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[硕士论文] 何百惠
数学 扬州大学 2018(学位年度)
摘要:复杂网络的状态估计是控制工程界研究的热点问题之一.在许多实际应用中,复杂网络节点的信息通常通过一个共享的通信网络进行数据传输,但由于带宽限制,数据传输过程中容易发生数据堵塞和数据丢包现象,因此,为通信网络设计相应的通信协议尤其重要.通过配备相应的通信协议,可以规定每一时刻仅有部分节点获得网络的使用权限,从而使数据传输井然有序.那么,在通信协议下,分析和估计复杂网络的动力学是十分必要的.本论文分别讨论了复杂网络基于轮询协议(Round-Robin Protocol,简称RR协议)和随机通信协议下(Stochastic Communication Protocol,简称SCP)的状态估计问题,所考虑的复杂网络是一类离散的复杂网络,且具有外部噪声、非线性输出扰动及混合时滞.主要研究内容如下:
  第一章介绍了复杂网络的研究背景、基于通信协议的复杂网络状态估计问题的研究现状,并提出了本文所要研究的问题.
  论文第二章研究了基于RR协议的有噪声扰动的复杂网络的H∞状态估计问题.所考虑的复杂网络模型既有离散时滞,也有无穷分布时滞,并且其测量输出含有非线性时滞扰动项,通信协议采用RR协议来规范各节点使用通信网络的权限.针对基于通信协议的系统性能分析的问题,现有的大部分文献规定每个通信时刻仅有一个节点获得通信网络的使用权.基于此,本文首次提出节点分组法,将节点分成若干个小组,使得在每个通信时刻,一组而非一个节点使用通信网络,从而保证了系统的可观性,进而更有效地估计了复杂网络的状态.为此,通过构造一类新的依赖于通信协议的Lyapunov泛函,并利用Lyapunov稳定性理论和新的分析技术,导出了基于RR协议的估计误差系统渐近稳定的充分条件.在此基础上,由一组线性矩阵不等式的解表示出每个节点所需H∞估计器的增益矩阵.最后,数值模拟验证了所得到的结果的有效性.
  在第三章中,研究了基于SCP的有噪声扰动的复杂网络的状态估计问题.本章同样将节点进行分组,再采用SCP调度来合理分配通信资源,并且通信网络所采用的SCP规则通过一新的马尔科夫链进行建模.然后通过构造一类新的依赖于随机通信协议的Lyapunov泛函,利用随机微分方程稳定性理论,导出了基于SCP的估计误差系统均方指数有界的充分条件,并且求出了每个节点所需估计器的增益矩阵.
[硕士论文] 陈艳
数学 扬州大学 2018(学位年度)
摘要:近二十年来,低密度奇偶校验码(LDPC codes)由于其逼近香农限的性能逐渐成为人们关注的焦点。研究发现,LDPC码的校验矩阵的稀疏性使其在译码复杂度、错误平层等各方面都有良好的表现。因此,它在光纤通信、声频广播、移动通信等各个领域都得到了广泛的应用。本文提出了拟循环LDPC(QC-LDPC)码的两种构造方法,给出了所构造出的QC-LDPC码的码率计算公式,并利用计算机模拟仿真分析了它们的性能。
  首先,本文研究了QC-LDPC码的一种代数构造方法。L.Chen等人在1994年提出了QC-LDPC码的一种构造方法,其构造步骤为先构造满足RD约束的基矩阵,再通过矩阵弥散扩张成围长至少为6的低密度奇偶校验矩阵。关于基矩阵的构造他们给出了分别基于加法子群和乘法子群的两种构造方法,本文对这两种方法进行了改进和推广,提出了两种新的构造方法。第一种为基于乘法子群陪集的基矩阵构造法,以乘法子群及其陪集为基础集构造满足RD约束的基矩阵,其元素皆为陪集代表元的线性组合。第二种为基于Ω条件的基矩阵构造法,这里我们称有限域Fq上的集合U,V满足Ω条件是指它们满足:对任意(u',v'),(u,v)∈U×V,若uv=u'v',则u=u',v=v'.
  接着,本文改进了L.Zhang等人对基于加法子群构造的QC-LDPC码的码率的计算方法,并应用于计算我们提出的两种构造方法所得到的QC-LDPC码的码率。本文将对校验矩阵的秩的计算转化为对与其等价的分块对角矩阵的秩的计算,先将分块对角矩阵进行行列转换,后对转换后的分块对角矩阵分块求秩。我们还利用杨辉三角形分析了排列组合数的奇偶特性,进而得到了我们提出的两种QC-LDPC码的校验矩阵的秩的表达式。
  最后,本文采用比特翻转译码方法,用MATLAB对基于乘法子群,基于乘法子群陪集以及基于Ω条件等三种构造方法构造出的QC-LDPC码的纠错性能进行了仿真分析。计算结果表明,若取门限为3迭代次数为20,当误码率低于10-5时,基于乘法子群构造的码的误码平层更低,而基于Ω条件构造的码的误码率较优于基于乘法陪集构造的码的误码率。对译码门限研究时发现三种代数构造方法都较适用于门限为4的比特翻转译码算法,且仿真结果与比特翻转译码方法的瀑布特性相一致,因此我们提出的两种构造方法构造的QC-LDPC码和L.Chen提出的基于乘法子群的构造方法构造的码一样,在信噪比较高时均有较好的译码性能。
[硕士论文] 周长玲
信号与信息处理 扬州大学 2018(学位年度)
摘要:信号空时参数估计是阵列信号处理技术的一个重要研究方向,在认知无线电、合成孔径雷达等领域都有着重要的研究价值。为了实现信号空时参数的联合估计,需要对信号进行数字采样。传统的均匀采样方法需要较高的采样速率以满足奈奎斯特条件,给模拟与数字处理都带来了较大负担。互质采样由于其采样率低,且具有更好的多目标处理能力,逐渐成为空时参数估计领域的研究热点,但已有方法只适用于线阵,无法直接推广到其他阵列结构。而均匀圆阵由于其应用灵活,且对称结构,能够实现360°方位角覆盖,在实际中有着广泛应用。本文针对均匀圆阵,研究互质采样下的信号空时参数估计问题,主要工作总结如下:
  1.研究了基于子空间方法的均匀圆阵互质采样空时参数估计问题。利用相位模式激励理论,将均匀圆阵映射为线阵,构造出具有范德蒙结构的空时二维虚拟阵列,引入空间平滑方法恢复出满秩的协方差矩阵,从而将互质采样方法推广到均匀圆阵的情形,利用子空间方法实现基于互质采样的均匀圆阵角度多普勒频率联合估计。仿真分析表明,相对于均匀采样方法,该方法具有更强的多目标处理能力以及更好的估计精度。在此基础上,针对稀疏均匀圆阵的情形,分析了波束空间变换残余项的影响,给出了互质采样条件下,稀疏均匀圆阵波束空间变换后的空时虚拟阵列模型,通过阵列内插方法,构造出均匀平面阵结构的空时虚拟阵列,实现了基于子空间方法的稀疏均匀圆阵互质采样角度-多普勒频率联合估计。仿真分析表明,通过引入稀疏均匀圆阵,能够以较少的天线阵元获得更大的阵列孔径,因而具有更好的目标估计性能。
  2.研究了基于连续压缩感知的互质采样均匀圆阵空时参数联合估计问题。基于子空间方法的均匀圆阵互质采样空时参数估计依赖空间平滑构建协方差矩阵,需要牺牲阵列孔径,影响算法性能。同时,引入相位模式变换,不可避免地存在映射误差,造成算法性能下降,在阵元稀疏时,由于采用阵列内插,还会导致角度覆盖范围减小。针对上述问题,本文基于相位模式激励理论,提出了一种基于均匀圆阵互质采样连续压缩感知空时参数估计方法。该方法利用波束空间变换,建立波束空间阵列导向矢量与范德蒙结构矩阵的联系,从而将连续压缩感知方法推广到均匀圆阵空时参数估计的情形。该方法能够有效降低映射误差,实现360°角度覆盖,同时无需空间平滑损失阵列孔径,因而具有更好的估计精度和目标分辨率。
[硕士论文] 任田丽
计算机应用技术 东北林业大学 2018(学位年度)
摘要:近年来,随着计算机科学信息技术的迅猛发展,音频信号的声学方面的相关研究已经逐渐成为当前音乐领域的研究热点。基于声学特征的乐器识别是当前音乐信号分析工作的重点,为了提高乐器音频信号种类识别正确率,本论文主要是对收集到的古筝、吉他、钢琴、手风琴、口琴、唢呐这6种乐器的音频进行研究,主要包括有以下几个方面的工作:
  首先,本论文针对乐器音频信号中附加噪声导致的乐器音频信号识别率低的问题,本文采用改进的变分模态分解(VMD)对乐器音频信号进行去噪处理。本论文是通过先采用VMD将乐器音频信号分解成一系列平稳的窄带分量(IMF),之后,通过相关系数大于或等于0.5的IMF与相关系数小于0.5的IMF被小波阈值去噪后得到的有效的信息一起重构信号的方式来对VMD进行改进的。在相同的实验环境下,分别研究了小波阈值去噪、经验模态分解、VMD、改进的VMD等方法对乐器音频信号的去噪效果的优劣,仿真实验结果表明,本文采用的改进的VMD算法比其他去噪算法去噪鲁棒性更好。
  其次,为了在去噪后能进一步提高分类正确率,从乐器音频信号中提取充分体现声音特性的声音特征,该声音特征为基于改进的核主成分分析(KPCA)降维的Mel频率倒谱系数与一阶差分Mel频率串联起来的24维的组合特征。本论文提取24维Mel频率倒谱系数、24维一阶差分Mel频率倒谱系数作为分类器的输入参数,实验结果表明,Mel频率倒谱系数与一阶差分Mel频率倒谱系数串联起来的共48维的组合特征在对比分析实验中比单个特征获得了更高的识别率。由于此组合特征的维度非常高,为了提高运算速度,提高分类识别的精度,降低运算量,本论文采用改进的KPCA算法对此组合特征进行降维实验,仿真实验结果表明,改进的KPCA比KPCA与主成分分析(PCA)降维后保留了更多的体现音频信号音色特性的成分,去掉更多的干扰成分。
  最后,本论文采用由改进的PSO优化的SVM作为乐器音频信号的分类器。首先,由于实验数据样本少,本论文决定采用支持向量机来对去噪后的乐器音频信号的特征进行分类识别。由于SVM的参数的选择对识别结果影响很大,本论文在接下来的仿真实验中分别采用粒子群优化算法(PSO),改进的PSO来优化SVM参数,该改进的PSO算法是对PSO进行了自适应惯性权重和异步自适应学习因子的改进,实验结果表明:经由改进的PSO优化参数的SVM获得更高的乐器音频信号分类识别率。
[硕士论文] 姜涛
计算机系统结构 东北林业大学 2018(学位年度)
摘要:深度学习技术作为机器学习研究中一个新的领域,其模拟人脑的分层处理机制,对输入的数据逐级提取从底层到高层的特征,以强大的建模和表征能力在语音识别领域得到了广泛的应用。然而,对基于深度学习的声学模型进行训练需要耗费大量的时间。GPU相对于传统的CPU而言,具有更加强大的并行计算能力,因此更加适合深度学习模型的训练。针对深度学习模型中深度置信网络(DBN)忽略语音信号的时序动态信息的问题,本文提出基于记忆模块的深度置信网络(DBNMM)的声学模型,提高语音识别的准确率;为提高基于DBNMM的声学模型的训练效率,从单GPU和多GPU两个角度提高模型的训练速度。本文的主要工作如下:
  (1)分析现有的深度学习模型结构和其在语音识别领域中的应用,针对DBN模型过度关注神经网络的深度而忽略语音信号的长时时序动态相关性的问题,从信号处理的角度分析循环神经网络(RNN)的循环结构,对DBN模型进行改进,提出DBNMM模型。通过在DBN模型的隐含层添加一个FIR滤波器充当记忆模块,实现对历史信息的存储。结合DBNMM模型不同隐含层特征提取的特点,即高层提取更加抽象的特征,使用不同的记忆模块单元。同时为简化记忆模块的复杂度,对隐含层之间的权重矩阵使用低秩分解。结合语音信号的局部相关性,提出基于步幅的DBNMM模型。实验结果证明:相对于RNN、LSTM等模型,DBNMM模型具有更加良好的语音识别效果。
  (2)为解决DBNMM模型参数较多、单GPU无法一次性存储的问题,提出基于权重矩阵分片的方法,将DBNMM的权重矩阵划分成多个子权重矩阵。同时通过将隐含层与可视层之间的连接作为GPU最小的计算单元,使得子权重矩阵可以存储在GPU的共享内存内,从而提高模型的训练效率。同时为了充分利用GPU的计算资源,使用CUDA的流并行,使得在不同流中核函数的运行和数据传输可以同时执行。针对多GPU中参数交换成为制约性能提高的问题,采用数据并行方法和延时更新思想,提出基于分合的异步随机梯度下降算法(DM-ASGD):各个GPU分别利用数据子集进行若干次迭代的训练后,将各个GPU训练得到的梯度等参数传输到速度最快的GPU上;然后在速度最快的GPU将经过一定次数的迭代训练后得到的模型参数传输到其他GPU;重复以上过程,直至所有的数据子集训练完成;最后将各个GPU的模型参数取均值,作为最终的模型训练结果。实验结果证明本文提出的基于GPU的DBNMM模型训练方法可以在保证语音识别正确率的前提下,有效提高模型的训练效率。
[硕士论文] 周明娟
通信与信息系统 兰州交通大学 2018(学位年度)
摘要:表面肌电信号(sEMG)发源于脊髓中的运动神经元,是一种常见的生物电信号,也是产生肌肉力的电信号根源,它可以通过表面电极的引导来获得,反映了神经肌肉的功能状态,蕴含了有关肌肉活动的各种信息,因此它的检测及分析对神经肌肉诊断、运动医学等方面都具有重要意义。本文旨在研究设计一整套具有良好抗噪声性能的表面肌电信号采集装置,并通过实验测试其可靠性和有效性。
  (1)对肌电信号的产生机理、数学模型等进行了阐述,为后续采集装置的研究和设计奠定了理论基础。
  (2)在了解表面肌电信号自身特征的基础上,充分考虑采集过程中可能面临的各种噪声干扰,针对以上问题,确定采集装置的设计方案。包括采集信号检测部分、前置信号放大部分、带通滤波部分、工频陷波部分、信号二级放大部分和显示终端。本论文所设计的装置采用低阻抗差分电极形式,从源头上降低了信号的损耗,抑制了共模干扰。对信号的放大采用分级放大方案,一方面降低了对芯片、元件的性能要求,节约成本,另一方面也有助于防止在信号被滤波前内含的直流分量被过分放大造成微弱的肌电信号被淹没,同时也便于放大增益的灵活调节。此外,采用10阶Sallen-Key带通滤波器,阻带衰减速度极快,能够对环境噪声以及其它干扰信号有很强的衰减能力。实验结果表明,所设计的采集装置,具有较好的抗干扰性能,采集效果显著。
  (3)设计表面肌电信号采集实验。通过物理运动、理疗仪刺激及直流电刺激三种方式进行表面肌电信号的采集,在时域分析的基础上,运用MATLAB对信号进行频域分析,并加以结果比对,以验证所设计装置的可靠性和有效性。
[硕士论文] 张波
模式识别与智能系统 内蒙古大学 2018(学位年度)
摘要:论文的主要研究连续对话语音中的愤怒情绪检测方法,即在连续语音中检测出说话人的愤怒情绪所处的时段信息。情绪计算和语音识别已经在多个领域中取得广泛的应用,针对语音情绪的研究工作也引起越来越多的关注,而语音愤怒情绪检测具有一定的实际应用需求。论文完成了连续对话中愤怒情绪语音检测算法,并设计检测平台,完成网页演示。主要完成的工作有:
  1.建立愤怒情绪语音数据库。在清华大学语音库THU_EV_1062和两个汉语情绪识别语音库(EMR(1309)和MEC2017)的基础上,修订建库标准并采用多种方式获取其中的愤怒情绪语音和部分非愤怒情绪语音,建立了对比数据库和愤怒情绪分级数据库两个子库。
  2.完成愤怒情绪识别算法。选择和提取多个可以较好表征愤怒情绪的语音特征,如:MFCC,PLP-CC,基频,共振峰等,采用支持向量机分类器和随机森林分类器分别对特征进行分类模型训练,并将两个分类器通过软投票聚合得到最终的愤怒情绪识别算法。
  3.检测连续对话语音中愤怒情绪。对连续对话语音进行预处理,通过滑动窗来实现在连续对话中检测愤怒情绪,对检测结果进行最大值滤波和情绪状态限定滤波提取出最终的愤怒情绪语音时段信息。
  4.完成愤怒情绪分级检测。根据心理学上的情绪度等级划分,将愤怒情绪语音划分为两级,进行模型训练和情绪检测。
  5.建立语音检测平台。设计由服务器计算支持,编程完成语音检测平台网页搭建。用Flask搭建网页框架,用JavaScript编写网页前端,采用HTTPS协议实现服务器和浏览器间的内容传输。在该检测平台完成情绪检测。
  经实验验证论文完成的算法是有效的。
[硕士论文] 谢亚楠
模式识别与智能系统 内蒙古大学 2018(学位年度)
摘要:心电图机作为心脏疾病诊断的重要依据,其频响范围影响了诊断的准确性。常规的心电机频率范围大约在40HZ左右,精密的心电图机也不超过100HZ,也就是只能记录心电信号的低频成分,心电信号中的高频成分就会被滤掉。心电信号的高频成分对于诊断一些特殊的心脏疾病有着重要意义。本文探讨将心电信号采集过程中的频率范围展宽,提取心电信号中的高频成分。
