正交频分复用(OFDM)技术由于具有频谱利用率高、抗多径能力强等突出优点,因此在高速无线通信领域得到了广泛的应用。但是,OFDM信号具有较高的峰平比(PAPR),受功率放大器(简称功放)非线性效应的影响,产生信号带内失真和带外频谱扩展,从而导致系统性能下降。因此,功放线性化技术,对于无线通信技术的发展具有重要的意义。其中,数字预失真技术以其准确性、复杂度、自适应性等方面良好的综合性能,已经成为最具发展潜力的功放线性化技术。本文深入研究了适用于无线通信OFDM系统的数字预失真技术,研究内容主要涉及:功率放大器预失真模型构造、预失真模型参数辨识、OFDM系统预失真方案设计等方面。 本文主要研究工作与创新点总结如下: 1.针对现有无记忆多项式预失真器在输出回退(OBO)减小时的性能受限问题,基于分段非线性补偿的思想,提出了一种动态系数多项式预失真方法。动态系数多项式具有多组系数,随着输入信号幅度的变化,多项式选取不同的系数组合,从而降低非线性补偿的误差;文中讨论了动态系数多项式模型的构造方法,并且给出了基于直接学习结构的简化递归系数估计算法。
上传时间： 2013-04-24
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变速恒频风力发电技术因其高效性和实用性正受到越来越多的关注，有着良好的发展前景。本文致力于研究变速恒频风力发电技术，从分析其运行机理入手，比较了定桨距、变桨距和变速恒频风力发电的区别，选定双馈式变速恒频方案：它在低风速阶段主要进行变桨距调节追求最大风能捕获，高风速时通过控制双馈电机转子侧的电流，达到定子输出恒频和有功、无功的独立调节。变桨距风力机作为风能转换为机械能的设备，是风力发电系统的重要组成部分，它与风电场风能资源的匹配问题直接影响到了风力发电系统的运行特性。本文以风能理论为基础，探讨了风力机组设备的选型问题，建立起风速和风力机系统的数学模型。双馈异步电机是变速恒频风力发电系统的核心。本文分析了其基本运行特点，指出双馈发电机具有普通交流电机无法比拟的优点；研究了稳态电路和功率平衡关系，并详细推导出M-T-0坐标系下的5阶状态方程，建立起定子磁链定向矢量控制系统，实现了定子有功和无功的解耦控制，使电机控制简单化。变频器是双馈电机实现变速恒频运行的关键，本文选定了六脉波交-交变频器作为励磁电源。通过对其主电路结构、余弦交截法和触发脉冲产生原理等的进一步分析，建立起六脉波交-交变频器的数学模型，并处理了与变频器与发电机的接口问题。最后，利用Matlab6.5/Simulink5.0仿真软件，建立了系统各组成部分的仿真模型，并进行了仿真实验研究。仿真结果表明，所建模型是正确的，变速恒频风力发电系统具有良好的运行特性。
上传时间： 2013-07-14
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《基于MATLAB的系统分析与设计——时频分析》书本里的源代码
上传时间： 2013-07-18
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以“混合式步进电动机驱动控制系统设计”和“电动座椅控制系统设计”作为实际应用背景，分析了两种不同种类电动机的原理特性和控制方法，阐述了这两个系统的开发过程，研究了单片机在这两个系统中的应用，进一步挖掘了单片机在电机运动控制领域中的应用潜力。 文中分两个部分分别对这两个系统进行了介绍。在混合式步进电动机驱动控制系统部分，介绍了步进电动机的运行特性和控制方法，建立了仿真模型并对步进电动机各主要的运行特性进行了仿真研究，着重叙述了步进电动机多步距角控制、斩波恒流控制和升降频控制等控制功能，以及上位机控制软件的实现过程。电动座椅控制系统部分，首先阐述了无刷直流电动机的运行特性，建立了仿真模型并对先进PID控制方法在无刷直流电动机中的应用进行了仿真研究，着重阐述了位置记忆功能的实现过程。 实验结果表明，系统硬件和软件设计合理可行，圆满的完成了既定的开发任务，实现了所有的预定功能，且运行性能良好。混合式步进电动机驱动控制系统可以通过上位机和控制面板分别控制，可以驱动不同种类的步进电动机且具备多种控制功能。电动座椅控制系统将无刷直流电动机应用到了电动座椅领域，且实现了电动座椅的智能化。这些也正是本文的创新之处。另外，结构化的硬件设计方法及模块化的软件设计法使得系统具有较好的通用性和可扩展性。
上传时间： 2013-05-26
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电机是现代生产中的重要电气设备，电机的故障会对生产造成重大影响，因此需要监测电机的运行状态。同时，不断提高的环保标准要求控制电机的噪声。测试和分析电机的振动为电机的故障诊断和电机的噪声控制提供了途径，因此有必要建立一个电机振动测试分析系统。 过去20多年来，虚拟仪器技术取得了长足发展，在工程测试等领域得到了广泛的应用。相比于传统仪器，虚拟仪器技术具有性能高，扩展性强等诸多优势。LabVIEW是虚拟仪器软件开发平台中最常用的一个。 本文在虚拟仪器的基础上开发了电机振动测试分析系统，主要内容包括以下几个方面： 1．电机振动测试分析平台的建立，以LabVIEW为软件开发平台，配合数据采集卡，加速度传感器等硬件设备建立了电机振动信号采集与处理的虚拟仪器系统，完成振动信号的采集、显示、处理、数据管理等一系列功能； 2．电机振动信号处理方法的研究，深入分析了傅里叶变换、时频分析、小波分析等在电机振动信号处理中的优缺点，着重研究了独立分量分析等新技术在电机内部振动信号处理上的应用，针对电机振动的特性，给出了各种信号处理方法的参数优化： 3．电机故障诊断的研究，针对电机故障特征量的提取和选择提出了作者自己的见解，建立了基于振动的最小二乘支持向量机电机故障诊断，实例证明了支持向量机在电机故障诊断上的有效性； 4．针对电机故障诊断中故障样本不易获得的特点，提出了基于支持向量数据描述的多层分类器，是一种较有应用价值的新方法。
