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关键词： FIR数字滤波器   智能算法   滤波器设计   优化   误差函数  

摘要： 对有限冲激响应(Finite Impulse Response,FIR)数字滤波器的智能优化算法进行了归纳和总结,优化算法设计将数字滤波器设计问题转化为误差函数最小化问题,相比传统的设计方法,智能优化算法更易确定通带和阻带的边界频率,降低计算复杂度并且减小幅频响应在通带和阻带上的误差。从收敛速度、通带波纹、阻带衰减等角度分析和比较了遗传算法、进化算法和粒子群算法等在FIR数字滤波器设计上的特点,着重讨论了粒子群算法中惯性权重等参数的改进策略。

关键词： 巴特沃斯滤波器   低通滤波器   图像增强   matlab  

摘要： 频域图像增强是将图像通过变换函数从空域转换为频域,在频域空间里对图像进行滤波处理实现图像增强,再由逆变换函数转换回空域图像的过程。巴特沃斯滤波是频域滤波图像增强的一种。本文对图像增强知识、巴特沃斯滤波器及巴特沃斯低通滤波器算法的实现进行详细的介绍,通过在matlab中对原图和加噪图进行滤波仿真实验,分析实验结果,得出结论。

关键词： 脉宽调制   数/模转换器   PAC转换器   巴特沃斯滤波器  

摘要： 本文提出一种巴特沃斯有源低通滤波器构成的PWM转DAC设计,利用STC8单片机片内12位分辨率的PWM发生器产生了频率为10 kHz、占空比可变的PWM信号。将信号送入巴特沃斯低通滤波器后,PWM信号转换为直流电压,电压幅度与PWM信号占空比呈正比变化,转换得到的直流电压纹波小于0.2 mV,转换分辨率可达1/12位。转换电路线性度较高、纹波小、谐波抑制比较高。相比于专用DAC芯片或PAC芯片而,该方案性价比高,可以适配于分辨率要求高、建立时间要求一般的应用场景。

关键词： 信道状态信息   智能巡检   巴特沃斯低通滤波器   双向长短期记忆网络   入侵检测  

摘要： 智能巡检技术已在发电领域起到至关重要的作用,而在智能巡检场景中存在人员入侵,设备安全防护等问题。现有的基于摄像头或基于物理传感器的入侵检测系统受到光线条件和部署成本的限制,一种低成本,设备无关的入侵检测系统成为迫切的需要。为此,本文提出了一种使用WiFi信号的无源人员入侵检测方案,通过构建高效的数据降噪方法完成数据处理,设计基于双向长短期记忆网络(Bidirectional long short term memory network,BiLSTM)的分类模型完成入侵检测数据的分类。并在智能巡检设备分布较多的机房和大厅进行了真实部署和有效的入侵检测验证。实验结果表明,本文提出的人员入侵检测方法具有良好的检测性能和较高的鲁棒性。

关键词： 有砟铁路   卸砟作业   道床   铁路测量  

摘要： 为解决有砟铁路施工过程中卸砟作业测量误差大、卸砟精度低、卸砟操作难等实际问题,设计并实现了有砟铁路连续卸砟控制系统。通过道床断面测量系统与卸砟系统的研发与整合,实现配砟机械作业的智能化与自动化,从而提高配砟精度,避免道砟浪费,减少劳动力投入,降低施工成本,对中国铁路项目建设具有一定的实用价值。

关键词： 电流互感器   复频域分析   Simulink仿真  

摘要： 文章首先介绍了电流互感器在电力系统中的重要性以及电流互感器的接线方法,并阐述了电流互感器极性接错的后果。文章针对电流互感器极性离线检测法,分别从电磁感应原理分析、数学模型的建立和定性计算,以及MATLAB仿真验证3个角度证明了该方法检测电流互感器极性的正确性。

关键词： 有限冲激响应滤波器   等波纹   FDATool  

摘要： 为提高接收机通信质量,有效滤除干扰,设计一款有限冲激响应滤波器。采用等波纹法并利用FDATool工具设计滤波器,在某接收机上进行了应用,验证了设计的正确性。结果表明:该方法可简化计算量,实现快速设计滤波器,提高设计效率。

关键词： Task analysis   Image reconstruction   Deep learning   Ultrasonic imaging   Compressed sensing   Biomedical imaging   Deep learning   compressed sensing   probabilistic sampling   ultrasound imaging  

摘要： Limitations on bandwidth and power consumption impose strict bounds on data rates of diagnostic imaging systems. Consequently, the design of suitable (i.e. task- and data-aware) compression and reconstruction techniques has attracted considerable attention in recent years. Compressed sensing emerged as a popular framework for sparse signal reconstruction from a small set of compressed measurements. However, typical compressed sensing designs measure a (non)linearly weighted combination of all input signal elements, which poses practical challenges. These designs are also not necessarily task-optimal. In addition, real-time recovery is hampered by the iterative and time-consuming nature of sparse recovery algorithms. Recently, deep learning methods have shown promise for fast recovery from compressed measurements, but the design of adequate and practical sensing strategies remains a challenge. Here, we propose a deep learning solution termed Deep Probabilistic Sub-sampling (DPS), that enables joint optimization of a task-adaptive sub-sampling pattern and a subsequent neural task model in an end-to-end fashion. Once learned, the task-based sub-sampling patterns are fixed and straightforwardly implementable, e.g. by non-uniform analog-to-digital conversion, sparse array design, or slow-time ultrasound pulsing schemes. The effectiveness of our framework is demonstrated in-silico for sparse signal recovery from partial Fourier measurements, and in-vivo for both anatomical image and tissue-motion (Doppler) reconstruction from sub-sampled medical ultrasound imaging data.

关键词： FIR数字滤波器   Python   数字信号处理  

摘要： 数字滤波器因具备应用灵活、稳定、处理精度高等优点被广泛应用于信号处理等领域。现介绍了在Anaconda开发环境下,基于Python的FIR数字滤波器仿真设计方法,为后续基于Python的数字信号处理方面的教学、科研提供了参考。

关键词： IIR滤波器   Simulink仿真   ModelSim仿真  

摘要： 针对信号输入中锁相环的环节,设计并实现一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的IIR数字滤波器。首先,基于Matlab的Filter Tools设计滤波器的通带频率,阻带频率。得到滤波器系数后进行Matlab仿真,之后进行参数量化处理。将滤波器结构使用硬件描述语言描述滤波器结构后联合ModelSim进行定点化仿真。实验结果表明,滤波前后低频信号频谱更加清晰,提高了低频信号质量,增强了应变信号采集系统的功能性和集成度。