  本文在深入研究对高频心电信号的特点基础上,结合单片机STM32F103的特点与无线通信技术设计了一种采集高频心电的信号并进行处理数据的系统。论文的主要内容包括以下的几个方面:
  宽带高增益的放大器的设计结合单片机STM32F103提出了一种采集高频心电信号的硬件设计方案。在硬件设计的基础上对采集的高频心电信号数据进行了处理,包括波形显示、平滑滤波,特征点表征,最后将高频心电信号与常规的心电信号做了对比。
[硕士论文] 张剑铭
模式识别与智能系统 内蒙古大学 2018(学位年度)
摘要:在生物学的定义中,会说话和能够借助工具是人和其他动物最本质的差别。语言也是自人类诞生以来所依赖的重要的交流工具,语言具有自然且方便,简洁且明了,准确且高效等优点。语音是语言的外在表示方式,能够最直观的体现我们的思维活动,语音由人的发音器官产生,承载着非常丰富的信息,是人们思想表达和情感交互的重要方式。在人们探索语言追本溯源的过程中逐渐形成了语音学,语音学是语言学的分支之一,它旨在探索人类的语言声音,本文所讨论的耳语是语音学的分支之一。
  耳语发音模式的语音被叫做耳语音(whisper),又称之为悄悄话,是日常生活中最普遍的信息交互形式之一。对比正常的发音方式,耳语的发音模式较为独特,当用耳语发声时发声器官不会产生振动,而是一种特殊的摩擦激励发声模式。近代由于通信设施和科技手段的不断完善和发展,耳语的应用也更加的广泛,从最开始的理论研究发展到当下的实际应用。正因为耳语发音的独特性,使用耳语音的交流方式可以在很好的保护个人隐私的情况下,同时保证不会干扰到其他人的正常活动[1],所以研究耳语音具有重要的研究意义。
  本文围绕耳语音检测技术展开讨论,耳语音端点检测是耳语音识别的预处理部分,它非常大的影响了耳语音识别系统的精确度,本文针对耳语音在静音和在噪声背景下分别使用能零比(Energy to Zero Ratio,EZCR)和经验模式分解(Emperial Mode Decomposition,EMD)的方法实现了耳语的端点检测。本文作者通过观察语音时域和频域的基本特征提出了三种具有优良区分性的基本声学特征音高、音强和共振峰;通过对上述特征的分析,提出元音的可能存在方式具有两种,一种是正常音中的振动形式,第二种是耳语音中的无振动的存在形式。并利用三种特征借助机器学习分类算法和高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)统计学分类算法来区分正常语音和耳语音两种语音声效模式,比较了8种分类算法的分类性能,得到K近邻的分类算法分类性能最优的结论。同时编译了离线训练的耳语音检测网页展示软件。研究了不同的时长段3s,4s,5s,6s,混合时长的语音对检测结果准确度的影响,并且得到不同时长的语音段对于耳语音和正常语音的分类结果基本上没有影响的结论。最后,分别利用百度API和HTK(Hidden Markov Model Toolkit)工具箱实现了特定品质语音的识别和耳语音孤立词的识别工作。
[硕士论文] 郄毅
电子与通信工程 内蒙古大学 2018(学位年度)
摘要:随着通信网络的发展与三网融合的不断深入,运营商之间的竞争早已经演变为全业务的竞争。相比其它类型业务,集团客户业务由于其具有的稳定性、持续性、效益性,一直都被各大运营商所注重。因此各运营商在集团客户业务方面的竞争尤为激烈,然而在业务资源同质化的基础上,就需要通过发展新业务和新服务,设计出符合市场需求的新产品来增加竞争力。
  本文从对传统的集团客户组网方式的分析出发,分析了传统组网方式存在网络性能差、网络维护困难及用户感知差等问题。由于第三代MSAP(Muti-Services Access Platform)技术拥有TDM/SDH+分组交换双核心,通过通用分组交换平台,将业务处理和业务交换相分离,可以使业务转发更加灵活。并且,其具有的丰富的接口类型可以实现集团用户对高速率、多种类优质业务的需求。由于可以同时架构于传统的SDH\MSTP和现今IPRAN网络之上的可融合特性,目前由多种类组网方式到全光网络演进的过度时期,第三代MSAP技术就成为运营商在控制成本、依靠大量现网资源的情况下提升服务质量从而保持竞争力的一种手段。由此,提出了运用第三代MSAP技术对多种接入方式进行融合的方法,以实现提升网络性能、满足用户需求、提高经济效益的目的。以包头银行客户网络改造为例,论述了改造的方法,分析对比了改造前后的网络性能差异,并对改造融合中各类业务数据配置的方法进行了深入研究。通过研究分析,在网络组网方式发展的趋势下以及现网资源允许的情况下,利用第本文从对传统的集团客户组网方式的分析出发,分析了传统组网方式存在网络性能差、网络维护困难及用户感知差等问题。由于第三代MSAP(Muti-Services Access Platform)技术拥有TDM/SDH+分组交换双核心,通过通用分组交换平台,将业务处理和业务交换相分离,可以使业务转发更加灵活。并且,其具有的丰富的接口类型可以实现集团用户对高速率、多种类优质业务的需求。由于可以同时架构于传统的SDH\MSTP和现今IPRAN网络之上的可融合特性,目前由多种类组网方式到全光网络演进的过度时期,第三代MSAP技术就成为运营商在控制成本、依靠大量现网资源的情况下提升服务质量从而保持竞争力的一种手段。由此,提出了运用第三代MSAP技术对多种接入方式进行融合的方法,以实现提升网络性能、满足用户需求、提高经济效益的目的。以包头银行客户网络改造为例,论述了改造的方法,分析对比了改造前后的网络性能差异,并对改造融合中各类业务数据配置的方法进行了深入研究。通过研究分析,在网络组网方式发展的趋势下以及现网资源允许的情况下,利用第三代MSAP技术对现有的接入网络资源进行融合改造是必要且可行的。
