基于小波分析和神经网络的某火炮自动装填系统故障诊断系统的开发

火炮自动装填机构在火炮供输弹系统中扮演了重要角色,然而其故障发生率比较高,因此有必要对其进行故障诊断研究。本文就某型火炮自动装填系统分析其故障模式,利用小波分析对采集的信号进行特征提取,再用神经网络进行故障诊断。最后,在MATLAB平台上运用VC定制界面,开发出基于小波分析和神经网络的自动装填系统故障诊断系统,该系统能够实现对自动装填系统工作状态的实时监测和对故障的准确判定。     

稀疏线性预测字典在语音压缩感知中的应用

压缩感知理论框架可以同时实现信号的采样和压缩,将压缩感知应用于语音信号处理是近年来的研究热点之一.本文根据语音信号的特点,采用K-SVD算法获得稀疏线性预测字典,作为语音信号的稀疏变换矩阵.高斯随机矩阵用于原语音信号的采样从而实现信号的压缩,最后通过正交匹配追踪算法(OMP)和采样压缩匹配追踪算法(Co Sa MP)将已采样压缩的语音信号进行信号重构.实验考察了待处理语音信号帧的长度、压缩比,稀疏变换字典以及压缩感知重构算法等因素对语音压缩感知重构性能的影响,结果表明,基于数据集训练的稀疏线性预测字典相比传统解析构造的离散余弦变换字典,对语音的重构性能具有0.6 d B左右的提升.     

结合迭代阈值法的多任务贝叶斯压缩感知结构振动信号重构

为缓解结构健康实时监测中因为海量数据导致的数据采集、存储和传输成本高的问题，采用压缩感知理论结合迭代阈值法对数据进行压缩采样；然后用多任务贝叶斯压缩感知重构算法，通过少量采样数据恢复原始信号.利用吉安大桥的现场环境振动试验数据，验证结合迭代阈值法的多任务贝叶斯压缩感知重构算法的有效性及可行性.研究结果表明，相比于传统的正交匹配追踪算法、单任务贝叶斯压缩感知算法和多任务贝叶斯压缩感知算法，利用结合迭代阈值法的多任务贝叶斯压缩感知重构算法计算得到的重构信号与原始信号吻合度更好，性能更优.     

基于压缩感知的OFDM系统稀疏信道估计新方法研究

提出了一种基于压缩感知理论的正交频分复用(OFDM)系统稀疏信道估计的新方法,并具体采用正交匹配追踪(OMP)压缩感知算法对OFDM时域信道脉冲响应进行估计。与传统的最小二乘算法比较,它可以在使用较少导频的条件下获得很好的信道估计性能,从而可以提高系统频谱有效性。根据仿真和压缩感知理论分析确定了OMP信道估计中最佳导频数和最佳导频位置。     

压缩感知的UWB信道盲估计算法

针对超宽带系统采样速率过高难以实现的问题,利用信道稀疏性提出一种基于压缩感知的盲信道估计算法。将接收信号通过一个随机测量矩阵,利用测量信号的一阶统计量建立压缩感知的数学模型,最后利用正交匹配追踪(OMP)算法重构得到估计信道。算法只需很少测量值就可估计出信道,节省了大量的模数转换(ADC)资源,使系统实现成为可能。仿真结果表明算法具有良好的估计性能,且算法的误比特率(BER)性能相比利用准确信道只有2～3dB的差距。     

基于CS的灰度图像压缩

采用较新的压缩感知理论,通过Harr正交稀疏变换和伯务利采样矩阵,实现了对灰度图像的低速压缩采样,并利用正交匹配追踪算法实现压缩数据的恢复.实验结果表明,此算法能较好地实现图像的感知压缩.     

基于ARM的图像监控系统的开发

设计了一种基于ARM和嵌入式Linux操作系统的图像监控系统。以S3C44B0X为核心,通过USB摄像头进行图像的采集,利用JPEG算法将摄像头采集的数据进行压缩编码,采用GPRS无线传输模块将压缩后的信息传输给远程的PC机,通过可视化软件Labview编写能恢复采集到的图像信息,将图像进行实时的显示和控制的上位机软件。本系统对于数据的采集不局限于固定的地点,并且利用无线传输成功的实现了远程的监控,具有很好的实用价值。     

基于压缩感知的图像稀疏表示和重构

在信号可稀疏表示的基础上,压缩感知理论将数据的采集和压缩集于一身,从较少的观测值中重构出原始信号,突破了以奈奎斯特采样定理为基础的传统采样方式的局限性,降低了对信号采样率的要求.首先介绍了压缩感知的基本理论和各类重构算法,并在时间复杂度和重构精度上对算法作出分析比较,然后基于压缩感知理论综述图像稀疏表示和重构算法的研究进展及其相关方面的应用,最后对压缩感知在稀疏表示和重构方面作出了总结和展望.     

