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視覺(jué)特征

  • 基于圖像處理的PCB缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究.rar

    印刷電路板( PCB)是集成各種電子元器件的信息載體,在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。近年來(lái)隨著印刷電路板生產(chǎn)復(fù)雜度和產(chǎn)量的提高,傳統(tǒng)PCB缺陷檢測(cè)方式因接觸受限、高成本、低效率等因素,已經(jīng)逐漸不能滿足現(xiàn)代檢測(cè)需要,因此研究實(shí)現(xiàn)一種PCB缺陷的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)具有很大的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)用價(jià)值。 @@ 本論文根據(jù)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)理論,運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù),構(gòu)建了一套PCB缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)方案。該系統(tǒng)主要由光照、CCD攝像機(jī)、圖像采集卡、運(yùn)動(dòng)控制臺(tái)及計(jì)算機(jī)圖像處理軟件組成。其中圖像處理軟件部分作為本論文的核心,著重研究了其關(guān)鍵功能模塊包括圖像預(yù)處理、閾值分割、圖像識(shí)別幾個(gè)部分算法的選擇與設(shè)計(jì),并在MATLAB 7.0的環(huán)境下進(jìn)行仿真。 @@ 運(yùn)用現(xiàn)代成熟的數(shù)字圖像處理技術(shù),本文實(shí)現(xiàn)了PCB缺陷的軟件檢測(cè)方案。在預(yù)處理模塊中,結(jié)合PCB板的特點(diǎn)運(yùn)用圖像預(yù)處理手段得到高質(zhì)量的PCB圖像。在閾值分割模塊中,實(shí)現(xiàn)了四種當(dāng)前成熟的閾值分割算法,以得到特征清晰、低噪聲的PCB二值圖像。在識(shí)別模塊中結(jié)合電路板的短路、斷路、毛刺、缺損、空洞五大缺陷的特征,設(shè)計(jì)相應(yīng)算法并予以實(shí)現(xiàn),并提示缺陷信息。 @@關(guān)鍵詞:缺陷檢測(cè);圖像預(yù)處理;圖像分割;圖像識(shí)別

    標(biāo)簽: PCB 圖像處理 缺陷檢測(cè)

    上傳時(shí)間: 2013-06-23

    上傳用戶:lgnf

  • 基于DSP和ARM的雙核電能質(zhì)量分析儀的研究.rar

    隨著電力系統(tǒng)的迅速發(fā)展和電力電子技術(shù)的廣泛應(yīng)用,電能污染日益嚴(yán)重,電能質(zhì)量問(wèn)題已經(jīng)成為電力部門及電力用戶越來(lái)越關(guān)注的問(wèn)題。電能質(zhì)量的各項(xiàng)指標(biāo)若偏離正常水平過(guò)大,會(huì)給發(fā)電、輸變電和用電設(shè)備帶來(lái)不同程度的危害。電能質(zhì)量的好壞直接關(guān)系到國(guó)民經(jīng)濟(jì)的總體效益,因此對(duì)電能質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)和分析從而提高和改善電能質(zhì)量具有非常重要的意義。 本文首先介紹了電能質(zhì)量的基本概念,對(duì)各種電能質(zhì)量問(wèn)題的分類、特征及產(chǎn)生原因和危害作了詳細(xì)的闡述。通過(guò)對(duì)電能質(zhì)量各項(xiàng)指標(biāo)(供電電壓偏差、頻率偏差、公用電網(wǎng)諧波、三相電壓不平衡度、電壓波動(dòng)與閃變)的分析,以傳統(tǒng)的傅立葉變換理論為基礎(chǔ),針對(duì)目前電能質(zhì)量分析的難點(diǎn)即對(duì)突變的、暫態(tài)的、非平穩(wěn)的信號(hào)的檢測(cè)與分類,提出了基于快速傅立葉變換的暫態(tài)電能質(zhì)量分析方法。 在系統(tǒng)的研究了電能質(zhì)量分析的相關(guān)理論和檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上,針對(duì)電能質(zhì)量分析系統(tǒng)中需要支持復(fù)雜算法和保持實(shí)時(shí)性的特殊要求,研制了基于DSP與ARM構(gòu)架的嵌入式電能質(zhì)量分析系統(tǒng)的硬件平臺(tái)和軟件系統(tǒng)。重點(diǎn)分析了DSP與ARM的選型依據(jù)、結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、具體應(yīng)用等。并且詳細(xì)的介紹了硬件平臺(tái)的各部分組成和電路原理圖。隨后,提出了該裝置軟件部分設(shè)計(jì)思想,其中重點(diǎn)介紹了DSP部分的FFT算法設(shè)計(jì)、ARM部分的UC/OS-II操作系統(tǒng)移植和MiniGUI圖形界面開(kāi)發(fā)。最后對(duì)論文的主要工作進(jìn)行了總結(jié),對(duì)以后可深入研究的方向進(jìn)行了展望。 關(guān)鍵詞:電能質(zhì)量;傅立葉變換;快速傅立葉變換;UC/OS-Ⅱ;MiniGUI