[硕士论文] 徐丹
应用数学 成都理工大学 2018(学位年度)
摘要:非平稳信号一直是计算数学和信号处理领域研究的重点与热点。时频分析方法作为非平稳信号分析的重要手段,能同时表征信号的时域和频域分布特征,进而揭示信号的频率随时间变化的关系。本文首先系统的研究了短时傅里叶变换、连续小波变换、S变换和广义S变换的理论,并通过对比研究了以上几种时频分析方法的优劣以及其适用性。在此基础上,开展提高信号时频分辨率的时频谱分析方法研究,该研究主要分为两部分:一是借鉴希尔伯特黄变换的思想,对信号进行谱分解后,再对分解得到的窄带信号进行谱分析,从而提高时频分辨率;二是基于同步挤压小波变换的基础上,根据广义S变换能获得直观的时频表示以及其窗函数更灵敏的优点,推导同步挤压广义S正反变换。具体的研究内容如下:
  (1)提出了一种联合变分模态分解(VMD)、连续小波变换(CWT)和频率权重能量算子(FWEO)的时频谱分析方法,即基于VMD的小波域瞬时振幅分析方法。该方法首先利用VMD从频域将非平稳信号分解为一系列的窄带信号,然后对每个窄带信号进行连续小波变换,进而避免CWT直接非平稳信号分析时因为尺度过大或者离散间隔过大影响频率计算的精度,最终再利用FWEO方法跟踪信号时频谱的瞬时能量,从而获得高精度的时频谱。通过一维仿真信号的时频谱分析验证了该方法具有较高的时频分辨率和时频聚焦性。二维理论模型和实际野外地震信号的分析证明了该方法能有效地进行储层预测。此外,通过加噪分析证实了该方法还具备较强的噪声鲁棒性。
  (2)提出了基于广义S变换的同步挤压变换,即同步挤压广义S变换(SSGST)。该方法将广义S变换分析得到的时频谱上的能量往信号的真实频率附近挤压重排,获得分辨率更高的时频谱。本文首先推导了SSGST的数学表达式,并给出了该方法的逆变换。在合成信号的时频谱分析中,对比分析了同步挤压小波变换和SSGST对各种信号的时频表征性能,并定量分析了该方法的时频聚焦性和重构性。野外实际资料的分析表明,SSGST的高分辨率使得在储层预测时能分别刻画出位置十分接近的两套储层,进一步说明了SSGST有利于提高储层的刻画精度。
  通过理论模拟和实际应用分析表明,选取合适的时频分析方法分析复杂的地震信号能清楚地呈现地震信号的频率随时间变化特征,提高信号中各个频率成分识别的精度,进而利于提高信息提取的精准度,从而准确的识别储层。本文基于两种思路研究的高精度时频谱分析方法均具有较高的时频分辨率,有利于提取有效的储层信息,因此这两种方法在储层预测中均具有重要的应用前景和推广价值。
[硕士论文] 康佳星
数学 成都理工大学 2018(学位年度)
摘要:时频分析作为非平稳信号处理领域的一个重要分支,一直是现代信号处理的研究热点之一。时频分析通过将一维时间信号变换到二维时频平面上,可以同时描述信号在不同时间不同频率下的能量密度和强度,以便人们了解信号的频谱等统计量随时间的变化特征,提供更多的局部特征信息,因此已经被广泛应用于地震勘探、语音信号识别、轴承检测等众多领域。时频分辨率是评价时频分析方法优劣的重要指标之一,随着人们对分析精度的要求越发提高,高分辨率时频分析方法的研究越来越受到重视,这就促进了传统时频分析方法的改进和高分辨率时频分析方法的提出。同步提取变换(Synchroextracting transform,SET)就是在传统时频分析基础上,新近提出的一种高分辨率时频分析方法。该方法在短时傅里叶变换基础上,建立一种同步提取算子,用于提取原始时频谱上时频脊线位置处的时频系数,从而得到一个新的时频谱,避免了Heisenberg-Gabor不定问题,大大提高了时频分析精度。由于同步提取变换的特点,对于地震信号的处理具有独特优势,预示了SET在地震信号处理领域中的应用前景。基于对SET算法的认识,本文从不同角度出发对其进行了改进,提出了联合经验小波变换与同步提取变换法(EWT-SET方法)和同步提取广义S变换(Synchroextracting generalized S-transform,SEGST)两种改进算法,并探究了SET算法及其改进算法在地震信号分析中的应用,所做的具体工作和取得的成果如下:
  (1)深入研究了SET算法,对其思路的来源、算法原理及时频分析特征进行了总结及相应的仿真,为后续开展SET算法的改进工作及其在地震信号分析中的应用研究奠定基础。
  (2)将SET引入到地震信号处理领域中,并针对其在分析非平稳复杂信号时存在的不足,提出了基于经验小波变换(Empirical wavelet transform,EWT)与SET的时频分析方法,命名为联合经验小波变换与同步提取变换法(EWT-SET方法)。合成信号结果表明,EWT-SET方法拥有更好的时频表征能力。成功将EWT-SET方法应用于地震信号时频分析中,理论模型及实际资料处理表明,该方法能有效地识别出与储层有关的衰减特征,从而实现储层检测的目的。
