宽动态范围自适应变采样率数据采集系统设计

本文介绍了一种宽动态范围,采样率自适应变化的具有通用性的数据采集系统的硬件组成及实现原理。设计了程控衰减、放大电路及程控滤波电路,完成前端的信号调理工作,采用TMS320VC33这款DSP作为核心芯片,完成主要控制和自适应数字信号处理部分,实现了对信号的实时处理和分析。     

基于旋转门算法的自适应变频数据采集策略

针对无线传感器网络在监测类似室内或大棚等微气候环境数据时,传统的等间隔时间数据采集方法存在数据大量冗余、浪费网络带宽的问题,以及现有自适应变频数据采集策略仍然非常复杂的问题,提出一种基于旋转门算法的自适应变频数据采集策略,该策略根据旋转门算法能否“套住”数据以及能连续“套住”数据的次数,自适应地调整数据采集的间隔时间。仿真和实验结果证明,该策略与传统的等间隔时间数据采集方法相比,可以降低数据采集量76%以上,减少数据传输量90%以上。该策略具有创新性,实现简单,不仅可行,而且高效。     

自适应数据采集与重构算法仿真研究

针对固定采样周期和输入输出增益的动态信号数据采集观测失效问题,以二阶系统的阶跃响应过渡过程为研究对象,提出了一种采样周期和信号增益自适应数据采集与重构算法,能够根据实时系统的结构参数自动调整采样周期、数据采集输入调整倍率和数据重构输出匹配倍率,从而自动适应信号幅值和过渡过程调节时间的变化,实现有效观测.设计了自适应数据采集与重构MATLAB仿真程序,并借助一组具有代表性的检验试样运行验证了这种算法的正确性.     

一种自适应数据变化规律的数据采集算法

传统的等时间间隔的数据采集算法,在占用网络带宽和拟和精确度上存在着缺陷。鉴于此,该文提出了一种新的自适应数据变化规律数据采集算法,在该算法中,根据对当前一段时间所采集的数据变化情况的评估,设置了一种判断数据变化平滑度的策略,根据网络性能参数在当前时刻的变化趋势,自我调整采集数据的时间间隔,当判断数据变化比较平缓时,增加数据采集时间间隔;当判断数据变化比较剧烈时,减小数据采集时间间隔。最后,通过理论和实验分析验证了该数据采集算法在较小占用网络带宽的情况下,能得到更精确的数据拟和曲线。     

基于模糊推理的变步长LMS自适应滤波算法

LMS算法是一种基于最速下降法的最小均方误差自适应滤波算法.为了提高LMS算法的收敛速度,依据模糊控制原理,推导出一种结构简单的步长与误差的非线性函数关系,进而得出一种新的变步长LMS自适应滤波算法（FVSLMS）,该算法结构简单,易于实现.在理论上,根据万能逼近定理,用FVSLMS算法可以以任意精度逼近步长与误差的非线性函数关系,因此它可以作为以误差调节步长的变步长LMS算法的一类统一形式.最后,通过计算机仿真说明了FVSLMS算法具有较好的收敛性能.     

基于Levinson-Durbin算法的变采样周期调度

由于资源受限而产生的网络时延是多回路网络控制系统面临的最严重问题之一,该时延具有随机、时变的特性,它将导致控制效果不理想,甚至使得系统不稳定。针对该问题,本文提出了基于中间插件的变采样周期调度策略,通过动态调整各控制回路的采样周期来实现网络资源的动态分配,以有效地减小网络时延,保证系统的稳定性。仿真结果表明,将该策略应用到资源受限的网络控制系统中,可以较大程度地减小随机时变时延对控制性能产生的负面影响,使得控制系统工作稳定,并有效地提高网络控制系统整体的控制性能。     

一种变步长的自适应相干累积算法

提出了一种变步长的自适应相干累积算法。保证了失调误差较小，同时使算法在自适应初始阶段有较快的收敛速度。并且算法不受不相关噪声的干扰仿真结果也说明此算法的优越性。     

一种变论域模糊控制自适应算法

针对受控系统非线性、时变性、复杂性和不确定性的特点, 文中采用一种基于模糊控制的变论域自适应控制算法, 将变论域引入模糊控制的隶属函数中, 设计了输入函数的自适应律, 并通过李雅普诺夫函数进行了稳定性分析. 仿真结果表明在有干扰的情况下, 算法能很好的跟踪系统输入, 使系统跟踪误差小且能够保证系统的稳定性.该算法结构简单, 具有良好的鲁棒性和动态性能, 同时克服了系统参数变化对稳定性造成的不利影响. 仿真实例表明了本算法的正确性和有效性.     