    標(biāo)簽: DSP ARM 雙核

    上傳時(shí)間: 2013-06-15

    上傳用戶:songrui

  • 小波分析在信號(hào)去噪中的應(yīng)用研究.rar

    目前,小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面,新觀點(diǎn)、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論,對(duì)原有的小波去噪方法作進(jìn)一步的改進(jìn)。 經(jīng)典的信號(hào)處理方法,例如傅立葉變換、短時(shí)傅立葉變換等具有局限性,因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號(hào)處理方法,它將信號(hào)中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上,為信號(hào)濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑,特別在信號(hào)去噪方面顯出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法,并對(duì)其適用范圍和效果進(jìn)行了分析和比較。并且,討論了小波分析的基本理論,介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法,最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性,分析了它們對(duì)實(shí)際應(yīng)用的影響和作用。進(jìn)而,介紹了小波的幾種去噪方法:小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪的方法是比較方便的,但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪后重構(gòu)的信號(hào)會(huì)使信號(hào)丟失一些細(xì)節(jié),且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度,只有靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定,不過(guò)比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對(duì)于小波變換模極大值去噪的原理,分析了去噪過(guò)程中幾個(gè)參數(shù)的選取問(wèn)題,并給出了一些選取依據(jù);對(duì)小波閾值去噪方法的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對(duì)閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn),利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)的處理,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法提高了信噪比,去噪效果優(yōu)于單獨(dú)應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了改進(jìn),利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法,仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好,準(zhǔn)確率高,而且易于重構(gòu)信號(hào)。 本文分別對(duì)這四種方法進(jìn)行了算法分析比較,通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真來(lái)實(shí)現(xiàn),并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對(duì)信號(hào)去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞:小波分析,信號(hào)去噪,閾值,均值逼近,空域相關(guān)

    標(biāo)簽: 小波分析 信號(hào)去噪 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2013-07-19

