可变2n点流水线FFT处理器的设计与实现

设计一种可以连续计算N点复数序列傅里叶变换(FFT)的流水线结构处理器,其序列长度N(为2的幂)可变.流水线结构由乒乓存储器将基本运算模块级联而成,对输入数据的顺序以及流水运算的级数加以控制便可计算不同长度序列FFT.给出了由序列长度控制输入数据倒序、旋转因子寻址以及数据输出的实现方法.数据采用块浮点表示,提高了运算精度.用硬件描述语言VHDL在寄存器传输级(RTL级)进行描述,并在单片FPGA上实现.该芯片可工作在80 MHz,连续计算时,处理长度为1 024点的序列仅需12.8 μs.     

参数未知随机系统的最小方差对偶自适应控制

针对参数未知随机系统的自适应控制问题,研究了最小方差对偶自适应控制。分析了由于未知参数的不确定性,使得运用动态规划原理求解最优控制律时存在着困难,转而寻求次优控制律;给出了差分方程转换成状态空间模型的方法,将未知参数在一个确定的模型集中取值,运用动态规划原理得到各模型的控制律,通过各模型后验概率加权获得次优对偶控制律。给出了算例,以验证此算法的有效性,表明所得到的控制律既有调节作用,又有学习作用。     

我国安全生产人为事故特点及对策分析

阐述了我国安全生产的基本形势及我国安全生产面临的问题,基于我国安全事故人为因素的分析,提出了相应对策。     

基于 FPGA 的微弱信号检测与实现技术

研究了杜芬混沌振子(Duffing chaos oscillator)微弱信号检测算法及其现场可编程门阵列(field programmable gate arrays,FPGA)实现技术.根据杜芬系统在混沌和大周期2种状态下相图的明显区别,运用基于相图分割的信号检测方法,在FPGA上实现了杜芬混沌算法与系统状态判别方法的结合.根据并行运算与流水线原理,对杜芬方程的结构进行调整.采用递推数列的方法计算正弦值,以便节约存储空间.使用VHDL硬件语言设计了杜芬阵子系统中核心的四阶龙格库塔(fourth order Runge Kutta algorithm,RK4)模块和状态检测模块,在vivado集成开发环境下仿真验证了设计的正确性.通过改变策动力的频率,系统可以检测各种频率的微弱正弦信号.经判断,该系统可实现对与系统信号同频率信号的检测.     

Duffing混沌振子微弱信号检测方法研究

研究了采用Duffing混沌振子检测微弱正弦信号频率的可行性并分析了检测性能,提出了利用混沌振子输出方差极值对来检测微弱正弦信号的方法。首先根据混沌振子周期策动力与待测信号频率相等时,系统输出方差值最大这一性质,研究了采样频率对检测结果的影响。实验结果表明,通过增大采样频率并增加数据序列长度,在信噪比-45 dB时可以检测出信号。然后,将此性质应用于与周期策动力有随机相位差的正弦信号检测中,发现在二者频率接近或相等时,系统输出方差值发生跳变,出现一个极大值和一个极小值对,通过这一新的特性可以检测出与激励信号有相位差的信号频率。最后将此方法成功应用于调幅波的频率检测中。     

热消散式流量传感器的建模仿真与研究

根据能量守恒定律和流量测量原理,使用流体计算软件建立了热消散式流量传感器的数学模型并进行了数值分析.模拟了管内传感器与流体的湍流换热过程,计算出在不同流速下的传感器探头温度分布情况,分析了流体温度、传感器封装材料、加热功率以及安装方式对传感器测量精度和适用量程的影响.计算结果对热式流量传感器的设计和优化提供了重要的参考...     

论知识经济时代企业财务管理创新

论述了知识经济时代现代企业财务管理面临的问题,分析了知识经济时代企业的财务管理创新内容,提出了实现企业财务管理创新的对策。     

混沌算法和子空间算法应用在微弱信号检测中的比较

常规的快速傅里叶变换(FFT)法在被检信号低于频谱仪底噪时检测效果较差,体现在要求输入信号的信噪比较高;因此需要检测能力更强的算法来识别出弱信号。混沌算法由于拥有对弱信号敏感而对噪声有较强免疫性的特点,使它在微弱信号检测中占有重要的地位。将源自阵列信号处理中的子空间算法应用到了微弱信号检测中,并与混沌算法进行比较,试图将新的算法应用到弱信号检测领域中来。介绍了杜芬混沌算法和子空间算法,并且通过实际信号对算法进行了仿真分析。两种算法都能在较低信噪比条件下检测到信号;但是从硬件资源占用的方面考虑还是混沌算法更好些。最后用verilog语言设计了杜芬(Duffing)混沌算法检测中核心的四阶龙格库塔(RK4)模块。     

王庄煤矿科技兴矿的探索与实践

介绍了王庄煤矿依靠科技解放和发展生产力的历程,论述了王庄煤矿依靠科学管理促进煤矿各项工作发展的主要经验。     

基于内平衡变换和Riccati方程的模型降阶及应用

对于一个高阶的控制系统,为了实现对其适时控制,需要一个降阶模型与之对应,对此低阶模型设计控制器以达到对原系统控制的目的。首先,在内平衡变换的基础上,确定降阶模型的阶数;其次,通过解一个Riccati方程得到一个变换矩阵,进而得到降阶以后的模型;然后,介绍了两种经典的模型降阶方法,以作为与此方法的比较。最后,对两个实例进行了仿真计算。计算表明,此方法是有效和可行的。