  (3)基于广义S变换比短时傅里叶变换更灵活、应用范围更广这一事实,提出了同步提取广义S变换(SEGST),并给出了原理的详细推导过程。合成信号结果表明SEGST不但具有较好的时频分辨率,而且具有较强的灵活性,可以同时对高频、低频信息进行较好的刻画。成功将SEGST应用于地震信号时频分析中,实现薄储层识别的目的,并对比分析了该算法与短时傅里叶变换、广义S变换以及SET处理效果,结果表明SEGST具有更高的识别精度。
[硕士论文] 王红云
数学 中北大学 2018(学位年度)
摘要:压缩传感主要针对稀疏或可压缩信号进行投影,通过采集少部分的信号投影值,利用与其对应的重构算法,由投影值获得原始信号。压缩传感被广泛应用于信号处理领域。
  本文对信号重构与DOA估计进行了较系统的研究,研究的主要内容为:
  (1)对压缩传感的基本原理进行了详细的描述,包括信号的稀疏表达、选择合适的投影测量矩阵和设计合理的重构算法,并指出当前普遍的重构算法。
  (2)提出了利用粒子群算法优化的正交匹配追踪算法,对原始信号进行了重构。由于粒子群算法具有寻优的特性,将其应用到OMP算法中可以减少运算次数来降低计算的复杂度。通过实验表明,该方法不仅可以降低计算的复杂度而且可以提高信号重构成功的概率。
  (3)提出了基于压缩传感OMP算法的波达方向估计。针对MUSIC算法对DOA估计运算量大、运算时间长的特点,OMP算法通过斯密特正交可以快速的找到合适的原子,即在每次迭代中,选取与信号残差最优匹配的原子对应的DOA值作为估计值,近而大大缩短运行时间。通过实验表明,该方法不仅可以缩短运行时间而且可以降低平均误差,显现出明显的优越性。
[硕士论文] 丛宇飞
电子与通信工程 成都理工大学 2018(学位年度)
摘要:随着数据通信技术快速的发展,不同用户群体对于通信系统的要求也变的越来越高,如何能够保证通信系统既安全又高效的运行便成为了当前需要关注的问题。因此加密技术便担起了保障通信系统中数据安全的职责。然而在半导体行业内,设计全定制的加密芯片和提供给半定制芯片使用的加密IP成为硬件上对数据做加密处理的常用方法。在加密技术中对加密算法种类的选择通常有对称加密算法和非对称加密算法之分,由于本论文的应用场景主要在数字签名、身份认证中,因此根据研究目的和方向最终选择了非对称加密算法中一种基于有限域的椭圆曲线加密算法作为加密技术硬件实现的算法基础。
  在非对称密码体制中椭圆曲线密码作为未来的发展趋势,将会逐渐替代RSA这种传统的非对称密码体制,但介于椭圆曲线算法的复杂性,在硬件实现的过程中怎么样能够快速高效的完成数据加密成为需要不断改进的地方。本方案整合了部分内部运算模块的快速实现的方法,并结合了自身的设计进行改进,采用自顶向下的硬件设计方法,将椭圆曲线加密算法用硬件描述方式进行实现,并最终完成了数据加密解密的功能。完成的工作具体包含以下几点:
  1、阐述了一些关于密码学的研究背景及加密技术的研究意义,并介绍了椭圆曲线相关的基础数学理论知识,包括点的表示方法和群的运算法则以及有限域的相关概念。
  2、比较自顶向下和自底向上设计理念的优劣势,并最终选择自顶向下的设计方式完成硬件实现的总体架构搭建,并根据运算模块的快速实现算法的描述完成各个子模块的硬件设计流程方案。
  3、基于自顶向下的设计理念,将描述各个子模块功能的算法用硬件描述语言verilog依次实现,并在代码的实现中尽可能的减少资源的占用,列出部分关键状态机代码改进处。
  4、在Modelsim中搭建testbench验证环境,将加密解密的过程用测试代码描述清楚,并将最终完成的可综合RTL代码经验证环境从而完成单仿及整仿的功能仿真验证。
  5、在结论中总结了本方案实现的过程并提出了相应的可改进的地方,这些改进点可以更好的完善本方案的硬件实现。
  最终本方案经过仿真验证,将明文数据先通过加密模式进行加密得到密文,再将密文通过解密模式恢复出明文,确认数据无误证明功能实现成功。
[硕士论文] 王金梅
信息与通信工程 成都理工大学 2018(学位年度)
摘要:半航空瞬变电磁法是近年来提出的一种介于地面瞬变电磁法和航空瞬变电磁法之间的新型勘探方法,它结合了地面瞬变电磁法的大功率发射和航空瞬变电磁法的高效率勘探的优势,主要用于荒漠、山区等地形复杂地区的矿产勘探,能够有效降低勘探风险,减少人员成本,提高勘察效率。半航空瞬变电磁探测系统主要包括发射系统、接收系统、后期软件处理系统三大部分,本文主要对半航空瞬变电磁接收系统的信号接收技术进行了研究。
  本文依托于国土资源部公益性项目“基于无人机的半航空瞬变电磁勘查技术研究”(项目编号:201311037),首先研究了瞬变电磁法、线圈传感器以及实时数据处理软件在国内外的研究现状;分析了半航空瞬变电磁的信号特征以及噪声,并在此基础上对线圈传感器的电路特性和重要参数进行了研究,提出了线圈传感器的设计方案,设计了低噪声的前置放大器;分析了同步采集装置采用的同步方式和过采样技术,比较了同步采集装置的设计方案,确定本文采用FPGA结合工控机和PC机的设计方案实现了同步采集装置的设计;进一步研究了适用于半航空瞬变电磁法的基本数据处理方法,包括双极性同步采样、信号叠加、FIR滤波、抽道四种方法,并在此基础上使用C#语言设计了实时数据处理软件。
  最后,为了验证系统性能,对线圈传感器、同步采集装置以及实时数据处理软件三部分构成的接收系统(SATR)进行了测试,并将该系统和加拿大风凰公司的V8系统在地面同一点进行测试,测试结果表明SATR系统的噪声水平为10nT/s,和V8系统的噪声水平相当,且将地面V8系统和空中SATR系统的测试结果进行对比,验证了SATR系统的有效性。