线性回归的分布式压缩采样算法

为减少无线传感器网络数据传输量,进而延长网络的生命周期,研究了一种联合线性回归和压缩感知的分布式采样方法。依据节点数据的相关性对网络进行分簇,将感知数据显著线性相关的传感器节点划分到同一簇中。以此为基础,提出了一种基于线性回归的分布式压缩采样算法,该算法联合运用线性回归和压缩感知理论重构节点数据,实现了低速率采样条件下节点数据的高精度重构。对实测温度数据进行仿真实验,结果表明,与等间隔采样相比,该算法减少了71%的采样值个数。     

基于压缩感知的图像水印算法研究

提出一种基于压缩感知和非采样Contourlet变换的数字图像水印算法.首先使用NSCT变换对载体图像进行稀疏分解,对低频系数矩阵进行Arnold置乱;然后采用高斯观测矩阵对系数矩阵进行压缩感知测量,在感知域(压缩信号)中进行水印嵌入;最后使用OMP算法恢复重组的低频矩阵信号,使用NSCT逆变换重构图像.算法中,测量矩阵同时充当了密钥的作用,增强了算法的安全性,此外Arnold变换也增强了水印的不可见性和安全性.仿真实验证明,所提算法对加噪、滤波、旋转具有较高的鲁棒性.     

基于卡尔曼滤波压缩感知的超宽带信道估计

针对超宽带通信系统采样速率过高的难题,利用超宽带信道冲击响应的稀疏性,提出了一种基于卡尔曼滤波压缩感知的时变信道估计算法.通过将直接序列调制的超宽带发送信号进行下采样,建立压缩感知的数学模型,接收端通过卡尔曼滤波压缩感知的重构算法对信道的冲击响应进行重构.仿真结果表明,对于时变的超宽带信道采用卡尔曼滤波压缩感知算法,不仅可以有效降低采样点数,而且提高了信道估计的准确性.     

基于非下采样contourlet变换的压缩感知图像重建

受传统采样定理限制,直接从信号采集系统得到高分辨率图像较困难,且信号获取过程会导致大量的采样数据.压缩感知理论指出可用特定测量矩阵将高维信号投影到低维空间上,求解数值优化问题准确重构原始信号,突破了传统采样定理的限制.传统压缩感知图像重建算法对所有系数测量,需进行多层小波变换保证图像质量,且小波捕捉方向信息有限,重建图像质量较差.故此提出采用非下采样contourlet变换(NSCT)做信号稀疏变换,并针对变换系数的特点,选择性的对系数测量,利用正交匹配追踪算法进行重构.实验结果表明,仅用单层NSCT变换可重建出高质量图像,克服传统算法需进行多层小波变换的缺点,降低采样和存储的数据量且重建的图像质量得到极大提升.     

联合结构预测和运动补偿的视频自适应压缩感知

视频压缩感知是解决无线多媒体网络中海量数据存储和传输问题的有效方法,但常规基于单帧处理的压缩重构质量较差,限制了应用效果。文中提出了基于BCS的结构预测和运动补偿的提高视频GOP序列重构质量的方法。对视频GOP序列,首先,利用分块压缩感知对关键帧和压缩帧分别进行压缩采样,并给出了一种视频稀疏性定量估算方法,实现了压缩采样率自适应选择;然后,基于迭代阈值投影重构算法,对关键帧和压缩帧分别进行压缩重构。在此基础上,利用视频帧区域块的结构相关性进行帧内结构预测,提高重构质量;最后,利用帧间的时间冗余性,通过运动估计和运动补偿进一步提高重构质量。仿真结果表明,结构预测和运动补偿能提高视频重构的峰值信噪比(PSNR)。该算法考虑了视频序列帧内和帧间相关性进行预测和补偿,提高了GOP序列的重构质量。     

一种新的基于分块的视频压缩感知算法

提出了一种新的基于分块的视频压缩感知算法,可以将视频采集和压缩编码有机结合起来同时进行. 为利用视频时间轴上的冗余,对参考帧和非参考帧使用不同的采样策略:对于参考帧,先进行分块然后进行常规的压缩感知采样;对于非参考帧,将分块后和参考帧对应块作比较然后调整采样策略. 非参考帧的采样可以为参考帧提供更多的信息,使得在采样数目很少的情况下得到更高的视频质量. 同时算法可以根据视频帧内部的纹理复杂程度自适应地调整采样速率,优化资源配置. 实验结果表明,相对于一般的压缩采样算法,本算法使用比以往算法少20%以上的采样值,得到的结果既符合人眼观察又有最高的信噪比.      

