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[硕士论文] 马雨生
电路系统 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:随着卫星导航技术的不断发展,全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)包括美国GPS、中国北斗、俄罗斯GLONASS、欧洲Galileo等导航卫星系统得到广泛使用。四大卫星导航系统信号频率虽然分布不同,但都集中在1170~1610MHz频段内,这对兼容多种卫星信号多个频段的射频前端器件设计带来巨大的契机。接收机从天线接收的卫星信号较弱,环境噪声无处不在加上系统内器件自身的噪声,都将干扰卫星信号影响正常通信,对抑制噪声干扰并放大卫星信号的前端器件的研究则尤为重要。因此,覆盖GNSS频段的最前端器件低噪声放大器的设计研究具有突出的现实意义。
  本文针对应用于GNSS全频段接收机的高性能低噪声放大器,使用两级放大电路结构宽带匹配技术相结合,并基于SMIC0.18μm MMRF CMOS工艺设计了一款工作于1.1~1.7GHZ频率范围内的宽带低噪声放大器。该宽带低噪声放大器第一级放大电路使用源极电感负反馈的共源共栅结构,输入匹配网络由切比雪夫带通滤波器结构组成,在最小噪声系数前提下拓展系统带宽;第二级放大电路采用共源结构,输出匹配网络使用π型匹配,实现共轭匹配提升系统增益;级间匹配网络引入并联峰化技术结合T型匹配,减少输入输出反射系数并拓展系统带宽。同时,利用电流镜构成有源偏置电路为晶体管提供稳定电流,栅漏极RC并联反馈和源极电感负反馈组成多重反馈结构提升系统带宽和稳定性。最后使用ADS软件进行原理图绘制,并做大量仿真实验优化。
  仿真结果表明,在工作频段1.1~1.7GHz范围内,噪声系数小于1.75dB,增益大于25dB,输入输出反射系数均小于-11dB,供电电压1.8V条件下功耗为16.5mW,且电路处于绝对稳定状态。因此,本文设计的低噪声放大器在保证较宽工作频率的同时,具有低噪声、高增益等特点,满足低噪声放大器的设计要求。
[硕士论文] 杨东东
电路系统 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:电梯的质量是一个国家科技水平和人民生活水平的象征之一,传统的电梯侧重电梯的电气特性和机械特性,强调的是电梯的安全。现在电梯厂商不仅仅追求其安全性,同时也强调电梯的人性化设计和舒服感设计。作为电梯的主要重要组成部分,电梯屏显系统普遍存在设备简单,功能单一,屏显系统安全性无法兼顾等问题,为此,本论文针对传统电梯屏显系统的不足,提出一种基于ARM的嵌入式电梯屏显系统设计。
  1)为满足电梯屏显系统实时多媒体信息处理和通信控制需求,本文利用双核嵌入式系统,构建了电梯多媒体屏显系统硬件平台。双核嵌入式系统分别采用基于ARM的LPC11C14和N32903,N32903芯片主要实现多媒体信息的快速编解码处理和实时屏显驱动控制,主要功能包括利用静态图片播放实现电梯楼层及运行状态,动态百叶窗图像播放实现电梯广告的动态显示,根据楼层状况进行音频文件播放等多媒体处理;另一方面利用LPC11C14完成嵌入式电梯屏显系统电梯控制柜之间的通信控制。嵌入式双核系统分工明确,有效提升了电梯多媒体屏显系统的运行效率。
  2)在实现了电梯多媒体屏显基础上,利用基于Zigbee的无线传感技术构建了电梯环境参数无线传感监测网,将双核系统中的LPC11C14作为传感网网关,完成了电梯环境监测数据显示。利用该监测系统,在实现电梯多媒体显示的同时,可实时获取传感网络监测到的电梯环境参数,并将获取的状态参量进行实时显示,为用户和电梯管理方提供安全监测保障。
  本文设计的电梯屏显系统解决了传统屏显系统功能单一、多媒体处理能力差的问题,同时利用基于无线传感网的电梯环境参数监测屏显方案实现了电梯多媒体屏显安全监测显示功能相结合。测试结果表明,嵌入式多媒体显示系统设计合理,运行稳定,可维护性好,设计的电梯环境参数监测显示方案可行性强,达到设计效果。
[硕士论文] 徐慷
电路系统 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:太阳能是当前各类新能源中最具优势的可再生能源。硅基太阳能电池历史悠久,技术成熟,是最主要的光伏器件。如何提高太阳能电池的光电转换效率是解决其应用成本的关键所在。而提高电池的光吸收率,尽大限度地利用光能是当前需要克服的技术难题。因此,各种不同的陷光结构成为了科研学者们追逐的热点。
