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为减少有用眼电信号的损失,提出一种小波包分解和异常值检测(WPT-OD)去除眨眼信号的新方法. 该算法首先利用小波包方法将原始信号进行分解,得到低频分量进行重构;然后应用异常值检测中三种常用的准则,即肖维勒准则、 皮尔斯准则和修正箱线图法确定眨眼信号的区域,并将该区域置零. 实验发现,WPT-OD的平均正确率达到98.9%,其中修正箱线图法效果最好,其去眨眼信号与原始信号相关性高达95.33%,损失率仅为4.17%. 实验表明:WPT-OD算法能够准确地确定无意识眨眼的起点和终点,可保留更多的有用信号且与原始信号的相关性强. 相似文献
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针对低频数字控制的双Buck逆变器开关频率低、控制周期长、系统功率密度低、输出波形质量不高的特点.基于高性能DSP设计双闭环SPWM高频数字控制算法,搭建双Buck全桥逆变器样机平台,展开逆变器高频恒频数字控制的研究.仿真与实验表明,所设计的高频控制方案合理有效,其得益于DSP内部高效的浮点数学计算单元对复杂算法的快速运算,实现系统100 kHz开关频率的控制.高性能DSP高频开关控制逆变器不仅可缩短控制周期,保证系统高效率高质量波形输出,还可有效降低滤波器件的体积,提高系统整机功率密度. 相似文献
3.
基于STM32微处理器设计并实现了可实时调整刺激强度的功能性电刺激仪.通过上位机设定刺激参数值;通过数字电位器或DAC转换器控制恒压源的电压实现设定的恒流输出;通过改变H桥开关管的导通时间控制脉冲的频率和脉宽实现设定的频率和脉宽,分别进行电阻和人体实验测试.结果表明,功能性电刺激器的电流幅度、频率和脉冲宽度分别在0~50 mA, 0~100 Hz和0~1 000μs范围内连续可调.该电刺激仪可以实时调整刺激参数,为闭环FES的应用提供基础. 相似文献
4.
针对区分介电谱中电导和极化过程的方法较为缺乏,等效模型中表征电导的参数唯一性计算方法不足的问题.以油纸绝缘介质的电导过程为研究对象,在实验条件下制备不同水分含量的油纸绝缘样品,并测量频域响应谱线.基于Kramers-Kronig关系对测量复极化率实部谱线进行数值积分,获得弛豫损耗谱线,进而得到电导损耗谱线;并使用最小二乘法对电导损耗谱线进行拟合,计算出电导值.研究结果表明,使用Kramers-Kronig变换可以从测量复极化率虚部谱线中有效分离弛豫损耗谱线和电导损耗谱线,进而得到直流电导值;随着油纸绝缘样品含水率增加,介电谱的损耗峰特征逐渐消失,电导过程增强. 相似文献
5.
对步进加热炉液压系统组成及其运行过程中存在的问题进行分析,从液压泵自动控制、多缸同步控制、液压缸速度控制三个方面实现对液压系统改造,并开展了液压系统的配电控制。改造后,能够有效解决系统备用泵的利用率低、多缸不同步、步进梁运动速度不平稳等问题。 相似文献
6.
概述国内外涡流斥力技术仿真研究和样机设计两个方面的发展现状,分析涡流斥力机构具有结构简便、动作迅速的特点.对带有涡流斥力机构的新型交流接触器样机进行动态特性测试,证明其能够在接触器控制操作特性基础上实现快速动作.结合短路故障早期检测技术,通过实际的单相短路实验测试系统,验证涡流斥力机构的低压短路故障快速分断有效性,为兼具控制与保护功能的低压智能集成电器技术奠定基础. 相似文献
7.
提出将改进的七段式SVPWM算法运用于三相四开关并联型有源电力滤波器(TFSSAPF),并设计比例积分和快速重复控制并联的指令电流控制系统.文中SVPWM算法在传统clark变换基础上,基本电压空间矢量通过坐标旋转方法使之与两相静止坐标系的坐标轴相重合,简化了参考电压矢量扇区判断和合成参考矢量的相邻矢量作用时间的计算量.仿真结果证明该SVPWM算法的有效性和正确性,所设计的指令电流控制系统能优化APF补偿效果. 相似文献
8.
根据风电场实际风速数据分布满足威布尔分布和正态分布,对风速满足正态分布的风电场功率概率分布进行详细推导、分析了基于两种风速分布的风电场短期点预测功率与未来实际风电功率偏差的概率求取,短期点预测风电功率波动的置信区间估计;同时,也采用非参数法进行风电功率短期点预测值的置信区间估计.通过对两组分布规律不一样的原始数据分析,求点预测风电功率的置信区间,并把有参和无参区间估计进行比较,验证了方法的实用性和有效性. 相似文献
9.
为了解决具有非线性等式约束的故障诊断问题,提出集员滤波器的设计方法,该方法不仅可以对故障程度进行估计,有效检测出故障,还能解决运行系统中要求的100%包含真实最小域的需要,判定出故障类型.首先对非线性等式约束线性化,通过S-过程方法和线性矩阵不等式方法设计集员滤波器;而后用Finsler引理把非约束状态下的集员滤波投射到约束表面,得到状态约束下的集员滤波器;最后运用递归优化算法对集员滤波器进行优化.数值仿真说明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
10.
在短路电流早期检测的基础上,提出一种基于粒子群优化极端学习机(PSO-ELM)的短路电流峰值预测方法.利用短路电流暂态特性分析确定预测模型的输入特征量,采用粒子群算法对极端学习机的输入权值和隐层偏置进行优化,最后,将提出的预测算法应用于低压多层级实验平台,并且与传统BP、 ELM算法进行比较.实验结果表明,基于PSO-ELM模型的短路电流峰值预测方法能够在全相角范围内准确地预测短路电流峰值,可作为低压多层级系统全选择性保护的短路故障预测算法. 相似文献