    上傳用戶:啊颯颯大師的

  • 基于自適應(yīng)時(shí)頻分析方法的心音信號(hào)分析研究.rar

    心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一,包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問(wèn)題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開(kāi)了深入的研究,內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)(NM)和房顫(AF)、主動(dòng)脈回流(AR)、主動(dòng)脈狹窄(AS)、二尖瓣回流(MR)4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面: a)心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽(tīng)診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過(guò)對(duì)心音信號(hào)噪聲分析,選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析,選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b)心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析,結(jié)果表明:不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系,即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此,本文提出了一種自適應(yīng)錐形核時(shí)頻(ATF)分析方法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu),其性能優(yōu)于一般錐形核分布(CKD)以及Choi-Williams分布(CWD)、譜圖(SPEC)等固定核時(shí)頻分析方法,從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c)心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann() Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果,提取8組特征數(shù)據(jù),通過(guò)Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化,且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量,作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d)心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖,研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法,同時(shí),基于分類的目的 性和可信性,本文提出以分類精度最大為判斷準(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法,建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型,選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本,對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,得到每類的分類精度(Ar)均為100%,同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)測(cè),分類精度分別為:NM、AF、MR的分類精度均為100%,而AR、AS均為95.83%,驗(yàn)證了該方法的分類有效性。 e)心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語(yǔ)言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建,可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理,繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖;同時(shí),利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接,實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能;最后,通過(guò)對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析,實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述,本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究,主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量,根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖,建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型,并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類研究,取得了較為滿意的分類結(jié)果,但由于用于分類的心臟雜音信號(hào)種類及數(shù)據(jù)量尚不足,因此,今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號(hào),進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類精度,使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽(tīng)診。 關(guān)鍵詞:心音信號(hào),小波降噪,非平穩(wěn)信號(hào),心臟雜音,信號(hào)處理,時(shí)頻分析,自適應(yīng),支持向量機(jī)

    標(biāo)簽: 時(shí)頻 分析方法

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶:weixiao99

  • 船舶自動(dòng)舵故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).rar

    船舶自動(dòng)操舵儀又稱自動(dòng)舵,用來(lái)保持船舶在給定航向或航跡上航行,是船舶操縱的關(guān)鍵設(shè)備。船舶自動(dòng)舵尚沒(méi)有專用的故障診斷系統(tǒng),當(dāng)前的維修方法不能滿足快速保障和應(yīng)急保障的需要。本文結(jié)合某型自動(dòng)舵微機(jī)通道故障診斷科研項(xiàng)目,重點(diǎn)論述某型自動(dòng)舵數(shù)字控制系統(tǒng)的故障診斷設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),研究了基于模糊推理的船舶自動(dòng)舵故障診斷專家系統(tǒng)和基于支持向量機(jī)的船舶自動(dòng)舵模擬電路故障診斷方法。 對(duì)某型自動(dòng)舵充分調(diào)研,在了解系統(tǒng)軟、硬件的總體技術(shù)要求和指標(biāo)的基礎(chǔ)上,建立檢測(cè)對(duì)象的數(shù)學(xué)模型和物理模型。確定故障檢測(cè)的對(duì)象特點(diǎn),為系統(tǒng)故障仿真、參數(shù)辨識(shí)做好準(zhǔn)備,并為后續(xù)的故障檢測(cè)、診斷方法研究提供了參考。 結(jié)合某型自動(dòng)舵數(shù)字控制系統(tǒng)實(shí)際情況,確定其故障診斷系統(tǒng)采用分層遞階結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)底層為基于嵌入式微處理器的信號(hào)檢測(cè)單元,負(fù)責(zé)獲取微機(jī)通道的總線控制權(quán)以及信號(hào)預(yù)處理;系統(tǒng)中間層為通訊子系統(tǒng),負(fù)責(zé)對(duì)底層多個(gè)檢測(cè)單元信息集中傳送;系統(tǒng)頂層為故障診斷和顯示子系統(tǒng),負(fù)責(zé)對(duì)微機(jī)通道的信息進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),得出最終診斷結(jié)論。 船舶自動(dòng)舵系統(tǒng)結(jié)構(gòu)繁雜,很多故障很難用精確的公式將它表示出來(lái),提出了基于模糊推理的船舶自動(dòng)舵故障診斷專家系統(tǒng),提高了自動(dòng)舵故障診斷準(zhǔn)確性。該系統(tǒng)將模糊數(shù)學(xué)、模糊診斷原理及專家經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合,采用模糊產(chǎn)生式知識(shí)表示法,確定模糊關(guān)系矩陣及語(yǔ)義距離,設(shè)計(jì)相關(guān)硬件平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了船舶自動(dòng)舵故障診斷模糊專家系統(tǒng)的各個(gè)功能模塊。 為解決船舶自動(dòng)舵模擬電路故障診斷復(fù)雜多樣難于辨識(shí)的問(wèn)題,提出了基于支持向量機(jī)的故障診斷方法。該方法通過(guò)電路仿真分析,給出了各故障模式下電壓頻率響應(yīng),提取具有代表性的故障特征,建立了以支持向量機(jī)為基礎(chǔ)的模擬電路故障診斷模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該方法可有效診斷模擬電路中的元件故障,且對(duì)于元件容差引起的故障診斷模型的不確定性具有較強(qiáng)的魯棒性,滿足非線性電路的故障診斷要求。