  本学位论文基于国内外太阳能电池研究进展,针对目前主要存在的提高电池光吸收的关键问题,利用表面等离激元效应研究了硅基材料表面各种陷光结构的光学特性。在硅基材料表面设计了两类提高光吸收的结构,即金属纳米光栅和金属银纳米球,系统研究了三种陷光结构对非晶硅薄膜电池光吸收特性的影响,并得到优化后的结构参数。
  1、在非晶硅薄膜电池表面设计银纳米光栅,分别通过TM波、TE波TEM波垂直入射电池表面,研究了不同结构参数对光吸收影响并进行优化。确定出不同应用条件下最佳的几何参数。优化后电池吸收光子数为参照电池的92%。
  2、利用表面等离极化激元效应,研究了背表面置Ag纳米光栅,设计了三角柱状矩形长方体状银纳米两种结构。研究分析了周期、半径、材质面积对电池光吸收的影响并进行优化。结果表明银纳米光栅比铝纳米光栅具有更高的吸收率。两种结构中,矩形长方体纳米光栅光吸收率最高,较参照电池提高了104%。并对入射光角度的敏感度也得到了改善。
  3、基于局域表面等离激元共振,对比了不同分布方式布置银纳米球电池的光吸收效果。分析了前表面分布、前后表面同位交错分布。结果表明,半径、周期分布位置均对硅薄膜光吸收有影响。三种分布方式中,前后表面均匀分布光吸收效果最好,较参照电池提升了50%。陷光结构能够有效提升薄膜电池的光吸收,为薄膜太阳能电池设计发展提供了理论上的支持。
[硕士论文] 唐晓菀
电路系统 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:目标宽带电磁散射特性的分析对雷达探测、目标识别等技术发展起着至关重要的作用。矩量法分析目标宽带电磁散射特性需要逐点分析,计算时间长,占用内存大,对于复杂目标甚至无法计算。因此,研究一种高效算法对目标宽带电磁散射问题进行精确求解,已经成为电磁理论研究中的一个重点课题。
  本文基于矩量法基本原理,对目标宽带电磁散射问题进行了深入研究。针对超宽带特征基函数法分析目标宽带电磁散射特性时存在计算效率低,占用内存大等问题,本文提出了一种通用特征基函数法,并对其基函数构造方式及低频点冗余计算问题提出了改进。
  首先,针对传统超宽带特征基函数法在低频点计算精度的不足,提出一种通用特征基函数法。该方法对基函数构造方式进行了改进,得出主要特征基函数后,考虑子域间的耦合作用,求出次要特征基函数,然后再分别采用奇异值分解技术去除基函数的线性相关性,数值算例表明改进的方法大大降低了低频点的计算误差。
  其次,针对通用特征基函数法在分析目标电磁散射特性时,需要设置足够多的入射平面波激励,计算效率低等缺点,提出应用奇异值分解压缩激励矩阵,有效地减少了激励的数目,加快了基函数的生成速度,降低了内存需求。同时针对通用特征基函数法在频段内的各个频率点都需要重新构造缩减矩阵的问题,提出一种通用特征基函数法结合模型参数估计技术(MBPE)的有效方法,该方法在待分析频段内设置一些采样频率点,在采样点上应用通用特征基函数求解RCS,这样仅需要在少量采样点上构造缩减矩阵,有效地提高了计算速率。
  最后,针对传统通用特征基函数法在低频点存在冗余计算这一问题,提出一种自适应构造通用特征基函数法。该方法将待求频带自适应划分为多个子频带,并分别在各个子频带的最高频率点构建通用特征基函数,这样各个子频段就可以使用各自的通用特征基函数分析目标宽带电磁散射特性。该方法有效地降低了低频点的计算复杂度,减少了缩减矩阵维数,提高了求解的速率并降低了内存消耗。
[硕士论文] 徐雨
电路系统 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:NO2作为重要大气痕量气体,是生成臭氧、二次气溶胶等光化学污染的重要前体物,也是导致酸雨、光化学烟雾的主要来源,同时影响灰霾形成,俨然已是制约城市经济发展居民身体健康的主要障碍。“十三五”环境规划中指出到2020年要实现氮氧化物(NOx∶NO,NO2)排放总量削减15%。因此,监测大气NO2浓度对评估城市大气污染程度,及推出相关防治举措都有至关重要的指导意义。
  鉴于传统光学探测设备成本高昂、体积庞大监测点灵活性差、受有线数传方式束缚的困扰,本文开展了以低成本电化学传感技术对NO2的探测研究,研制了用于城市大气测量的无线便携式大气NO2高灵敏电化学传感系统
