多普勒频率偏置LFM信号的模糊函数分析

线性调频（linear frequency modulation , LFM）信号是研究最早、应用也最广泛的一种脉冲压缩信号,当LFM回波信号有较大的多普勒频移时,匹配滤波器仍能起到良好的脉冲压缩作用,这使得多普勒频率偏置技术得以应用。由于需要对发射信号进行多次周期扫频来获得目标的速度信息,本文根据模糊函数定义推导了多周期多普勒频率偏置线性调频（Doppler frequency shifted linear frequency modulation, DFS-LFM）信号的模糊函数以及不同DFS-LFM信号的互模糊函数,并对DFS-LFM信号参数与雷达距离和多普勒分辨性能进行了分析。分析结果表明,多周期LFM信号进行多普勒频率偏置后,分辨性能不受影响;对于多个不同多普勒频率偏置的LFM信号,距离和速度分辨能力不受影响但其最大不模糊多普勒谱宽发生改变且与频率偏置间隔有关。当多普勒频率偏置间隔大于目标最大多普勒频移时,既不会影响目标的多普勒速度分辨性能,又能充分利用多普勒频谱,降低了系统对工作频率及带宽的要求。     

多普勒频率偏置线性调频信号的模糊函数分析

线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号是研究最早、应用也最广泛的一种脉冲压缩信号,当LFM回波信号有较大的多普勒频移时,匹配滤波器仍能起到良好的脉冲压缩作用,这使得多普勒频率偏置技术得以应用。由于需要对发射信号进行多次周期扫频来获得目标的速度信息,根据模糊函数定义推导了多周期多普勒频率偏置线性调频(Doppler frequency shifted linear frequency modulation,DFS-LFM)信号的模糊函数,以及不同DFS-LFM信号的互模糊函数,并对DFS-LFM信号参数与雷达距离和多普勒分辨性能进行了分析。分析结果表明,多周期LFM信号进行多普勒频率偏置后,分辨性能不受影响;对于多个不同多普勒频率偏置的LFM信号,距离和速度分辨能力不受影响但其最大不模糊多普勒谱宽发生改变且与频率偏置间隔有关。当多普勒频率偏置间隔大于目标最大多普勒频移时,既不会影响目标的多普勒速度分辨性能,又能充分利用多普勒频谱,降低了系统对工作频率及带宽的要求。     

基于穿戴型振动触觉数据腰带的方位提示实验研究

振动触觉数据腰带是将环境信息(主要是方位信息)按照一定规则转换为振动触觉刺激并作用于人腰部的装置.以穿戴型振动触觉数据腰带实验系统为基础,进行触觉提示定位实验,验证了触觉方位提示的有效性和准确性,并在此基础上提出有效的振动触觉编码方式.从人对触觉刺激的主观感知适应性角度,分析比较了有训练和无训练情况下使用者对触觉提示方向定位的准确性.结果表明,适应性训练有助于受试者快速熟悉触觉编码规则,提高辨识准确率.在改进振动触觉编码模式方面,由用单一电机振动表征方位信息,改变为用多个电机同时振动的动态编码方式表征方位信息.实验结果表明,采用动态编码方式的信息提示准确率总体高于单一振动编码,但在某些方向上,人的触觉提示辨识准确率有一定降低.因此今后的改进设计可以针对不同的方位采用混合编码.     

基于振动与声音信号深度学习的岩性识别方法

岩性识别对地质勘查和储层评价具有重要意义,科学有效地开展岩性自动识别的相关研究能够有效地为勘查过程提供指导,减少工作的盲目性和冗杂性。针对常见的砂岩地层,选择三类砂岩,基于室内微钻试验台,设计钻杆转速、钻孔深度和钻孔位置三个变量,检测钻进过程中产生的振动和声音特征信号。将采集的振动和声音信号预处理,提高信噪比,生成数据集。将振动和声音的数据集按6∶2∶2的比例划分为训练集、验证集和测试集,之后分别构建二维卷积神经网络和一维卷积神经网络并使用训练集和验证集训练岩性识别模型,最后运用未经训练的测试集验证模型准确率。模型训练完成后,以频谱图为数据集的振动信号识别模型准确率达到95.19%,以梅尔频率倒谱系数为数据集的声音信号识别模型准确率达到73.58%。研究结果表明,不同岩性在钻进过程中产生的振动和声音信号具有不同信号特征,基于振动和声音信号的岩性自动识别方法可以较好地实现几类砂岩的自动识别,这为地质勘查时的岩性自动识别提供了参考与依据。     