上传时间： 2013-06-24
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本文的研究工作主要是围绕着变速恒频双馈风力发电机交流励磁电源研究展开的.根据变速恒频双馈风力发电系统对交流励磁电源的要求,本文首先对目前适合用作交流励磁电源的六种变换器进行了详细深入地比较分析,认为在目前的电力电子技术条件下,两电平电压型双PWM变换器是可用作变速恒频双馈风力发电机交流励磁电源的最具优势的一种变换器,而多电平与软开关技术的结合将是交流励磁电源的发展方向.对网侧PWM变换器的无电网电压传感器控制技术进行了研究,提出了一种基于虚拟电网磁链定向的无电网电压传感器的矢量控制方案,解决了初始虚拟电网磁链准确观测的难点,使网侧PWM变换器不用对电网电压进行采样即可实现矢量控制,省去了电网电压传感器及其处理电路但并不影响其控制性能,仿真和实验结果验证了所提出方案的良好控制性能.在转子侧PWM变换器的研究中,在电网电压恒定的情况下对DFIG矢量形式的数学模型进行简化,进行了基于定子磁链定向和基于定子电压定向的转子电流环控制器的设计研究.深入分析了DFIG风力发电系统最大风能追踪的机理和实现的方案,设计了基于定子电压定向矢量控制、实现最大风能追踪、有功和无功功率解耦的DFIG的控制方案.最后,将变速恒频双馈风力发电运行研究拓展到了电网故障条件下的运行控制.建立了计及电网电压故障的变速恒频双馈风力发电系统完整仿真模型,为系统不间断运行的研究、改进控制策略的验证和其它探索性研究提供了一个很好的平台.
上传时间： 2013-06-17
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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
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射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)是一种允许非接触式数据采集的自动识别技术。其中工作在超高频(Ultra High Frequency，UHF)频段的无源RFID系统，由于在物流与供应链管理等领域的潜在应用，近年来得到了人们的广泛关注。这种系统所使用的无源标签具有识别距离长、体积小、成本低廉等突出特点。目前在市场上出现了各种品牌型号的UHF RFID无源标签，由于不同品牌型号的标签在设计与制造工艺上的差异，这些标签在性能表现上各不相同，这就给终端用户选择合适自己应用的标签带来了困难。RFID基准测试就是在实际部署RFID系统前对RFID标签的性能进行科学评估的有效手段。然而为了在常规实验室条件下得到准确公正的测试结果，需要对基准测试的性能指标及测试方法学开展进一步的研究。本文正是研究符合EPC Class1 Gen2标准的RFID标签基准测试。 本文首先分析了当前广泛应用的超高频无源RFID标签基准测试性能指标与测试方法上的局限性与不足之处。例如，在真实的应用环境中，由于受到各种环境因素的影响，对同一品牌型号的标签，很难得到一致的识读距离测试结果。另外，在某些测试场景中，使用识读速率作为测试指标，所得到的测试结果数值非常接近，以致分辨度不足以区分不同品牌型号标签的性能差异。在这些分析基础上，本文把路径损耗引入了RFID基准测试，通过有限点的测量与数据拟合分别得到不同类型标签的路径损耗方程，结合读写器天线的辐射方向图，进一步得到各种标签受限于读写器接收灵敏度的覆盖区域。无源标签由于其被动式能量获取方式，其实际工作区域仍然受限于前向链路。本文通过实验测试出这些标签的最小激活功率后，得出了各种标签在一定读写器发射功率下的激活区域。完成这些步骤后，根据这两种区域的交集可以确定标签的工作区域，从而进行标签间的比较并达到基准测试的目的，并能找出限制标签工作范围的瓶颈。 本文最后从功率损耗的角度研究了标签之间的相互干扰，为用户在密集部署RFID标签的场景中设置标签之间的最小间隔距离具有重要的参考意义。
上传时间： 2013-04-24
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近年来，随着计算机技术、网络技术与无线通信技术的高速发展和广泛应用，无线传感器网络已成为国际上备受关注的前沿热点之一。无线传感器网络在军事应用、环境监测、医疗护理、空间探索等方面都显示了广阔的应用前景，被认为是21世纪最有发展前景的技术之一。 本文通过对无线传感器网络的发展现状、发展趋势以及水环境多参数监测特点的研究，提出了面向水环境多参数监测应用的无线传感器网络系统的解决方案，分析了系统设计的目标和功能，并指出了系统软硬件平台的设计要求与设计原则。依托2006年江苏省科技攻关项目“总线化智能多参数高精度检测与控制仪表”，设计了基于Silicon Laboratories的C8051F310处理器和CC2420射频芯片的硬件开发平台，详细地描述了硬件平台中各个功能模块的细节，并在此平台上实现和改进了SimpliciTI协议和IEEE802.15.4/Zigbee协议，最后对系统进行了测试。整个系统以无线传感器网络技术为核心，增强了系统的灵活性、可维护性和可扩展性，同时系统模块化、开放式的结构使系统具有良好的可移植性。 将无线传感器网络技术应用于水环境多参数监测，涉及到传感器技术、无线通信技术、计算机应用技术等多种技术。到目前为止，随着科学技术的不断进步，它还在不断地完善，前景尤为广阔。
上传时间： 2013-06-01
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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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