    標(biāo)簽: 自動(dòng) 故障診斷 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶:evil

  • 環(huán)形線圈車檢器防誤檢技術(shù)研究.rar

    為了解決現(xiàn)有環(huán)形線圈車檢器在工程應(yīng)用中出現(xiàn)的誤檢問(wèn)題,尤其是對(duì)同一輛大車的多次誤觸發(fā)問(wèn)題,本文深入研究導(dǎo)致誤檢現(xiàn)象的具體原因,并在這基礎(chǔ)上提出了一套軟硬件的解決方法,以減少誤觸發(fā)現(xiàn)象,提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率。 為了方便測(cè)量與調(diào)試,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)PC端軟件。它與實(shí)驗(yàn)室原有的頻率采集工具一塊配合工作,能實(shí)時(shí)而直觀地察看車檢器的工作狀況,從而有利于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集與問(wèn)題分析。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析,本文總結(jié)了誤檢現(xiàn)象的若干情形,以及導(dǎo)致誤檢問(wèn)題的主要原因。 針對(duì)上述分析的發(fā)現(xiàn)—車檢器采用的單一閾值法不能適應(yīng)復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境,本文對(duì)檢測(cè)算法作了改進(jìn):對(duì)車輛到達(dá)的檢測(cè),仍采用單一閾值法;對(duì)車輛離開(kāi)的檢測(cè),則采用平坦性判定法。后者利用了在車輛離開(kāi)時(shí),線圈頻率從非平坦變?yōu)槠教惯@一特征。它有簡(jiǎn)單、易移植和防誤檢的特點(diǎn)。 為了從應(yīng)用層面解決問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)了一種基于改進(jìn)算法的車檢器。與同類車檢器相比,它除了集成上述車檢算法外,還提供一個(gè)RS-232的測(cè)試端口,按一定的數(shù)據(jù)協(xié)議與PC端的診斷軟件通訊,能夠幫助現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試工作的開(kāi)展。 本文還利用了新車檢器做了兩組的實(shí)驗(yàn):實(shí)驗(yàn)室環(huán)境與高速公路車輛檢測(cè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)。第一組驗(yàn)證了改進(jìn)算法的防誤檢性能,并計(jì)算它的檢測(cè)延遲。其中檢測(cè)延遲的計(jì)算,有助于協(xié)調(diào)車輛檢測(cè)系統(tǒng)中線圈、車檢器與攝像頭三者間的工作。第二組驗(yàn)證了新車檢器的檢測(cè)性能,包括識(shí)別和延遲兩方面內(nèi)容。兩組實(shí)驗(yàn)結(jié)果都證實(shí)了改進(jìn)算法的實(shí)用價(jià)值。

    標(biāo)簽: 環(huán)形 技術(shù)研究 線圈

    上傳時(shí)間: 2013-06-16

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  • 基于LabVIEW的優(yōu)化濾波方法研究.rar