爆破地震波时频域分析方法及应用

为了研究各时频域分析方法对爆破振动信号时频特征提取的有效性,设计了仿真试验并对不同时频域分析方法进行了对比分析,验证了自适应最优核分布在最大程度抑制交叉项的同时具有较高的时频分辨能力和分辨精度,是适合爆破振动信号时频分析的最佳方法。应用此方法对实测的单段和多段爆破振动信号进行时频分析,结果表明：多段爆破振动信号出现多个能量峰值,并且峰值能量增大、持续时间延长是振动信号叠加的结果。此方法可从信号能量大小和持续时间的角度对爆破振动信号时频特性进行详细解读,为爆破地震效应的深入研究提供实用的分析技术。     

精确力控制的学习曲线和效果转移

为了研究被试者输出特定目标力的精度,以及输出精确力能力的转移效果,对6个被试者进行了3个力控制训练。训练过程中,被试者两手分别操作1台力反馈设备,用右手按压虚拟墙输出目标力,左手感受来自设备的振动反馈。实验结果表明,经过一次完整的触觉任务训练后,被试者对目标力的控制精度有显著提高。随着训练次数的增加,力控制绝对精度提高不明显,但绝对误差精度的偏差逐渐减小。训练结束后,在没有振动反馈的情况下,被试者输出1 N操作力的平均水平为（0．96±0．06）N。在随后进行的模拟牙科探诊实验结果表明,当操作工具和材料发生改变时,被试者的力控制能力仍然能够保持训练后的精度水平,为最终实现训练效果的转移提供了依据。     

织物/指尖接触摩擦振动信号的时频联合分析方法

织物/指尖摩擦振动信号是时域特征和频域特征随时间变化的信号,其在形成丰富的织物触觉质感中具有决定性作用.针对织物/指尖摩擦振动信号,提出一种新的时频联合分析法.该方法主要是基于时频联合分析,提取摩擦信号的频率-时间信息和能量-频率信息,实现对织物/指尖摩擦振动信号的时频局部分析.运用正弦组合信号对时频联合算法进行验证,发现该方法能有效区分不同频率的正弦信号并将其从原始信号中分离.对表面形貌各异的4块织物进行试验,结果表明算法能有效识别人体指纹信号并能提取织物的表面结构信号,满足信号压缩的需求.时频联合分析是对频谱分析的一种补充,为织物/指尖摩擦振动信号的特征分析提供一种新的思路.     

振动永磁式机械天线的动力学特性研究

在传统的无线通信领域中,长波通信需要匹配大尺寸信号发射天线,制约了其在中小型平台上的应用。基于逆压电效应、振动理论和麦克斯韦方程组,提出并研制了一种三自由度折返梁结构的振动永磁式机械天线原理样机,建立了电-机械-电磁能理论模型,研究了机械天线的辐射影响因素及其频率调制技术。实验结果表明,通过激发机械天线原理样机的不同振动模态可对电磁波信号进行频率调制,从理论和技术角度为低频段信号的通信提供了新思路。     

基于K—S距离的GM（1，1）的机械设备剩余寿命预测

在工程应用中的振动信号大多为非线性非平稳信号,为了能充分利用工程中采集的振动信号中的信息．以kolmogorov—Smirnov检验为基础．提出了以K—S距离作为机械设备各退化状态退化指标的方法．根据经验设定机械设备完全失效对应的退化指标的阈值．用退化指标序列训练灰色模型,然后用训练好的模型预测退化指标的变化趋势．从而估计退化指标到达设定阈值时的时间并以此作为机械设备的剩余使用寿命．最后通过轴承的全寿命周期振动信号对其验证．结果表明所提出的预测方法可以有效地预测轴承的剩余寿命．     