基于模型自适应的声效鲁棒性语音识别算法

针对声音效果变化引起的语音声学特性的改变,提出基于声学模型自适应的方法。分析了正常模式下训练的声学模型在识别其他声效模式下语音的表现;根据随机段模型的模型特性,将最大似然线性回归方法引入到随机段模型系统中,并利用自适应后的声学模型来识别对应的声效模式下的语音。在“863-test”测试集上进行的汉语连续语音识别实验显示,正常模式下训练的声学模型识别其他四种声效模式下的语音时,识别精度均有较大程度的下降;而自适应后的系统在识别对应的声效模式的语音时,识别精度有了明显的改观。表明了基于声学模型自适应的方法在解决语音识别中声音效果变化问题上的有效性。     

液体氧化性物质压力检测数据自适应采集研究

液体氧化性物质作为一种危险化学品,具有火灾危险性,为确保其在生产、储存、使用和运输中的安全,对其进行危险性分级具有重要意义.针对分级检测过程中样品多样化以及单一采样频率难以准确完成压力测量的实际问题,以联合国《关于危险货物运输的建议书——试验和标准手册》为基础,设计了自适应的压力数据采集及处理系统.系统使用FPGA控制ADC对压力进行采样,并实时检测相邻两次采样之间的变化趋势以确定当前压力的变化速率,进而自适应调整压力的采样频率.实验显示,系统在保证精度的前提下,能够降低采样数据量,提高系统执行效率和数据传输效率.该方法的使用对危险化学品分级检测具有一定的实用价值.     

一种变迭代参数的变阶数LMS算法

介绍了基于分数阶数的变阶数最小均方算法(Fractional tap-length least mean square,FTLMS),分析算法中迭代参数对FTLMS算法收敛性能的影响.利用系统输出误差随滤波器阶数及滤波器抽头权系数迭代过程逐渐减小的特点,提出了一种新的变迭代参数的变阶数LMS算法(Variable parameter FTLMS,VP-FTLMS).在高噪声和低噪声环境下对本文提出的算法分别进行仿真验证,并与不同的滤波器阶数迭代参数设置下的FTLMS算法相比较.仿真结果表明,与FTLMS算法相比,本文提出的VP-FTLMS算法具有更快的阶数收敛速度及更小的稳态振荡,同时获得了较小的稳态额外均方误差(Excess mean square error,EMSE).     

基于箕舌线的变步长LMS自适应算法

通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系，提出一种新的基于箕舌线的变步长LMS算法，并将其应用于通信降噪。该算法除了具有传统固定步长LMS算法计算量小、稳定性较好、简单、易于实时处理等优点外，计算机仿真结果表明，其收敛速度、稳定性以及跟踪速度优于SVSLMS算法和NLMS算法，且不需进行指数运算，计算复杂度低于SVSLMS算法，用于通信降噪取得了较好的效果。     

一种基于数组生命期的数据分解算法

划分是一种自动分配计算和数据到各个处理器的编译技术,是分布存储结构下并行编译的核心问题.以往的划分研究较少从生命期的角度考虑数据分解问题,分解在数组的不同生命期中不一致时会产生冗余通信.为解决上述问题,提出了一种数据分解算法,通过定义-引用图来表示数组的数据流信息,并使用分解映射表为数组不同的生命期建立各自的数据分解.对矩阵求逆等9 个实际用例的实验结果表明,与以往不区分生命期的划分研究相比,使用所提算法能够在寻找数据分解时对并行收益做出更准确的评估,减少了通信冗余,从而提升了自动生成的并行代码的加速比.     

基于VB与研华数据采集卡的数据采集系统设计

根据DC600V青藏发电车电源检测的需要,利用研华数据采集卡搭建数据采集系统的硬件平台,介绍系统的硬件结构和软件结构,在此基础上以VB 6.0为平台,采用中断触发方式进行数据采集,实现数据的实时采集、动态显示等,并利用VB和SQL数据库技术,建立设备数据库,为用户提供机车运行状态的诊断和预测。实验证明该系统稳定性好、准确性高。     

风力发电机组的变论域自适应模糊控制

建立了变速变浆距风力发电机组的简化模型。在此基础上，将变论域自适应模糊控制应用到风力发电机组的转速和浆距控制系统中，改善风力发电机组的风能捕获性能。变论域自适应模糊控制器在保持规则形式不变的前提下。论域随着误差的变化而变化。这种控制器不但具有经典模糊控制的优点，如不需要精确的数学模型，产生非线性控制动作，良好的动态性能等．而且具有较高的控制精度。仿真结果证明该方法改善了风力发电机组的控制性能。     

基于循环变量的死循环检测

本文提出了一种检测C语言程序的循环结构中是否存在死循环的方法,该方法基于循环结构中的循环变量,采用了程序的静态分析技术,以及程序切片的思想来分析和理解程序,通过上述方法来判断给定的程序中是否存在死循环模式,也即在程序运行中是否会出现死循环问题,从而提高程序的运行效率.     

基于ADMM算法的网络连接数据变量选择

随着科技的发展,网络连接数据在统计学习、机器学习等领域的应用越来越普遍.在线性回归模型中,目前关于网络连接数据的变量选择研究主要针对的是同质性样本,即样本的个体效应α相同,但在现实中大多数样本的个体效应存在异质性,在不考虑异质性的情况下会使得模型的估计和预测产生较大偏差.因此,当网络数据中个体效应存在组异质性时,本文提...