    本文以濾波技術(shù)飛速發(fā)展,小波濾波優(yōu)越性的凸現(xiàn),以及虛擬儀器的易操作等良好特性為背景,以簡(jiǎn)單易行和濾波效果良好為研究目的,展開(kāi)本文信號(hào)濾波處理的研究工作。 在深入研究三種小波濾波方法原理和優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,本文提出了一種新的優(yōu)化濾波方法,包括以下三個(gè)方面: 首先,將靜態(tài)小波變換(SWT)應(yīng)用于濾波處理。利用SWT的平移不變性和冗余性來(lái)進(jìn)行含噪信號(hào)的分解,這樣不僅彌補(bǔ)了正交小波變換的不足,而且提高了濾波性能。 然后,提出了基于空域相關(guān)的優(yōu)化閾值函數(shù)濾波算法。該算法把小波系數(shù)間的相關(guān)性應(yīng)用于閾值濾波。它是在構(gòu)造出基于空域相關(guān)的顯著性函數(shù)和基于顯著性函數(shù)的閾值濾波過(guò)程的基礎(chǔ)上,提出了基于空域相關(guān)的優(yōu)化閾值函數(shù),并且把極小化廣義交叉驗(yàn)證(GCV)得到均方差(MSE)意義下的最優(yōu)閾值作用于該優(yōu)化閾值函數(shù)。該濾波算法不僅實(shí)現(xiàn)了噪聲的有效去除,而且信號(hào)的重要特征也保留完好; 最后,引入了新型鎖相環(huán)--正交鎖相環(huán)(QPLL)。鑒于QPLL不僅具有鎖定范圍寬、入鎖速度快、鎖定后精度高的性能,而且還具有良好的抑制諧波、噪聲的能力,以及對(duì)波形畸變不敏感等良好特性,所以QPLL的引入達(dá)到了信號(hào)鎖定和優(yōu)化濾波的目的,使優(yōu)化濾波方法的設(shè)計(jì)更具新意,而且取得了更好的濾波效果。 為了驗(yàn)證優(yōu)化濾波方法,本文搭建了實(shí)驗(yàn)平臺(tái),它是由FPGA信號(hào)采集部分和LabVIEW軟件濾波處理兩個(gè)部分構(gòu)成。通過(guò)傳感器采集信號(hào),經(jīng)過(guò)A/D轉(zhuǎn)換后送入FPGA。以FPGA為CPU控制A/D轉(zhuǎn)換,并進(jìn)行波形數(shù)據(jù)緩存,在接收到LabVIEW的命令后,將存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)送給串口。在LabVIEW中,從串口檢測(cè)所需的波形數(shù)據(jù),然后通過(guò)優(yōu)化濾波方法將數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理,最后在前面板中把實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示出來(lái)。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該優(yōu)化濾波方法不僅能實(shí)現(xiàn)優(yōu)良的濾波功能,而且簡(jiǎn)單易行,是一種有效的濾波方法。

    標(biāo)簽: LabVIEW 濾波 方法研究

    上傳時(shí)間: 2013-07-20

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  • 基于嵌入式的遠(yuǎn)程圖像采集傳輸系統(tǒng)的研究.rar

