检测低频振荡模式的EMD复合算法研究

提出一种抗模态混叠的EMD复合算法。首先,通过改进频率外差方法,增加混叠模态分量间的频谱距离,有效分离出倍频模态混叠成分;其次,结合小波奇异点检测技术,确定各模态分量的自适应滑动分析窗口,实现间歇性混叠模态分离和振荡模式非平稳参数辨识。为验证算法的有效性,利用测试算例和电网仿真算例进行了测试分析,结果表明,该算法能够有效分离出混叠模式分量,对于模式复杂的低频振荡信号,能够有效分离出对应的低频振荡模式,具有较高的振荡模式信息检测精度。     

新技术在单片式电视机中的应用

单片式电视机具有电路简单,性能可靠,图像、伴音质量俱佳,调试简单等优点.特别是为降低电视机整机生产上的工作量,在芯片设计上采用了许多新技术,极大地简化了电视机生产线上的调试,甚至使免调试生产成为可能.具体来说,在视频信号解调电路中采用锁相环视频检波技术;色度信号解调电路采用基带延时线技术;控制电路采用I2C控制总线技术;亮度与色度信号分离电路中,低端技术采用内置的模拟式色带通滤波器和色副载波陷波器,而高端技术则采用数字式梳状滤波器;另外,还有能提高图像清晰度的孔阑补偿电路(APR);能够降低高频噪声的核化降噪电路以及能够提高对比度的黑电平扩展电路等.     

一种多层经验小波变换与多指标交叉融合的列车轮对轴承故障诊断研究

列车轮对轴承在长期使用过程中极易产生各类故障,但恶劣的工况导致其故障诊断较为困难,针对这一问题,提出了一种基于多层经验小波变换(multi-layer empirical wavelet transform, MLEWT)与多指标交叉融合的列车轮对轴承故障诊断方法。所提MLEWT方法在划分信号频谱边界过程中,不再以局部极值点作为频谱区间划分依据,而是通过设定频谱区间个数来对整个信号频谱进行多层分解,得到多个模态分量信号。提出了一种基于交叉融合峭度、平滑因子、稀疏值和峰值系数4个统计量指标的故障稀疏度大小评价方法,该方法将多个统计量指标综合考虑,有效克服了单一指标存在的不足,自适应搜寻信号MLEWT后最优的模态分量信号。通过对最优模态分量信号进行包络解调分析诊断出轴承故障。仿真信号和实际轮对轴承故障信号的分析结果表明：所提方法可以有效提取轴承故障特征信息,诊断效果优于传统的谱峭度和EWT方法。     

并行ADC采集系统的时间误差测量与校正

并行时间交替采样是提高采样率的一种有效方法,但并行通道间的失配将使拼接后的信号成为非均匀采样,严重降低了整个系统的性能。该文在分析并行时间交替采样信号频谱的基础上,给出了时间误差的测量方法,并采用FARROW结构的全通滤波器实现时间误差校正。仿真结果表明该方法能有效提高信号频谱质量,实现了对非均匀采样信号的时间误差校正。     

宏雅与新变：张说颂文管窥

总体经验模式分解 (Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD) 方法由于其自适应性和抗混叠的特性,在轴承故障诊断领域得到广泛应用。针对总体经验模式分解 (Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD) 方法中参数难以准确获取的问题,提出了基于改进的EEMD分解和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断方法。首先对故障信号进行预处理,自动获取EEMD方法中的加入白噪声大小和总体平均次数两个重要参数。之后对信号进行EEMD分解,得到若干个本征模态分量 (Intrinsic Mode Function, IMF),利用峭度准则选取其中峭度最大的分量并进行Teager能量算子解调,最后通过能量谱识别出滚动轴承的工作状态和故障类型。将该方法应用到滚动轴承仿真故障数据和实际数据中,实验结果表明,该方法可有效提取滚动轴承故障特征频率信息,验证了所提方法的可行性。     

譜分析和滤波兼容的模拟系統

本文利用序列的双重性原理对移动傅立叶变换作了深入的研究.根据频率采样理论,将模拟系统的传递函数H(ω)分解为若干子系统之和,并画出其结构框图,这个系统可以用来测量模拟信号的移动离散谱,也可用作低通、带通或梳状滤波器.最后还给出实现该系统的具体方框图.     