  系统以高灵敏四电极电化学传感器为NO2浓度传感载体,依托高信噪比调理电路为信号转换载体,利用差分算法补偿痕量浓度下零点电流漂移对测量的干扰,基于TMS320F28335DSP中控单元完成数据采集综合处理,搭载LoRa无线数传突破数据的远距离抗干扰传输,立足LabVIEW监控中心实现浓度反演、校正、显示存储,基于低成本电化学传感技术攻克了对大气NO2的定量观测。实验表明,系统在摆脱有线数传束缚基础上可稳定探测NO2,对100ppbv的NO2标气响应时间T90<34s,标定探得其灵敏度为0.242mV/ppbv,时间分辨率为10s时检测限为1.5ppbv(3σ)。为验证准确性,将系统置于合肥市西北郊科学岛进行了连续2个昼夜大气NO2观测,并参考设备CRDS系统对比,探讨了测量结果演变机理,除去传感系统因环境湿度贴近极限工作湿度时测量结果奇异部分,二者表现出良好一致性,相关度R2达到0.940,线性拟合斜率为1.047±0.006,并证实了检测限的可靠性,最后解析了温湿度和其他痕量气体(O3、NO、SO2)等干扰源。研究结果表明,本系统可为城市大气NO2高灵敏监测在光学仪器之外,提供一种低成本便携、可量产的举措,未来搭载无线传感网络可助力区域性NO2分布特征及时空演变规律的归纳,为NO2污染预报预警、治理控制环保部门制定政策标准提供科技支撑。
[硕士论文] 王威
电路系统 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:稀疏表示理论突破了传统奈奎斯特采样定律的限制,是信号处理领域最耀眼的成果之一,由于其出色的分类性能及对噪声和遮挡的鲁棒性而备受关注,于2009年被成功地应用到人脸识别中,为人脸识别的研究提供了新的方法。
  字典学习一直以来是稀疏表示人脸识别领域的重点研究方向之一。学习一个高性能的字典,能够提高人脸识别的准确性,各种字典学习方法被不断提出。其中,Fisher判别字典学习将Fisher准则引入到字典学习模型中,学习到具有字典识别力和编码系数判别性的结构化字典,在该字典上对测试样本进行稀疏表示分类,显著提高了人脸识别准确率。
  为了进一步提高识别算法的准确性,本文同时从字典学习提高稀疏编码系数的判别性两方面进行考虑,围绕基于Fisher判别字典学习的方法展开研究,提出了两种改进方法,本文主要研究工作及创新点如下:
  (1)提出了基于FDDL的局部约束分组稀疏表示人脸识别方法。为了获得更具判别性的稀疏表示系数,首先利用FDDL算法对训练样本进行学习,得到具有判别性的字典和判别性的表示系数。然后利用学习字典对测试样本进行稀疏表示,并在稀疏编码过程中施加局部性和分组稀疏性的双重约束,保留了测试样本相近的字典原子之间的局部结构信息,同时又能够用较少的字典类别对测试样本进行表示。最后综合利用训练阶段测试阶段的判别性表示系数,对测试样本进行分类。在常用人脸库上的对比实验验证了该算法能够提高人脸识别准确率。
  (2)提出了基于FDDL的联合稀疏表示人脸识别方法。为了充分挖掘样本的标签信息,提高编码系数的稀疏性和判别性,对测试样本在学习字典上的稀疏编码过程施加联合稀疏约束。首先对测试样本在每一组子字典上进行稀疏表示,利用表示残差对测试样本的类别进行预测,然后用得到的预测值对其相应的组别进行加权约束,该方法可选择尽可能少且测试样本类别较为接近的子字典对其进行表示,能够显著提高编码系数的判别性;同时结合整体稀疏方法,保证了所选分组内部的稀疏性。最后利用训练阶段测试阶段的表示系数,共同对测试样本进行分类。在常用人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性。
[硕士论文] 郭家诚
电路系统 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:随着我国经济的快速发展,人民的生活水平得到了不断地提高,人们的出行需求也相应的多了起来。因为铁路运输本身所具有的安全、高效等特点,成为了人们中远距离出行的首要选择方式。随着客运量逐年的提高,在节假日特别是春节和寒暑假等客流高峰时期,如何能够有效地解决旅客购票难的问题显得尤为重要。
  旅客购买车票的途径主要有车站售票大厅人工窗口和自助窗口实体购买以及网络购票。实体窗口的设置一般是根据管理者以往的经验设置的,所以可能出现设置窗口过少,造成单个窗口在客流高峰期排队人员过多,效率低下,使得旅客排队时间过长,严重的影响了旅客的出行效率,还会对铁路部门的满意度造成下降;除此之外,还可能出现设置窗口过多,或是客流量较少时造成部分窗口闲置,这样会造成车站资源的浪费,同时增加了铁路部门的成本。所以窗口的数量设置多少才是合理的,这需要经过科学的计算,这也是本文解决的问题。任何一种购票的方式都和购票旅客的排队行为密不可分。