    圖像的采集和傳輸是實(shí)時(shí)監(jiān)控、遠(yuǎn)程控制、智能小區(qū)等諸多領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。基于傳統(tǒng):PC的圖像采集已成為現(xiàn)實(shí)。隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展,嵌入式系統(tǒng)的研究開(kāi)發(fā)成為了后PC時(shí)代的一個(gè)熱點(diǎn),它被廣泛應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)、信息家電等各行各業(yè)。同時(shí),圖像的遠(yuǎn)程采集傳輸也朝著專業(yè)化、多樣化和低成本的方向發(fā)展。利用嵌入式技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的遠(yuǎn)程采集傳輸正順應(yīng)了時(shí)代發(fā)展,有較大的實(shí)用價(jià)值。 本文主要研究了基于嵌入式的遠(yuǎn)程圖像采集傳輸系統(tǒng)。嵌入式終端采用$3C2410為核心的目標(biāo)板為硬件平臺(tái),采用嵌入式Linux為系統(tǒng)平臺(tái)。系統(tǒng)通過(guò)連接在嵌入式終端的USB攝像頭完成靜態(tài)圖像數(shù)據(jù)采集,并進(jìn)行圖像壓縮處理。在圖像傳輸方面,論文設(shè)計(jì)了兩種模式:一種是通過(guò)Intemet傳輸?shù)摹⒒贐/S模式的傳輸方式。在該模式下,遠(yuǎn)端客戶機(jī)通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)架設(shè)在終端里的嵌入式服務(wù)器而獲得圖像信息。另一種是基于GPRS網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程無(wú)線圖像傳輸。終端將采集到的圖像數(shù)據(jù)通過(guò)GPRS網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到擁有固定Ip的監(jiān)控服務(wù)器上來(lái)完成圖像遠(yuǎn)程傳輸。 本文首先介紹了圖像采集傳輸和嵌入式方面的相關(guān)內(nèi)容,并介紹了本論文所采用的開(kāi)發(fā)平臺(tái)。為了順利開(kāi)發(fā)接著構(gòu)建了開(kāi)發(fā)環(huán)境,這里包括U-boot的移植、Linux系統(tǒng)的內(nèi)核編譯和移植、設(shè)備驅(qū)動(dòng)模塊的加載以及交叉編譯環(huán)境的建立。在此基礎(chǔ)上,利用Vide04Linux的接口函數(shù),用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了圖像原始數(shù)據(jù)的采集程序,并利用JPEG算法了實(shí)現(xiàn)圖像壓縮。在基于B/S模式的傳輸方式中,首先利用Boa架設(shè)了嵌入式服務(wù)器,然后用C語(yǔ)言完成CGI腳本,該腳本將圖像嵌入網(wǎng)頁(yè)并實(shí)時(shí)更新以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)的動(dòng)態(tài)輸出。在基于GPRS實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程無(wú)線圖像傳輸方式中,論文詳細(xì)分析了系統(tǒng)通訊數(shù)據(jù)流的特征,提出了采用辨識(shí)特征字符、數(shù)據(jù)打包等策略以實(shí)現(xiàn)GPRS的網(wǎng)絡(luò)連接和數(shù)據(jù)通訊,并且在此基礎(chǔ)上用C語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn)。同時(shí),在PC(Linux)上用Socket編程實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控服務(wù)器軟件,該軟件用以接收?qǐng)D像數(shù)據(jù)和控制嵌入式終端的系統(tǒng)狀態(tài)。最后,論文分析比較了兩種傳輸方式的區(qū)別和優(yōu)缺點(diǎn)。試驗(yàn)證明,采用兩種方式都能成功實(shí)現(xiàn)圖像的遠(yuǎn)程采集傳輸,并且試驗(yàn)效果較好。

    標(biāo)簽: 嵌入式 遠(yuǎn)程圖像

    上傳時(shí)間: 2013-05-17

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  • 基于FPGA的電壓波動(dòng)與閃變測(cè)量的數(shù)字化實(shí)現(xiàn)研究.rar