移动终端信息的振动式触觉信号编码表征方法

针对视听障碍群体无法通过触觉交互操作获取移动设备信息的问题,提出一种利用多感知强度的振动触觉信号对移动设备上的信息进行编码的方法,用于区分信息种类或内容.首先,通过测试感知阈值确定振动触觉信号的频率、持续时间和间隔的感知强度,并将信号调整到可接受的水平;其次,根据主观感知强度差异和编码组合方式提出等长编码和变长编码,用于信息的触觉编码传输;最后,通过信息理论对有限编码信息的识别结果进行评估.实验结果表明,该方法可提高信息触觉判定的正确率,且变长编码与等长编码相比具有更好的识别率和传输效率.     

耦合信号微分后对双谱的影响

为有效区分和分析相近工作状态的振动信号,提出了基于时间序列进行微分再求其双谱的方法以放大相似信号的差异。由于平稳随机过程的铣床振动信号的双谱具有高度相似性而难以区分的特点,文章通过对比分析多次微分后的双谱和双谱对角切片,结果表明:微分前具有高度相似性的双谱,在微分后呈现出了不同的差异性,并且这种差异性随着微分次数的增加变得愈加明显。因此,时间序列的微分运算可有效提取信号特征,以实现对高度相似性信号的区分与分析。由于在各种机械加工系统中,各种参数比如转速、材料及粗糙度等,都与信号的双谱特征有关,因此可以根据研究结果调整各种参数,从而达到改善系统功能的目的。     

Anthropomorphic Classification of Tactile Qualities of Woven Fabrics Based on Skin/Textile Friction-Induced Vibrations

The common method classifying tactile qualities of fabrics is indirectly based on their difference of purely mechanical and physical properties. When human skin slides across fabric surfaces, the friction interaction between fabrics and skin will occur and trigger the cutaneouS tactile receptors, which are responsible for perceived tactile sensation. By the extracted features from friction- induced vibration signals, this paper presents an anthropomorphic classification method classifying tactile qualities of fabrics. The friction-induced vibration signals are recorded by a three-axis accelerator sensor, and the entice testing procedure is conducted in an anthropomorphic way to obtain vibration signals. The fast Fourier transform （FFT） is applied to analyzing the recoded signals, and then the classification features are extracted from the FFT data by the neurophysiological properties of tactile receptors. The extracted features are used to classify fabric samples by the softness sensation and the roughness sensation, respectively, and the classification performance is checked by a comparison with those in a sensory evaluation procedure. The results showed that the anthropomorphic objective classification method was precise and efficient to clarify tactile qualities of woven fabrics.     

基于触觉P300的脑控下肢康复机器人

基于P300信号的脑机接口技术在康复医疗领域具有广阔的应用前景,但P300信号的诱发方式多为视听刺激诱发,容易导致患者视听疲劳,同时也限制了视听障碍患者的使用。针对这些不足,设计一种基于触觉P300的脑控下肢康复机器人系统,在被试的左右食指处各放置一个振动器,通过调整左右手振动器的刺激间隔、刺激时长及刺激比例让P300信号更容易诱发和区分;利用共空间模式算法和支持向量机对信号进行特征提取和分类。被试通过选择关注左手或右手的振动刺激输出不同指令,从而控制下肢康复机器人进行相应动作。实验证明,被试通过感受振动刺激可以轻松诱发脑电中的P300信号,在不进行P300信号平均叠加的条件下,分类准确率为86.50%,既保证了较高的分类准确率,又缩短了指令输出时间。每位被试均可通过下肢康复系统顺利完成训练任务,证明了该方法的可行性。     

倒频谱分析在齿轮故障诊断中的应用

齿轮传动的动态性能和许多因素有关,情况是非常复杂的.本文分析了齿轮传动的频率特性和它所产生的频率和幅值调制信号.利用倒频谱技术可以区分齿轮箱中不同转速的齿轮所产生的振动信号;同时倒频谱不会受信号传递通道和相位所影响.因此倒频谱是分析齿轮缺陷的有效工具.本文并介绍了作者研制的倒频谱分析软件.     

