无线USB信号控制系统在大学物理实验中的应用与研究

短距离无线通信技术和USB接口技术是目前热门的两项技术。融合这两项技术,并结合大学物理实验教学的需要,开发了无线USB信号控制系统。系统由三个部分组成:PC端控制软件、无线USB控制器和多个信号发生器终端。通过无线USB信号控制系统在实际教学中的应用,提高了大学物理实验教学的效率与效果。     

电力扰动信号的小波形态学去噪方法

电力系统运行中扰动现象对供电质量和系统的安全运行造成了极大的影响.为了找出各种扰动现象的规律,减少、避免扰动发生,通常采用小波变换方法从噪声中提取扰动信号,但有些扰动信号与噪声的小波变换系数值相近,且低于阈值被当作噪声去掉,导致信号失真.本文提出了一种小波形态学融合的去噪算法.仿真结果表明:该融合算法能有效消除噪声并能...     

基于链路角度最优化的无线Mesh骨干网络拓扑控制

【目的】为了改善基于Delaunay结构的无线Mesh骨干网络拓扑复杂度、通信链路角度以及全向通讯时信号干扰严重等不足,提出一种基于定向通信机制的节点链路角度最优化拓扑控制算法。【方法】该算法通过优化节点通信链路角度,使其相对最大,降低网络拓扑复杂度,并采用定向通讯机制降低通讯链路之间信号干扰。【结果】在满足约束条件下,该拓扑优化控制算法不但使节点链路之间角度控制在相对最大范围,减小了定向通讯时信道的干扰,同时也改善了无线Mesh网络(WMN)的丢包率、延迟、吞吐量等性能。【结论】仿真实验结果表明,该拓扑控制算法是有效的。     

基于小波变换的多聚焦图像融合方法

为了改善图像融合效率,针对当前图像融合方法存在的局限性,提出一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法.首先确定最优的小波分解层数,采用小波变换对图像进行多次分解;然后考虑低频子带与高频子带各自的特点,选择局部平均梯度准则作为高频子带的融合规则,低频子带采用3个系数的平均值作为融合规则;最后通过仿真实验对图像融合的有效性进行测试.实验结果表明,该方法获得了更理想的图像融合结果,提高了融合后的图像质量,且融合效果明显优于对比图像融合方法.     

模糊自整定 PI 控制的 EPS 研究与设计

针对应急电源带非线性负载时存在波形畸变和负载切换动态性能差等问题, 通过对系统带有不同负载传 递函数的分析, 提出了模糊自整定 PI 控制与三闭环控制相结合的复合控制策略。 通过系统仿真, 将该复合控 制策略应用于 DSP(Digital Signal Processing)控制的 1 kW 应急电源样机上。 实验结果表明, 该控制策略具有良 好的动态性能和较强的谐波抑制能力。     

基于改进平滑 l 0 范数的 DOA 估计算法

为提高现有基于压缩感知的 DOA(Direction of Arrival)估计算法估计精度, 提出一种基于改进平滑 l 0 范数 的 DOA 估计算法。 该算法在构造一个恰当的平滑连续函数后根据接收数据的初始解确定一个合适的递减{δ} 序列[δ1 ,δ 2 ,…,δ J ], 并对每个δ 值, 采用最速下降法求解 l 0 范数逼近函数 Fδ (S)的最小值; 然后将该δ 值作 为下一次迭代的初始值, 并通过多次的迭代获得逼近函数的最小解, 即逼近的最小 l 0 范数。 同时通过仿真实 验对该算法进行了验证。 结果表明, 该算法在单快拍条件下即可对 DOA 进行有效估计, 与 OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法相比, 运算过程简单、 精度较高, 具有更好的估计性能。     

心电信号中去除肌电干扰信号的研究

心电信号是一种极易受环境影响的微弱信号,其中夹杂的各种干扰噪声增加了心电信号的分析和诊断难度.针对心电信号中的肌电干扰信号,设计改进型分布式FIR低通滤波器.以MIT-BIH心电信号数据库为样本信号,对该滤波器进行数值仿真和电路测试,研究表明该滤波器能有效滤除肌电干扰信号,能提升信噪比、降低均方差,提高心电信号检测的准确率.因此,该设计对去除肌电干扰信号是有效和可靠的.     

采用振动信号二维特征向量聚类的配电开关机械状态识别新方法

配电开关动作产生的振动信号具有非线性非平稳特性,蕴含机械状态信息.提出一种基于振动信号二维特征向量和模糊K均值聚类的配电开关机械状态识别新方法.利用HHT带通滤波对配电开关振动信号进行时频分解,分别求取各子频带信号的能量值和重心频率,得到振动信号的二维特征向量作为反映配电开关的机械状态的特征量.提取配电开关在正常、底座螺丝松动、机械结构卡涩及卸掉A相触头绝缘拉杆等4种典型状态实测振动信号的二维特征向量做模糊K均值聚类,结果表明,所提取的特征向量能有效地表征配电开关的机械状态.     

2.4GHz网络信道估计与识别

在2.4GHz网络中,由于wifi、zigbee和bluetooth这3种系统工作在同一频段,致使它们通信时会出现干扰.为区分出不同系统的信号,基于盲源分离理论,介绍了线性主成分方法(PCA)、递推最小二乘算法(RLS)和2.4GHz系统,推导了RLS型算法和信号识别公式,采用Matlab仿真,结合以前改进的RSL算法和信号识别方法,提出一种改进的RLS算法.经过分析,证明该改进的算法可以从混迭信号中有效地分离出各源信号,特别是使这3个系统的不同信号分离,确定每个信号的所属系统及所占信道.     

基于时频单源点检测的雷达信号的盲分选

针对欠定条件下的雷达信号分选问题,提出一种基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法,该分选算法的创新点在于将雷达信号由时域转移到时频域进行分析.在时频域内,雷达信号具有一定的稀疏性,有助于实现信号盲分选,给出了基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法的具体步骤.该方法能够有效解决欠定条件下雷达信号盲分选问题,将其应用于雷达信号分选领域,具有一定的军事应用价值.仿真测试结果表明了该方法的可行性与优越性.