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关键词： 信号分析与处理   信息化技术   教学改革  

摘要： “信号分析与处理”是仪器与信息等学科的核心专业基础课,然而,传统教学模式已无法满足新时代人才培养要求。紧跟现代技术发展,从授课方式、教学方法、课程设计和监督考核方法四方面,探索基于现代信息化技术的“信号分析与处理”教学改革,形成传统教室授课、网络教学视频、基于信息化技术翻转课堂以及项目驱动式实验课的理论与实际运用相结合的“信号分析与处理”创新性教学体系。

关键词： 中波发射机   播出信号   失真故障  

摘要： 中波广播是载波频率在中波频段的无线电广播,应用的前提是中波发射机的发射频率稳定和外界干扰较小是保证信号发射质量的关键,而信号质量需要符合接收设备的要求。但是在实际使用环境中,因为外部影响因素过多,中波发射机常常出现异常故障的情况,影响了信号的正常传输,造成播出信号出现失真,导致声音信号没能够顺利发出。因此,本文主要对中波发射机广播信号出现失真故障的原因进行进一步分析,并结合基本情况提出一些有针对性的处理措施。

关键词： LIBS技术   EEMD方法   MRA方法   信号分析与处理  

摘要： LIBS技术优点众多,但由于光谱噪声干扰和基体效应等因素,影响了分析的准确度[1];EEMD方法能清晰的将LIBS信号中的不同特征成分自适应的分解开来。MRA方法能够补偿元素信号之间的互干扰,可进一步提高LIBS信号的准确性。通过自行搭建的测试系统获得了标准样品的原始信号,使用EEMD-MRA方法进行处理后,元素浓度曲线的决定系数R^(2)得到了极大的提高,大大的提高数据的准确性,为LIBS信号的处理提供了一种全新的方式。

关键词： 课程思政   信号分析与处理实验   实验教学  

摘要： 分析当前课程思政建设状况及课程思政研究进展情况,构建“知识传授—能力培养—价值塑造”三位一体的信号分析与处理实验课程思政教学模式,探究新媒体技术应用于实验教学和课程思政的教学方式。实践证明:该实验教学模式在培养学生动手实践能力的同时,能有效发挥课程思政的育人价值。

关键词： 工程信号分析与处理   教学改革   产教融合   智能驾驶  

摘要： 在产教融合的大背景下,为了进一步提高教学质量,着重培养学生的专业技能,加深学生对行业生产实际的认知与理解,针对《工程信号分析与处理》课程的建设进行了新的尝试。采用了“企业+课堂”的学习模式,配合工厂实地参观考察;增设了学科大讲堂、实验课程、智能驾驶相关的课程设计和期末大作业,进一步加强教学和产业的融合,提升学生理论结合实际的能力,多方位培养复合型人才。通过教学方式、实践教学和考核体系的改革,该课程获得了初步的教学成果。

关键词： 高速列车轴承   信号分析与处理   故障诊断   实验教学  

摘要： 为满足高速列车转向架轴承状态监测的教学需要,考虑高速列车实际服役工况,根据驱动、激振、控制的相关理论,研制了适合高速列车轴箱、齿轮箱及电机等多类轴承的轴承系统实验台;同时研发了多场耦合监测系统,使轴承运行状态监测由单点监测发展为场监测;实验证明,多场信息融合能提升轴承故障诊断的有效性,对探索轴承多维故障特征以及提升学生的理论创新能力有极大的帮助。

关键词： 新工科   课程思政   案例教学  

摘要： 新工科对人才培养质量提出了更高要求。高校是人才培养的主阵地,课程是高校育人的主渠道,在新工科建设背景下,专业课程如何实现育人育才目标是亟须解决的一个重大课题。课程思政是立德树人的重要举措,案例式教学是培养创新人才的有效手段。以“统计信号分析与处理”课程为例,分析了目前教学存在的问题,根据课程特点讨论了新工科背景下教学改革的可行途径,提出融合课程思政的案例教学方法,通过知识传授和价值引领培养德才兼备的创新人才。

关键词： 智能变电站   信号分析   自动化  

摘要： 智能变电站普及程度越来越高,变电站二次设备向数字化转型。智能设备中信号的种类、数量均大幅增长。以往异常信号的验证与处理依赖人工,效率较低且准确性受个人技能水平影响。文章设计并实现了一套基于自动化的智能变电站信号分析与处理系统,实现异常信号的自动分析和异常处理方案推送,提高了异常处置效率和系统运维水平。

关键词： 新能源发电   电流互感器   二次设备   主变保护装置   电力系统   信号分析与处理   新能源场站   风电场  

摘要： 0引言近年来在国家对新能源发电的政策扶持下,新能源发电在电力系统中的占比逐年增加。新能源场站一次设备和二次设备运行情况正常与否,对电力系统的影响也随之逐年增大。因此,本文就某风电场主变保护装置频繁发电流互感器(CT)报警信号而采用理论与实际验证进行分析与处理,为风电场二次设备运行提供运维经验,以保障电力系统正常、安全稳定运行。

关键词： 噪声   振动   信号处理  

摘要： 通过对数据进行平滑处理,将不规则的趋势项从采集到的原始信号中减去,从而获得数据信号的真值。使采集到的数据更加真实准确便于分析,为后续通过数据对设备故障进行诊断提供良好基础。