[硕士论文] 乔莉
仪器与电子 中北大学 2018(学位年度)
摘要:信息化时代,新一代以高清(HD)、超高清(UHD)等为代表的视频在给我们带来高清视频享受的同时由于海量数据信息,产生画面延迟、卡顿等问题。需要有更高效的视频压缩、更快的带宽来实现视频实时传输、高清显示和便捷存储。由于带宽提升的局限性,在有限带宽的信道中传输海量的视频,只能通过视频压缩的方法。本文主要研究高清视频编码实时传输关键技术——如何通过视频编码的软件压缩算法,实现高清视频的实时传输。将传统的标清视频清晰度提高到高清视频的同时,还需要提高传输的实时性,使得视频流畅,不卡顿,满足广大用户的视觉体验。
  目前,嵌入式系统在视频处理中得到了广泛的应用,实现了多媒体视频的采集、压缩、网络传输与解压缩、显示等。DSP成为首选,可以快速处理运算量几百甚至几千MIPS(Million Instrutions Per Second)的视频编码,为高清视频高质量传输系统提供了硬件平台。在平台构建中,首先对混合编码的框架及其中的关键技术进行了研究,同时分别研究了H.264/AVC和H.265/HEVC,两代视频编码标准的框架、基本原理及关键技术,之后对高清视频编码实时传输系统选用高清摄像头套装进行视频采集,利用TMS320DM6467T核心硬件测试平台采用H.264/AVC视频编码标准进行视频编码实现压缩,利用TMS320C6678核心硬件测试平台采用H.265/HEVC视频编码标准进行视频编码实现压缩,以VSC8641核心芯片构建了传输信道实现千兆网实时传输等。对高清视频实时传输系统进行了设计、实验、分析和对比。
  结果显示:高清视频实时传输系统在不同分辨率和帧率下的视频压缩比和质量不同,使用H.265/HEVC视频编码标准的系统比使用H.264/AVC压缩比提高了一倍,(H.264/AVC压缩比为150倍),质量更为清晰。为其合理利用提供了技术与理论支持。
[硕士论文] 胡晨昊
仪器科学与技术 中北大学 2018(学位年度)
摘要:目前,对表面进行三维可视化检测的问题尚未得到很好解决,这主要反映在测量效率低、精度有待提高、表面纹理造型和加工的复杂性等方面。由于低损耗光导纤维问世和相关传感器的普及,光纤传感技术逐渐被应用于表面形貌测量当中。其中,反射式强度调制光纤传感器(RIM-FOS)原理简单、易于设计,也是最早出现的一种光纤传感技术,因此研究如何将其应用于三维表面形貌测量有重要的研究意义和实际应用价值。
  论文在阐述研究课题的背景、研究价值及总结当前研究热点方向的基础上,从一维参数测量和三维表面测量两个方面进行表面形貌测量理论的探讨,论述采用RIM-FOS进行三维表面还原的测量模型和还原方案,并仿真验证还原方案的可行性。根据对参数测量相关研究的分析,总结其在三维表面还原中会遇到的干扰问题、被欺骗性问题及横向分辨力问题。针对这几个关键问题:研究神经网络算法减弱光源波动对测量的影响,并采用一种带有加速因子和个体认知项的改进蝙蝠算法优化神经网络;研究将循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)引入测量领域,以解决探头被欺骗性问题,提高系统对连续采样带来的重叠信息的融合利用能力;提出一种多通道分象限光纤探头,进一步丰富可获取的表面信息,提升探头横向分辨力。
  根据测量方案,进行测量系统的总体设计,完成实验平台搭建,对测量系统各部分进行性能测试。编写测量系统进行实验所需要的测量控制软件和数据处理程序,通过实验验证了测量系统的基本功能,实现了对被测工件的位移标定与神经网络补偿。最终利用得到的标定参数与扫描出的表面数据,还原出物体的三维形貌图。实验表明,优化的神经网络算法可以有效地减弱光源波动对传感器测量的影响,传感器标定曲线的重复性提升了50%;系统样机能够有效辨别并还原出带有台阶与环形纹理的三维表面,其中三维图中辨识出的台阶高度比未采用处理算法减少了20um的测量误差。
[硕士论文] 盖婷
仪器科学与技术 中北大学 2018(学位年度)
摘要:光纤传感器体积小、结构简单,又因抗电磁干扰和耐腐蚀能力强,常被广泛应用于表面形貌、微位移等测量中,并具有高灵敏度。其中反射式强度调制型光纤传感器(RIM-FOS)又是结构最简单、最易实现的一种光纤传感器,也因此成为学者们广泛研究的对象。它以光纤为传输媒质,通过外界“信号”引起光强度的变化,再经光电检测元件检测出光强变化来实现各参数的测量。
  针对反射式强度调制型光纤传感器在表面形貌中的测量,论文在光学系统搭建、RIM-FOS传输特性建模、光强度补偿方法设计及实验验证几个方面均进行了深入研究。首先根据RIM-FOS探头的内部结构搭建光学系统,分析各器件基本特性以及参数选型;在光路搭建中深入分析了光源与光纤的耦合效率问题,提出一种组合透镜耦合系统,由ZEMAX光学设计软件仿真分析得到耦合效率约为78.5%,大大减少了光源输出功率因耦合损耗的能量。根据RIM-FOS的基本工作原理,采用高斯分布假设的纤端出射光强场强分布,建立接收光纤接收光功率的数学模型,并分析了光源输出功率波动等因素对RIM-FOS受光特性的影响。随后设计了一种新型不等间距错位式三光纤型双光路补偿结构,通过仿真理论分析光强补偿效果,能够有效减弱光源输出功率波动等因素对测量精度的影响;同时还提出一种不需设置分光参考光路的神经网络补偿法,由神经网络预测出的一段时间内光源输出功率,作为神经网络补偿结构中的参考信号,进而实现光强度补偿。最后,通过实验测试了光源输出特性及输出功率稳定性,得到半导体激光器的长期输出功率稳定度为0.49%;同时对理论提出的两种补偿方法进行实验验证,实验结果分析得到神经网络补偿方法能够有效提高位移测量精度。