    隨著我國(guó)工業(yè)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,電網(wǎng)負(fù)荷急劇增加,特別是沖擊性、非線性負(fù)荷所占比重不斷加大,使得供電電壓發(fā)生波動(dòng)和閃變,嚴(yán)重影響著電網(wǎng)的電能質(zhì)量。根據(jù)國(guó)際電工委員會(huì)(IEC)電磁兼容(EMC)標(biāo)準(zhǔn)IEC61000-3-7以及國(guó)標(biāo)GB12326-2000,電壓波動(dòng)和閃變己成為衡量電能質(zhì)量的重要指標(biāo)。 電壓波動(dòng)和閃變作為衡量電能質(zhì)量的重要指標(biāo),能更直接、迅速地反映出電網(wǎng)的供電質(zhì)量。然而,目前國(guó)內(nèi)還沒(méi)有很好的電壓波動(dòng)與閃變測(cè)量的數(shù)字信號(hào)處理方法。為此,論文在深入研究電壓波動(dòng)和閃變測(cè)量技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出一種基于Simulink/DSP Builder的數(shù)字信號(hào)處理的FPGA設(shè)計(jì)方法,利用DSP Builder工具將Simulink的模型文件(.mdl)轉(zhuǎn)化成通用的硬件描述語(yǔ)言VHDL文件,避免了VHDL語(yǔ)言手動(dòng)編寫系統(tǒng)的煩瑣過(guò)程,從而能夠?qū)⒏嗑杏谙到y(tǒng)算法的優(yōu)化上。該方法充分利用Matlab/Simulink系統(tǒng)建模的優(yōu)勢(shì),同時(shí)也能夠發(fā)揮FPGA并行執(zhí)行速度快、測(cè)量精度高的優(yōu)點(diǎn)。 論文首先介紹了電壓波動(dòng)和閃變的基木概念、特征量,闡述了電壓波動(dòng)與閃變的測(cè)量原理,分析比較了現(xiàn)有測(cè)量方法和裝置的特點(diǎn)和優(yōu)劣。然后依據(jù)電壓波動(dòng)與閃變測(cè)量的IEC標(biāo)準(zhǔn)以及國(guó)家標(biāo)準(zhǔn),在對(duì)電壓波動(dòng)與閃變測(cè)量模擬仿真的基礎(chǔ)上研究其數(shù)字化實(shí)現(xiàn)方法,即采用數(shù)字濾波的方式在Simulink/DSP Builder工具下設(shè)計(jì)電壓波動(dòng)與閃變測(cè)量系統(tǒng)的數(shù)字模型。同時(shí)在ModelSim SE6.1d軟件下進(jìn)行了系統(tǒng)功能仿真,并且在Altera公司的FPGA設(shè)計(jì)軟件QuartusⅡ6.0下進(jìn)行了系統(tǒng)時(shí)序仿真。 仿真結(jié)果表明,基于Simulink/DSP Builder窗口化的數(shù)字信號(hào)處理的FPGA設(shè)計(jì)方案,設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單、快捷高效,能夠滿足電壓波動(dòng)和閃變測(cè)量最初的系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求,為進(jìn)一步從事電壓波動(dòng)和閃變測(cè)量研究提供了一種全新的設(shè)計(jì)理念,具有一定的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

    標(biāo)簽: FPGA 電壓波動(dòng) 測(cè)量

    上傳時(shí)間: 2013-07-10

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  • IIR數(shù)字濾波器優(yōu)化設(shè)計(jì)及FPGA仿真驗(yàn)證.rar