基于字典学习形态分量分析的轴承故障诊断

在基于固定字典的形态分量分析(Morphological Component Analysis,MCA)方法基础上,提出了字典学习形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法。分别以轴承内圈、外圈故障信号为训练样本,应用K-SVD(K-Singular Value Decomposition)字典学习算法对训练样本学习字典,寻求最优的字典空间;将学习到的字典取代MCA中的固定字典,根据信号所包含各成分的形态差异性,利用MCA对滚动轴承故障信号中的内、外圈故障特征和噪声成分进行分离;对包络后的故障特征分量做频谱分析诊断轴承的故障及部位。应用实例结果表明:该方法能在强噪声环境下有效地提取滚动轴承内、外圈的故障特征,性能优于固定字典的MCA方法,为MCA方法在选取字典时提供了新思路。     

基于EMD的非线性信号自适应分析

根据EMD分解原理,提出通过选择平均包络中的突变点确定自适应滤波器截止分量阶,以此构造时空滤波器组进行非线性信号自适应分析的方法,成功应用于分析波音737飞机涡轮轴振动信号。从噪声中自适应地提取随转速变化的信号分量和低频振动分量,与小波分析方法相比,在轴向位移检测中取得了更为满意的效果。该方法不仅改进了涡轮轴振动信号分析方法,也适用于解决其他非线性信号的分析问题。     

基于DFB光纤激光拍频解调的高分辨率声发射检测技术

提出了一种结构简单的基于分布式反馈(DFB)光纤激光器的拍频解调系统,该解调系统的应变分辨率可以达到6.4×10~(-3)με,动态范围可以达到400 MHz。提出的基于DFB光纤激光拍频解调技术的应变分辨率高于基于匹配光栅、线性滤波器和阵列波导光栅滤波器波长解调技术。动态范围大于基于可调谐激光器的相移光纤布拉格光栅强度解调技术和基于光纤干涉仪的光纤激光相位解调技术。整个系统的2个激光相互拍频得到拍频信号,通过基于虚拟仪器的信号采集处理系统进行处理。由高采样率的数据采集卡采集数据,通过基于LabVIEW的软件系统进行信号分析,得到拍频信号的频谱图。由频谱图得到拍频信号的带宽,再根据波长与频率的关系,DFB光纤激光器的灵敏度得到解调系统的应变分辨率。根据NI数据采集卡的采样率得到解调系统的动态范围。采用短时傅里叶变换法的时频分析方法提高应变分辨率。提出的DFB光纤激光拍频解调的声发射检测技术能够以较高的应变分辨率实现对由磨损或断裂等故障引起的高频声发射信号的检测。     

便携式抗干扰脉率血氧监测系统设计

设计了一种可应用于高原骑行等领域的脉率及血氧饱和度信息采集装置,具有低功耗、便携式、应用场景宽等特点,能在运动状态下实时采集人体血氧饱和度和心率参数。在光电容积脉搏波(photoplethysmograph,PPG)信号的处理方面,针对运动状态下低频频率混叠严重及环境光干扰较大的特点,通过改进双树复小波变换的阈值计算,较好地滤除了高频干扰及基线漂移并抑制了频率混叠的影响。经与改进前双树复小波变换、小波变换、经验模态分解(EMD)等医用脉率血氧仪中常用的滤波算法实验比较,本方法滤波效果好,信噪比高。经测试,血氧饱和度误差不超过4%,脉率误差不超过±4次/min,符合医疗标准。     

基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断研究

为了从齿轮振动信号中提取出包含有故障信息的特征频率,针对现有EMD(Empirical Mode Decomposition)降噪算法中的IMF重构问题,提出了基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断方法。首先采用EMD将目标信号分解为若干个IMF分量之和,利用模态相关分选准则选取噪声主导分量和信号主导分量的分界点,并利用各个IMF分量的自相关函数来验证该准则的正确性;然后将选到的噪声主导分量进行形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应的寻求最优解;最后将滤波后的噪声分量与剩余分量进行重构,得到滤波重构信号,通过频谱分析识别齿轮故障特征频率。仿真数据和齿轮裂纹故障实验测试数据的分析表明,该方法滤波效果理想,能更有效地提取出齿轮故障特征。     

对大功率滤波器的设计与分析

为了抑制微波发射机的杂波输出,需要在其后面连接一个大功率带通滤波器.文中介绍了可满足系统要求的微波梳状线带通滤波器的原理、结构和设计方法,分析了介质陶瓷电容片对滤波器脉冲功率容量的影响.采用切比雪夫低通原型设计了6级平行耦合带状线滤波器,用HFSS优化结构尺寸,制作了中心频率为1 085 MHz,相对带宽大于20%,插入损耗小于0.7 dB,宽阻带,脉冲功率容量大于800 W的带通滤波器,滤波器具有结构牢固,性能稳定,重量轻等特点.     

