LMS算法在LFMCW雷达信号处理中的应用

LFMCW雷达在自动驾驶技术中起着举足轻重的作用, LFMCW雷达后端的信号处理是实现雷达作用的关键,然而LFMCW雷达的调制泄漏问题严重影响LFMCW雷达后端信号处理,因此必须去除调制泄漏。自适应对消技术是一种典型抗干扰技术,其基本思想是：滤波器的工作参数随输入信号统计特性的变化而自适应调整,使滤波器一直工作在最佳状态,并将得到的滤波信号与输入信号进行对消。LMS算法提供的滤波器权值迭代公式可以使输入信号沿最快的方向稳定地逼近参考信号。因此,可以将LMS算法运用于自适应对消系统,对泄漏信号进行对消处理。将LMS自适应对消系统应用于实验,结果证明LMS自适应对消系统最大可实现50dB左右调制泄漏对消。     

管道泄漏检测实验平台设计与开发

针对常见的石油管道泄漏事故,设计开发了基于负压波识别方法的管道泄漏检测实验平台,介绍了实验平台功能需求分析、硬件平台构建、数据监测与控制系统设计、泄漏检测软件开发。通过该实验,学生能够了解简单的石油储运设备、输油作业调控流程,掌握压力数据的采集、存储过程,掌握特征提取和泄漏模式识别方法,加深了学生对管道泄漏检测技术在工程应用中的认识和理解。     

检测技术课程设计型实验系统研制

为适应工程教育和课程教学改革的需要,构建了检测技术课程设计型实验系统,设置了位移检测6个实验项目。硬件:依托传感器实验平台,传感器信号经信号调理模块调理后,送入基于Cortex-M3的微处理器模块进行信号处理和显示;软件:采用MDK作为实验平台,给出了基本的程序模块。实验系统软硬件设计均采用模块化思想,让学生自主设计完整的检测系统,有助于培养学生工程实践能力和设计创新能力。     

绝缘子雾霾天气下泄漏电流特性的研究

雾霾天气中,绝缘子处于极为不利的运行状态,污闪事故发生的可能性大为增加。为研究雾霾天气对绝缘子运行造成的影响,在高压实验室中模拟了燃煤和汽车尾气导致的雾霾环境,测量了在不同雾霾成分作用下绝缘子表面的泄漏电流。对实验中采集到的泄漏电流信号利用小波阈值去噪法进行去噪处理,对不同的阈值选择方法所得到的阈值去噪效果的优劣进行了比较,得到了最佳的阈值选择法。利用总体最小二乘旋转不变子空间算法提取泄漏电流的特征参数,并对其特性进行了分析。实验结果表明,含有SO_4~(2-)的雾霾比含有NO_3~-的雾霾对绝缘子泄漏电流的影响更大。     

数据的正态性检验方法

在进行数据的统计处理和统计检验时,往往假定数据来自于正态总体,因此对数据进行正态性检验十分必要.本文介绍了描述数据分布的QQ图及适用于小样本情形下数据正态性检验的夏皮罗-威尔克检验法和"Mudholkar"检验法.     

基于EGARCH模型的我国银行间市场风险的实证分析

通过对质押式回购利率时间序列数据进行正态性、平稳性、自相关性和条件异方差性检验,选择建立了AR（2）-EGARCH（1,1）模型,并最终计算出风险价值VaR的结果。     

基于LabVIEW的航空发动机转子故障诊断系统设计

以LabVIEW为开发平台,针对航空发动机转子系统的常见故障,利用数据采集卡采集故障信号,结合信号处理中的时频分析方法,设计了航空发动机转子故障诊断系统,并利用转子故障模拟实验器的实验数据验证了该系统的有效性.     

基于混沌理论的天然气管道泄漏检测实验

提出了一种基于混沌理论的天然气管道的泄漏检测方法。该方法利用混沌理论对噪声具有抑制作用,对同频率的微弱周期信号极其敏感的特点,首先将采集到的声发射信号的频率压缩至1~10 rad/s,然后将信号输入Duffing振子阵列系统中,以振子阵列系统的状态转换实现强噪声中泄漏信号的检测。仿真实验证明,该系统在强噪声背景下具有很强的抗干扰能力,能从噪声中检测泄漏信号并能提高泄漏检测的准确率。     

Origin8.0在超声波频谱分析实验课中的应用

为了弥补本科实验教学中有关超声波信号处理方面的缺憾,教师设计了采用水浸聚焦脉冲回波超声检测系统,对试样表面的一次表面回波进行采集和分析的频谱分析实验。同时,利用Origin8.0软件对采集到的数字信号进行了采样、滤波、截断和傅立叶变换(FFT)等信号分析。该实验强化了学生对利用计算机软件开展无损检测信号处理的重视,同时也加深学生对频谱分析方法的深入理解。     

心音采集电子综合实验项目设计与实现

面对目前高等教育中实验教学跨课程综合环节教学缺失的问题,提出了建设跨课程、跨学期的综合性实验课程的思想。采用心音采集作为示范项目,综合应用了信号传感、电路技术、微处理器技术以及简单的数字信号处理和控制原理等相关知识,以MSP430F6638微处理器为控制核心实现了对微弱心音信号的采集、存储、显示和传输。实验结果表明采集的心音信号能够清晰的显示出第一心音和第二心音。     