  通过以上的分析,本文所做的研究是通过对以往国内外研究人员对排队论在工程中的实际应用以及铁路售票系统实际运行状况的调查研究,并进行总结。研究分析从旅客排队到接受服务所需要等待的时间各个人工及自助售票窗口的开设数量之间的关系,找出它们之间的规律,再运用排队论的相关理论知识,建立合适的模型,进行计算机的仿真模拟,找出窗口开设数量旅客等待时间、满意度等关系的最优解。根据实际情况,实时的对开设窗口数进行动态的调整,兼顾效率成本。
[硕士论文] 程浩
电路系统 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:太阳能是21世纪以来最具有开发前景的新能源之一,光伏发电成为高效利用太阳能的一种方式。光伏逆变器属于光伏发电系统中的重要器件,一旦出现故障将会导致系统稳定性降低乃至停转。对光伏逆变器进行故障特征提取是提高光伏发电系统稳定性的关键,由元器件参数退化引起的软故障,特征不明显、区分度差,且传统的特征提取方法难以达到预期效果,故对光伏逆变器软故障特征提取方法的研究具有实用价值。本文具体研究内容如下:
  本文选择具有代表性的三电平中点钳位型(NPC)逆变器作为实验对象,首先在深入分析其工作原理的基础上对电容软故障类型分类,然后通过Matlab/Simulink建立电路模型,仿真得到不同软故障类型对应的三相桥臂中点间线电压信号作为故障信号,提出了两种软故障特征提取方法:
  基于VMD小波能量软故障特征提取,元器件参数发生退化时,故障信号的频带能量分布会发生较大波动,信号频带特征包含故障信息,故障信号的VMD小波能量可为故障特征。首先以排列熵算法优化VMD模态分量个数,提取故障信号VMD模态分量的小波能量构建故障特征向量,对获取的特征向量降维,最后结合支持向量机实现软故障的分类,经实验证明,传统的小波、EMD小波特征提取方法相比,VMD小波特征提取法精度高,速度快,在软故障诊断方面优势突出;
  基于参数辨识的软故障特征提取,电容值是衡量电容健康状况最直接的指标,电容值可作为软故障特征。信号的统计学参数可以很好地反映信号时域的能量分布和状态波动,优选部分量纲系数和无量纲系数作为故障信号的统计学参数并构建参数向量,将参数向量作为极限学习机的输入,以电容值作为极限学习机的输出,通过分析预测误差和算法运行时间确定最优极限学习机隐层神经元数量,利用训练好的极限学习网络进行参数辨识获取电容值,实验表明,传统BP算法相比,本文提出方法更适用于逆变器软故障特征提取。
[硕士论文] 翟木易
电路系统 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:线性调频(LFM)信号是一种典型的非平稳信号,广泛应用于雷达、通信、声呐等系统中。对LFM信号进行检测参数估计具有重要意义。LFM信号在传输过程中难免受到干扰,因此如何从噪声和多分量信号中分离出所需LFM信号,即LFM信号滤波,成为一个亟待研究的课题。有限长LFM信号经过分数阶傅里叶变换(FRFT)会呈现能量集聚现象,因此FRFT成为分析LFM信号的有效工具之一。
  首先,采用短时傅里叶变换(STFT)、Wigner-Ville分布(WVD)及Wigner-Hough变换(WHT)对单分量及多分量LFM信号进行检测。其次,研究了FRFT理论,构建了LFM信号检测参数估计模型,通过数学推导,阐述了分数阶傅里叶域单分量及多分量LFM信号的参数估计原理,讨论了量纲归一化、采样频率、信噪比对LFM信号参数估计性能的影响。对比分析了FRFT、STFT、WVD及WHT对LFM信号的检测性能,结果表明FRFT更适合处理LFM信号。再次,给出了分数阶傅里叶域LFM信号滤波算法的具体流程,建立了单分量含噪LFM信号滤波模型及多分量LFM信号分离模型。仿真结果表明,经FRFT滤波后,单分量含噪LFM信号的信噪比提高了近2.04dB,且FRFT可有效分离多分量LFM信号。
  最后,提出了一种基于延时相关FRFT的含噪单分量LFM信号改进滤波算法。传统FRFT滤波算法相比,改进滤波算法的计算量明显减少。经过改进算法滤波后,信噪比提高了近2.41dB。理论分析和仿真结果表明了改进滤波算法的可行性和有效性。
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