基于压缩感知的联合协作频谱感知算法

基于压缩感知的联合协作频谱感知方法实现动态频谱感知,通过融合各次用户(SU)采集的感知数据,寻找超参数,并与判决门限值进行比较,以获得最终的频谱判决结果.基于压缩感知的联合协作频谱感知算法减少了单个SU对压缩感知数据的不确定性,归一化均方误差（MSE）性能较好,并且该算法能够有效利用SU压缩感知数据信息,与其他典型算法相比,能获得更高的正确检测概率和较小的虚警概率.     

基于协方差准则迭代估计的雷达回波压缩重构

在雷达技术领域得到高度关注的压缩感知理论,能够有效地降低高分辨率雷达成像系统的数据率,解决雷达系统中超大数据量的采集、存储与传输问题.宽带雷达回波在信号的幅度-延时基上具有稀疏表示.基于这一特性,可以使用压缩感知理论通过降维采样大大减少数据量.针对降维采样后信号重建问题,文中研究了一种基于协方差准则循环迭代的稀疏参数估计方法(SPICE).文中首先根据雷达回波信号的特征构造了波形延时稀疏字典,再通过随机采样对数据进行压缩,最后将SPICE作为信号重构算法引入雷达回波压缩感知处理过程中.仿真结果表明利用SPICE参数估计方法,可使得压缩率降到很小的程度,且降低重建信号相对原始信号的误差.此外,SPICE算法本身具有数据自适应特性,不需要再根据信号特征选取循环结束条件.仿真结果表明,算法具有较快的收敛速度,能够在较短的时间内准确估计出雷达回波的稀疏参数.     

基于压缩感知的MIT图像重建方法

针对目前磁感应成像技术(MIT)的图像重建质量存在精度较低的问题,提出了一种基于压缩感知原MIT图像重建方法.将MIT系统电压数据的采集过程视为压缩感知的线性测量过程,通过对灵敏度矩阵进行补零拓展和行向量随机重组操作重新设计了测量矩阵;采集到的电压向量也用相同的方式处理,作为压缩感知的测量信号.然后利用压缩感知信号重构算法恢复原始信号.最后进行了仿真实验,实验结果表明,利用本方法获得的重建图像误差和相关系数比传统图像重建算法要好.由此可见,这是一种精度较高的MIT图像重建方法.     

基于分数时延信道模型的低复杂度信道估计方法

由于多载波系统无线信道固有的稀疏特性,压缩感知技术(compressed sensing,CS)已被应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的信道估计中以提高频谱利用率.然而,传统的时域普通采样方法会导致信道恢复字典不够精细,无法精确反映传输信道路径特性.针对这一问题,提出采用多径稀疏分数时延信道模型来模拟OFDM系统的无线多径信道,利用在接收端进行时域过采样方法细化信道恢复字典以提高信道估计精度.同时,针对过采样引起的压缩感知测量矩阵的扩大而导致重构算法的复杂度增加的问题提出采用广义正交匹配追踪算法(generalized orthogonal matching pursuit,GOMP)以降低计算复杂度.仿真结果表明接收端时域过采样方法能准确检测到信道的分数时延且采用的GOMP算法能将传统的OMP算法的复杂度降低近80％,验证了所采用的信道估计方法的可靠性和有效性.     

基于压缩感知的Andriod移动端信号重构

为快速安全地进行移动设备端海量数据的云端备份,基于压缩感知理论,在移动端Andriod系统上,通过高斯随机矩阵进行压缩测量,实现了信号的压缩存储和加密,并通过正交匹配追踪算法OMP实现了一维随机脉冲信号、二维图像信号的重构,从而节省了信号处理、存储和传输所需要的资源,提高了移动端数据的上传速度和安全性.     

一种臭氧法检测土壤有机质的信号采集系统

设计了一种利用臭氧氧化法检测土壤有机质的信号采集系统,该系统采用ATmega16单片机作为嵌入式信号采集处理系统的核心芯片,光电转换模块则利用日本滨松光电倍增管来完成。系统通过RS-232串口与PC机通信,PC机软件实时接收嵌入式信号采集处理系统的采样数据。实验证明,系统运行可靠,达到了设计要求。