基于MATLAB的声音信号频谱分析仪

对声音信号进行频谱分析,是认识声音信号和处理声音信号的重要方法,因而基于声音信号频谱检测具有重要的意义。通过PVDF压电薄膜传感器采集音频信号,利用信号处理模块、声卡和MATLAB工程软件对音频信号进行频谱分析,实现音频数据信息的分析显示。     

输气管道泄漏音波信号的几种滤波算法

输气管道泄漏音波信号在传播过程中高频部分迅速衰减,低频部分能传播较远的距离.根据这一特点拟合仿真信号模型,以信噪比和均方根误差为指标对傅里叶变换、维纳滤波、中值滤波和小波分析进行对比分析,结果表明：小波分析去除背景噪声具有较高的信噪比和较小的均方根误差,中值滤波次之,维纳滤波和傅里叶变换最差.     

基于相关分析的管道裂损检测系统

管道运输在现代社会生活中的作用日益显著,而管道泄漏的现象造成了资源的严重浪费,也污染了环境,因此,管道泄漏检测技术得到越来越多的重视。本文阐述了用相关原理进行管道泄漏检测的原理,给出了漏点定位的算法,并编写了相关程序,从理论上实现了对管道漏损位置的定位并实现了基于现代信号处理和自动化装置的检漏。     

基于多项式拟合的实验仪器设备用电能耗预测方法

通过对实验仪器设备历史能耗数据进行分析处理,提出了一种基于多项式拟合的实验仪器设备用电能耗预测方法,实现设备未来一年能耗数据预测。该方法针对高校用电的周期性和阶段性的特性,适用于实验仪器设备的用电能耗分析和预测,有利于节能减排和高校能源的统筹规划。首先采集历史能耗数据进行多项式拟合得到拟合函数,其次根据该拟合数据计算得到增长趋势向量,然后通过该向量对拟曲线进行平移得到预测函数,从而实现预测目标年份的能耗数据。最后通过实验和数据分析证明本文方法的有效性和可行性。     

输气管道声波泄漏监测试验装置的设计与构建

设计了一套完整的基于瞬态模型法和声波泄漏检测法的高压输气管线泄漏试验装置.首先通过大量模拟计算,确定了试验装置的各种参数,并对各种仪表进行了选型;分析了声波在管道中的传播规律以及衰减特性,选取了合适的声波传感器,并对试验模型与实际输气管线进行了相似性分析;验证了模型试验的可推广性,然后分析了虚拟仪器的组成,设计了基于虚拟仪器的输气管道泄漏检测数据采集系统.     

基于多点随机搜索的自适应随机共振信号检测系统

提出了一种基于多点随机搜索算法的自适应随机共振系统模型,并以LabVIEW为平台开发了自适应随机共振微弱信号检测系统.该检测系统以典型非线性双稳系统为信号处理核心,以系统输出信噪比为优化目标函数,采用多点随机搜索算法自适应调整系统结构参数,使系统处于随机共振最佳状态,并获取微弱信号的频率特征值.利用该系统可测试各种系统参数及高斯噪声对随机共振的影响.实验结果表明,该系统检测效果良好,具有较好的应用价值.     

低应变反射法检测灌注桩完整性

对于带有普查性的灌注桩完整性检测,低应变反射法较为便利和经济。低应变反射法检测过程包括三大技术步骤:信号采集技术、波速确定技术和缺陷判断技术,三步骤环环相扣,均对检测效果有重要的影响。结合实践工程桩,应用低应变反射法对桩身完整性问题做出综合评价,对各代表性类型的工程桩做出判断分析。     

全自动驻波法声速测量仪设计

设计和制作了一款全自动驻波法声速测量仪。该测量仪以上位机为核心,利用有效值检测模块将声波接收器产生的高频交变电压信号转化为直流电压信号,数据采集卡采集有效值检测模块输出的电压信号值,通过单片机和步进电机驱动器控制步进电机的转动,实现声波接收器的运动,以达到对驻波场中各点声压大小的自动测量;获得数据的同时,得到直观的声压变化与接收器位置关系图,数据和图片可以保存和输出。实验结果表明,该仪器彻底消除了回程差,测量效率高,操作简便,形象直观。     

随机信号与其导数和的广义平稳性

目的 为了考虑随机信号与{X(k)(t)±X(l)(t),t∈T,0≤k,l≤n,k≠l}的广义平稳性.方法 利用了广义平稳随机信号和联合广义平稳性的定义及数学归纳的方法.结果 讨论了广义随机信号与{X(k)(t)±X(l)(t),t∈T,0≤K,l≤n,k≠l}的广义平稳性,得到了两个重要结论,并给出了证明.结论 证明了广义平稳随机信号与其任意阶导数代数和的广义平稳性及广义平稳随机信号两个不同阶导数代数和的广义平稳性.     

基于ACFM的油管缺陷在线检测实验平台设计与测试

针对油管缺陷检测实验不稳定、自动化程度较低等问题,采用LabVIEW数据采集处理技术和虚拟仪器软件体系结构串口通信技术,设计了基于交流电磁场检测技术的油管缺陷在线检测实验平台,并开展相关测试,实现了实验室条件下油管表面缺陷的高精度自动化检测。采用LabVIEW虚拟控制面板能够同时控制台架运动和缺陷特征信号的采集、处理和动态实时显示,节约了硬件成本,降低实验教学课时。