EEMD降噪和谱峭度法在铁路货车轴承故障诊断中的应用

针对铁路货车轴承结构复杂,早期微弱故障往往淹没于强烈的背景噪声中而难于提取的特性,提出了基于EEMD降噪和谱峭度法的共振解调技术。首先,将轮对跑合实验台上测得的振动信号进行EEMD分解;然后,根据峭度、标准相关系数选取包含故障信息较多且与原信号相关性较大的IMF分量,分别对每个IMF分量进行谱峭度分析,确定带通滤波器的最佳中心频率和带宽;最后,将滤波后的IMF分量重构并进行包络解调和频谱分析。通过对轴承内、外圈故障的实验研究,验证了该方法的有效性和可行性。该方法在铁路货车轴承早期故障诊断中具有较好的实际应用价值。     

宽带数字下变频的高效实现方法研究

针对软件无线电接收机中数字下变频的特点,提出了一种合理的基于FPGA实现宽带数字下变频的方案,即分级实现以降低抗混叠滤波器的阶数;并且每级采用不同算法实现滤波抽取以占用不同资源,从而实现FPGA总体资源的合理、高效利用。另外,论述了一种适合FIR抽取滤波器的算法——时钟选择运算法,并通过Altera公司的EP2S60F484C4对该算法进行了测试,验证了它的高效性。     

氮化物应力膜SOI SiGe异质结双极晶体管的频率特性研究

为了提高器件的频率特性,设计了一种表面覆盖氮化物(Si_3N_4)应力膜的应变硅SOI SiGe异质结双极晶体管结构,通过在器件结构的最上层淀积一层Si_3N_4,使其在基区引入单轴压应力,增强载流子的迁移率,来提高器件的截止频率f_T和最高振荡频率f_(max)。采用SILVA-CO软件进行仿真,重点研究不同埋氧化层厚度和氮化膜对器件频率特性的影响。结果表明:在埋氧化层厚度为190 nm,基区Ge组分为17%～30%的阶梯型分布且淀积Si_3N_4薄膜引入应力时,截止频率f_T约为638 GHz,最高振荡频率f_(max)约为795 GHz。与传统的SOI SiGe HBT相比,截止频率f_T提高了38 GHz,最高振荡频率f_(max)提高了44 GHz。     

基于自适应增强形态滤波的滚动轴承复合故障分离法

针对滚动轴承复合故障难以分离的问题，课题组提出了一种自适应多尺度形态滤波分离方法。首先，利用具有提取周期性特征的多尺度形态滤波器和峭度特征能量积(kurtosis feature energy product，KF)提取出一种主要的故障特征分量；然后，利用奇异值分解(singular value decomposition，SVD)降噪方法对提取的故障特征进行降噪处理，增强故障特征；最后，对去噪信号进行迭代筛选分离，得到多个故障特征模式分量。通过仿真信号与异步牵引电机实际故障信号对比实验，结果表明：该方法能够分离复合故障特征，并有效提取噪声干扰下的故障特征信息。该方法滤波效果强于传统方法，具有较好的工程应用价值。     

椭圆滤波器的仿真研究

凡有能力对信号频谱进行处理的装置都可称为滤波器。在所有的模拟滤波器中,椭圆滤波器有着极高的性能,但是传统设计方法过于复杂。本文介绍了椭圆滤波器VCVS（压控电压源）的结构,研究了一种通用的VCVS电路综合方法及元件值计算公式,介绍了椭圆函数低通滤波器的设计思路,并在MATLAB软件的基础上设计了一个椭圆函数低通滤波器。     

一个新的一阶常微分方程的可积类型

本文借用文[3]的思想方法,给出了一类一阶常微分方程可积的充分条件及其通积分,由此还可以推得许多新的可积型和古典可积的一阶常微分方程及其通积分,大大推广了文[1]、[2]、[3]的有关结果。定理.设P、Q、F∈C,φ、f_1.f_2.f_3h∈C′,并且φ(x)>0、f_1(y)>0、f_2(y)>0、f_3(y)>o、h(x)>o、F(u)≠0,K、a、β为任意实常数(β≠0),如果满足条件     

四川绿豆地方品种群体主要农艺性状的因子分析

利用因子分析法,把70个四川绿豆地方品种的13个主要农艺性状分成受7个独立公因子制约的7个性状群。这7个公因子是;f_1,荚粒数因子,它是由单株英数和单株粒数构成的;f_2,粒重因子,由百粒重、英长和英宽构成;f_3,节、枝数因子,由主茎节数,单株分枝数构成;f_4、f_5和f_6均由一个性状组成,分别称之为单荚粒数因子、株高因子和生育期因子;f_7,产量因子,由单株粒重,播种至开花日数和小区产量构成。受同一因子制约的所有性状称为因子群,文中建议在育种过程中按因子群进行性状选择。试验结果的分析表明,因子分析法是处理多种性状,确定数目较少的起主导作用的因子的一种有用方法,文中介绍了因子分析法的统计学原理和具体计算步骤。     

对基于量化水印的两频带滤波攻击的估计

提出了一种基于量化水印的两频带幅值比例攻击的估计算法。基于量化的水印算法在有加性噪声攻击的情况下可以达到信道容量,然而对线性时不变滤波攻击没有鲁棒性。该文集中考虑一种使用滤波器组调整信号频谱的多频带幅值比例攻击,给出受攻击信号的概率密度函数(PDF)模型;使用这个PDF模型的简化近似;给出两频带滤波攻击幅值比例因子的最大似然估计方法。以合成的音频信号进行实验,结果显示出所提出的估计技术的有效性。