Involvement of visual cortex in tactile discrimination of orientation.

The primary sense modalities (vision, touch and so on) are generally thought of as distinct. However, visual imagery is implicated in the normal tactile perception of some object properties, such as orientation, shape and size. Furthermore, certain tactile tasks, such as discrimination of grating orientation and object recognition, are associated with activity in areas of visual cortex. Here we show that disrupting function of the occipital cortex using focal transcranial magnetic stimulation (TMS) interferes with the tactile discrimination of grating orientation. The specificity of this effect is illustrated by its time course and spatial restriction over the scalp, and by the failure of occipital TMS to affect either detection of an electrical stimulus applied to the fingerpad or tactile discrimination of grating texture. In contrast, TMS over the somatosensory cortex blocked discrimination of grating texture as well as orientation. We also report that, during tactile discrimination of grating orientation, an evoked potential is recorded over posterior scalp regions with a latency corresponding to the peak of the TMS interference effect (about 180 ms). The findings indicate that visual cortex is closely involved in tactile discrimination of orientation. To our knowledge, this is the first demonstration that visual cortical processing is necessary for normal tactile perception.     

虚拟环境热触觉的显示装置与材质识别实验

基于半无限体模型,研究了热触觉感知的机理.设计了热触觉显示装置,通过控制半导体制冷器的温度变化来实现热触觉显示.该装置的控温范围为-10 ～60℃,温度分辨率和精度分别为0.02和0.1℃,升温或降温速率大于10℃/s.定制了柔性镍金属薄片式温度传感器,尺寸为8mm×20 mm ×0.6 mm,时间常数τ＜0.15 s...     

振动信号非整周期谐波分析的验证与改进

旋转机械轴系振动信号是以转速为基波的周期信号。传统旋转机械振动分析以转速作为基准,通过锁相倍频的方式对振动信号进行整周期采样及谐波分析。但是由于转速的变化,采样周期与转速周期不可避免的偏差,带来的采样误差严重地影响了数据分析的精度。本文对非整周期采样算法进行了试验验证,并加以改进和完善。将改进后的非整周期采样谐波分析法应用于旋转机械的振动信号数据采集及分析上,可以突破整周期采样的局限性,使谐波分析结果达到较高的相位和幅值精度。     

掩埋物对声-地震耦合效率的影响

为验证声共振探雷模型对地雷的鉴别能力,研究了不同掩埋物对声．地震耦合效率的影响．首先,简述声波共振技术探测地雷的基本原理及其实验系统;其次,检测在没有埋藏物、埋藏地雷及埋藏砖头3种情况下声波激发的地表振动速度的幅频特性曲线;最后,用有无掩埋物地表振动速度相对值的数据处理方法分析地雷对地表振动的影响．研究结果显示,埋藏地雷与没有埋藏物的地表振动速度的比值在很宽的频带内大于1,地雷能引起地表振动状态的明显变化．表明掩埋地雷能提高声一地震耦合效率,声共振探雷模型具有较强的地雷鉴别能力．     

小波包频带能量分解在断路器机械状态监测中的应用

基于小波包原理,将断路器操作振动信号分解到独立的频带内,不同频带内信号能量的变化反映了断路器机械运行状态的改变.提取主要的频带能量作为断路器状态监测的特征向量,并根据试验结果确定了不同状态下能量特征向量的容差范围,从而实现了不同机械状态的简单分类,为断路器的机械状态监测提供了相应的量化依据.试验模拟了ZN12-35型真空断路器4种不同的合闸同期性状态,采用单个加速度传感器在机构箱上获取合闸时的触头振动信号.该信号经过小波包频带能量分解后,可以将各种合闸同期性状态分类集中在复平面中明显区分的不同区域内,从而验证了该方法在断路器机械状态监测中的有效性.重复试验表明,在保证监测系统稳定的前提下,该方法具有较高的状态监测准确率.