于该方法的SAPF结构简单,无需锁相器. 根据本文的算法应用MATAB建立了仿真系统,仿真结果表明基于该算法的SAPF的可行性和实时性.
上传时间： 2013-04-24
上传用户：mfhe2005
随着微电子和计算机技术的迅速发展，传统的金属探测系统也正向着新的方向进行快速更新和发展。金属探测器最初主要应用于工矿探测和军用探雷，现在已经广泛应用于旅行安检以及食品、纺织、木材、玩具、药品等生产加工行业的质量安全检测。在科学技术不断进步及金属探测器在社会生活中的作用不断凸现的时代背景下，怎样提升和完善金属探测仪器的性能，已经成为本领域一个亟待解决的课题。 本课题的目的是设计一种双频率工作的数字式金属探测系统，可以同时以较高的精度检测到铁磁性和非铁磁性金属，从工作模式上彻底改变普通金属探测器检测种类单一和精度不高的现状。该检测系统采用多通道同步数字频率合成(DDS)技术产生正弦信号源，通过电涡流传感器检测金属异物。系统以TMS320LF2407为数据处理中心，利用自学习算法来实现系统参数的自动调整，并设计了良好的人机对话界面，提高金属探测器的可读性和可操作性。 本文从金属检测的理论分析和双频金属探测器的设计两个方面做了具体阐述。理论分析部分从电磁场的角度论述了金属物质的幅度和相位特性，并得出了检测频率与不同金属的检测灵敏度存在相关性的结论。文中把系统设计分为三大部分：检测系统的工作原理和总体构造、系统硬件设计、系统软件设计。第一部分主要阐述了整个系统的工作原理以及实现方案；硬件设计部分从检测电路和控制电路两个方面入手，详细叙述了发射、接收、解调电路以及电涡流传感器的设计过程，并着重介绍了DSP、单片机等主要芯片的接口电路设计，包括基于RS-485的SCI串口通信的硬件电路设计；软件设计部分主要阐述了在CCS、u-Visin集成环境下DSP系统和人机对话系统的程序流程，并叙述了系统自学习方法的实现过程，最后着重分析了SCI串口通信的软件实现方法。 文中最后整理了系统测试的实验结果。通过实验分析可知，采用双频工作的金属探测器对铁磁性和非铁磁性金属都有较高的检测精度。整个系统的可读性与可操作性较好，易于扩展升级、性价比高，具有良好的应用前景。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：bruce
现实生活中的语音不可避免的要受到周围环境的影响，背景噪声例如机械噪声、街头音乐噪音，其他说话者的话音等均会严重地影响语音信号的质量：此外传输系统本身也会产生各种噪声，因此接收端的信号为带噪语音信号。混叠在语音信号中的噪声按类别可分为环境噪声等的加法性噪声及电器线路干扰等的乘法性噪声；按性质可分为平稳噪声和非平稳噪声。 语音增强的根本目的就是净化语音质量。把不需要的噪音减低到最小程度。但是由于噪音的复杂性，很难归纳出一个统一的特征，因此不可能寻求一种算法完全适应于所有的噪音消除，因此语音增强是一个复杂的工程。 有关抗噪声技术的研究以及实际环境下的语音信号处理系统的开发，在国内外已经成为语音信号处理非常重要的研究课题，已经作了大量的研究工作，取得了丰富的研究成果。本文仅对加性噪声下的语音增强技术做了较为仔细的讨论，我们先给出语音信号处理的基本理论，它是语音增强算法研究和实现的理论基础，在此基础总结了自适应信号处理技术的特点以及在语音增强方面的应用。选取工程领域最常用的自适应LMS滤波算法和RLS滤波算法作为研究对象，提出了利用最小均方误差意义下自适应滤波器的输出信号与主通道噪声信号的等效关系，得到滤波器最佳自适应参数的方法，并分析了在平稳和非平稳噪声环境下，L M S滤波器族和R L S滤波器在不同噪音输入下的权系数收敛速度、权系数稳定性、跟踪输入信号的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB语言程序设计和使用MALTLAB对语音算法进行仿真、并输入了多种实际环境下的噪音进行滤波仿真并对仿真的结果进行比较和分析。总结出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自适应滤波器在语音滤波方面的特点 和应用情况。 最后在MATLAB仿真的基础上，利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多种EDA工具，完成了L M S自适应滤波器的FPGA设计。 关键词：语音增强，背景噪音，自适应滤波器，LMS，RLS，FPGA
上传时间： 2013-04-24
上传用户：lijianyu172
开发与利用新能源是我国21世纪的重要能源战略。风能是一种“取之不尽，用之不竭”、环境友好的可持续性能源，已受到了越来越广泛的重视，并成为发展最快的新型能源。但是风电具有间歇性和随机性的固有缺点，随着大量的风力发电接入电网，势必会对电力系统的安全、稳定运行以及保证电能质量带来严峻挑战，从而限制风力发电的发展规模。风电场短期风速和发电功率预测是解决该问题的有效途径之一。中国的风电场大都是集中的、大容量的风电场，而且处于电网建设相对比较薄弱的地区，因此，中国更需要进行风电场短期风速和发电功率预测的研究，而发电功率的预测主要源自风速的预测。在此背景下，选择风电场短期风速预测方法作为主要研究内容，主要包括以下几个方面： 首先运用统计学方法来分析风速的时间序列特性及其预测方法和应用特点，说明现实中的风速序列具有很强的非平稳性。然后运用具有“数字显微镜”之美誉的小波变换来分析历史纪录的风速数据，通过运用二进正交小波变换Mallat算法对香港和河西走廊地区风速序列进行分解和重构，分离出风速序列中的低频信息和高频信息。对Mallat算法分解后的信号，运用最小二乘支持向量机分别进行向前一步预测，然后再把各预测结果合成，得到预测值。建立了基于小波变换和最小二乘支持向量机的短期风速预测方法。应用Matlab对该算法进行了仿真，仿真试验表明，小波变换是非平稳风速序列时频分析的有效工具，对风速序列的高频和低频信息起到很好的分离作用；最小二乘支持向量机的应用提高了预测的准确性。应用香港地区与河西走廊地区小时平均风速历史数据，验证了方法的有效性。
上传时间： 2013-04-24
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目前，小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面，新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论，对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法，例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性，因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径，特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法，并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且，讨论了小波分析的基本理论，介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法，最后研究了小波基的数学特性，分析了它们对实际应用的影响和作用。进而，介绍了小波的几种去噪方法：小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的，但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节，且小波基的选择亦有相当的难度，只有靠经验来确定，不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理，分析了去噪过程中几个参数的选取问题，并给出了一些选取依据；对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进，利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理，并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比，去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上，进行了改进，利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法，仿真试验结果表明，由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好，准确率高，而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较，通过实验仿真来实现，并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词：小波分析，信号去噪，阈值，均值逼近，空域相关
上传时间： 2013-07-19
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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
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