    IIR數(shù)字濾波器是沖激響應(yīng)為無(wú)限長(zhǎng)的一類數(shù)字濾波器,是電子、通信及信號(hào)處理領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)IIR數(shù)字濾波器的優(yōu)化設(shè)計(jì)進(jìn)行了大量研究。其中,進(jìn)化算法優(yōu)化設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器雖然取得了一定的效果,但是其也有自身的一些不足;另外,基于粒子群算法以及人工魚群算法的IIR數(shù)字濾波器優(yōu)化設(shè)計(jì)也取得了較好的效果。但這些方法都是將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,這種方法是將每個(gè)目標(biāo)賦一個(gè)權(quán)值,然后將這些賦了權(quán)值的目標(biāo)相加,把相加的結(jié)果作為目標(biāo)函數(shù),在此基礎(chǔ)上尋找目標(biāo)函數(shù)的最小值,這樣做造成的問(wèn)題是可能將其中的任何一種滿足目標(biāo)函數(shù)值最小的情況作為最優(yōu)解,但實(shí)際上得到的不一定是最優(yōu)解。也就是說(shuō),單目標(biāo)的方法難以區(qū)分哪一種情況為最優(yōu)解,這樣的尋優(yōu)模型從理論上來(lái)說(shuō)是難以得到最優(yōu)解的。另外,在將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)時(shí),各個(gè)目標(biāo)的權(quán)值難以確定,而且最終只能得到唯一解。針對(duì)這些問(wèn)題,本文在研究傳統(tǒng)遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃算法以及量子遺傳算法的IIR數(shù)字濾波器優(yōu)化設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,將重點(diǎn)研究IIR數(shù)字濾波器的粒子進(jìn)化規(guī)劃優(yōu)化、遺傳多目標(biāo)優(yōu)化以及量子多目標(biāo)優(yōu)化。另外,由于在通信系統(tǒng)中IIR數(shù)字濾波器有廣泛應(yīng)用,并且大量采用FPGA實(shí)現(xiàn),多目標(biāo)優(yōu)化方法得到的濾波器性能也值得驗(yàn)證,因此,對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化方法得到的IIR數(shù)字濾波器系數(shù)進(jìn)行FPGA仿真驗(yàn)證有重要的現(xiàn)實(shí)意義。 @@ 論文的主要工作及研究成果具體如下: @@ 1.分析IIR數(shù)字濾波器的數(shù)學(xué)模型及其優(yōu)化設(shè)計(jì)的參數(shù);針對(duì)低通IIR數(shù)字濾波器,采用遺傳算法及量子遺傳算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),并給出相應(yīng)的仿真結(jié)果及分析。 @@ 2.針對(duì)使用進(jìn)化規(guī)劃算法優(yōu)化設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器時(shí)容易陷入局部極值的問(wèn)題,研究粒子進(jìn)化規(guī)劃算法,并將其應(yīng)用于IIR數(shù)字濾波器的優(yōu)化設(shè)計(jì),該算法將粒子群優(yōu)化算法與進(jìn)化規(guī)劃算法相結(jié)合,繼承了粒子群算法局部搜索能力強(qiáng)和進(jìn)化規(guī)劃算法遺傳父代優(yōu)良基因能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。將這種新的粒子進(jìn)化規(guī)劃算法應(yīng)用于IIR低通、高通、帶通、帶阻數(shù)字濾波器的優(yōu)化設(shè)計(jì),顯示了較好的效果。 @@ 3.優(yōu)化設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器時(shí),通常將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)的優(yōu)化問(wèn)題,這種方法雖然設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單,但是在將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)時(shí),各個(gè)目標(biāo)的權(quán)值難以確定,而且最終只能得到唯一解,不能提供更多的有效解給決策者。針對(duì)常 用基于單目標(biāo)優(yōu)化算法的不足,在分析IIR數(shù)字濾波器優(yōu)化模型和待優(yōu)化參數(shù)的基礎(chǔ)上,本文研究遺傳算法的IIR數(shù)字濾波器多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,該方法將多個(gè)目標(biāo)值直接映射到適應(yīng)度函數(shù)中,通過(guò)比較函數(shù)值的占優(yōu)關(guān)系來(lái)搜索問(wèn)題的有效解集,使用這種方法可以求得一組有效解,并且將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)的優(yōu)化方法得到的唯一解也能被包括在這一組有效解中。@@ 4.將量子遺傳算法應(yīng)用于IIR數(shù)字濾波器多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì),研究量子遺傳算法的IIR數(shù)字濾波器多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,并將優(yōu)化結(jié)果與傳統(tǒng)遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化方法進(jìn)行了比較。仿真結(jié)果表明,在對(duì)同一種濾波器進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí),使用該方法得到的結(jié)果通帶波動(dòng)更小,過(guò)渡帶更窄,阻帶衰減也更大。 @@ 5.針對(duì)IIR數(shù)字濾波器的硬件實(shí)現(xiàn)問(wèn)題,在對(duì)IIR數(shù)字濾波器的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,分別采用遺傳多目標(biāo)優(yōu)化方法量子多目標(biāo)方法優(yōu)化設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器的系數(shù),然后針對(duì)兩組系數(shù)進(jìn)行了FPGA( Field-Programmable GateArray,現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)仿真驗(yàn)證,并對(duì)兩種結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。 @@關(guān)鍵詞:IIR數(shù)字濾波器;優(yōu)化設(shè)計(jì)

    標(biāo)簽: FPGA IIR 數(shù)字濾波器

    上傳時(shí)間: 2013-06-09

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