[硕士论文] 廖小强
电路与系统 成都理工大学 2018(学位年度)
摘要:近年来随着无人机应用领域的不断扩大加深,视频图像传输功能成为了大多数无人机的标配,此功能逐渐成为了无人机在应用领域最重要的部分之一。它通过无人机携带的摄像头采集视频并发送到地面用于实时显示,使无人机能够在空中完成更多更复杂的任务。无人机视频传输技术也由开始的简单显示向着低延时、高清晰、远距离方向发展。
  本文针对无人机平台设计一款图像传输系统,并通过实际通信环境验证该图传系统的传输功能与可行性。本文专门设计一套基于视频信号采集、视频数据编码、基带信号处理、无线通道收发结构的图像传输系统。该系统分为无人机发射端和地面接收端。在发射端视频数据经过ADV7181D到达ADV212采用JPEG2000标准实现硬编码。通过查阅ADV212和ADV7181D芯片手册,掌握ADV212和ADV7181D组成和功能,完成Z7035对ADV212和ADV7181D的配置。无线收发采用AD9361视频芯片,通过Z7035对信号实现基带处理,然后通过AD9361发射出去。接收端采用AD9361接收信号并到达Z7035实现基带处理然后通过ADV212解码到ADV7341传输给显示器播放显示。具体工作有:
  (1)首先设计图传系统的硬件电路板、并画出原理图完成硬件制板,作为整个系统的支撑平台,该硬件电路以赛灵思的Z7035为主控制器、以ADV212作为视频数据的编解码芯片、以Z7035的PL部分作为基带处理核心、以AD9361作为无线通道模块核心;构建一个基于Z7035+ADV212+AD9361体系的图像传输系统硬件平台。
  (2)通过移植Linux到Z7035上,实现操作系统的构建,然后在搭建了操作系统平台上编写ADV212、ADV7341、ADV7181D、AD9361等模块的驱动程序。
  (3)剖析并阐明OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)调制解调的核心原理并利用Z7035的PL硬件平台完成OFDM技术的硬件实现。
  (4)最后对整个系统进行调试与功能验证。
  本文最终实现了专门用于无人机移动平台的图像传输系统的硬件电路设计及软硬集成并进行了最后的图像传输功能验证。经实际现场通信环境测试,图像传输系统功能正常,该图像传输系统的传输性能满足设计要求:在可视无遮挡环境下,可通信距离可达10km。
[硕士论文] 王杰
电子与通信工程 成都理工大学 2018(学位年度)
摘要:随着近年来计算机行业和芯片行业的快速发展,嵌入式系统的开发变得非常重要,而对于高速率、高性能、高可靠性的总线技术的需求一直是迫切需要的。传统的总线技术越来越难以支撑市场的需求,以前使用的传统总线在高速率信号传输的稳定性、可靠性方面逐渐不能满足要求。因此,RapidIO作为发展的需求而产生,研发目的主要是为了满足嵌入式互联系统芯片互连和板间互连的需求。RapidIO协议在FPGA中通常是用于高速率数据的处理。
  本文中主要研究RapidIO协议的应用和DDR3接收数据存储的过程。介绍了本论文选题的背景和研究意义,RapidIO的发展过程和国内外在总线技术上的发展现状与应用。然后主要介绍RapidIO协议的相关接口含义、网络拓扑结构设计、数据传输方式、协议的分层、端口逻辑操作规范这些方面对协议做详细介绍。在协议规范概述中,分析了RapidIO协议的逻辑层、传输层、物理层和在分层构架下各层协议的具体实现方法。对RapidIO的包格式和事务类型及控制符相关和错误恢复管理也做了详细阐述。通过对设计原理分析,了解功能设计过程和更深刻理解RapidIO协议的实现过程和DDR3控制器部分的实现过程。协议实现部分详细描述了维护操作如何访问配置寄存器空间,如何实现远端和本地事务交互过程,以及特殊门铃事务操作实现过程。DDR3控制器实现部分中介绍存储器模块的IPCore生成方法,并且描述如何进行DDR3命令、读、写时序操作。通过展示实现部分代码分析DDR3传输数据的实现方式。接收数据时,将数据缓存到数据FIFO中,然后发送写命令以及地址、突发长度等指令到命令FIFO,读取过程先发送读取指令,随后DDR3中的数据读取到数据FIFO中。RapidIO协议验证过程主要介绍仿真验证平台、仿真验证平台的搭建过程、RapidIO协议的HELLO包格式仿真实现和DDR3读写仿真过程。验证部分还对MAINTENANCE请求事务、SWTITE请求事务、RESPONSE响应事务的包格式和物理层控制字符段做了详细解析。然后抓取RapidIO数据包,分析数据包格式与控制符格式,通过与标准协议的比较分析论证了RapidIO的传输协议的实现过程。通过对仿真结果分析后,分析了RapidIO协议与其他类似总线协议的区别以及在总线传输方式上的优势,为后续的深入了解嵌入式技术奠定了基础。
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