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关键词： 信号采集   FIR数字滤波器   FPGA   IP核  

摘要： 针对应变信号采集系统中的信号处理环节,设计并实现一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的FIR数字滤波器。首先,基于Matlab采用克莱德曼窗函数设计一个长度为16的15阶数字滤波器,并生成高斯白噪声与频率为2 kHz、8 kHz正弦波的合成信号,然后量化12位系数,将系数文件导入QuartusⅡ13.1软件,结合FPGA内部数字滤波器IP核,采用自上而下的方式设计出FIR数字滤波器,最终在Simulink环境下对其进行仿真。实验结果表明,滤波前后合成信号的均方误差下降28.5%,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。

关键词： 电流互感器   复频域分析   Simulink仿真  

摘要： 文章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。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及MATLAB仿真验证三个方面证明了该方法检测电流互感器极性的正确性。

关键词： 信号与系统   傅里叶级数分析   动态模拟演示   Matlab GUI  

摘要： 周期信号傅里叶级数分析教学中,内容繁多,画图困难,应用Matlab GUI设计了两个演示系统。通过GUI界面,分析了八种对称性周期性信号与傅里叶级数系数关系以及典型周期矩形信号的时-频域特性,以交互的方式实现周期信号傅里叶级数分析动态演示仿真。系统将抽象的信号频谱内容直观化、可视化,激发学生学习兴趣,提高教学质量和效率。

关键词： 模拟滤波器   信号频率   射频通信   电路单元   电子系统   仿真设计   接收端   模拟低通滤波器  

摘要： 滤波器作为一种常见的电路单元,其应用十分广泛。本文通过HSPICE仿真环境设计一款射频通信接收端的三阶模拟低通滤波器,通过HSPICE实现电路的交直流特性仿真,达到设计目的。滤波器作为电子系统里最常见的调整信号频率的单元,最早于20世纪初由美国和德国的工程师提出。

关键词： 结构振动   压缩感知   OMP算法   Polar插值   连续原子库  

摘要： 压缩感知是近年来出现的采样和信号处理方法,它利用了信号中普遍存在的稀疏特性,从而可以以远低于奈奎斯特频率的采样速率采集压缩样本,并依概率恢复得到真实信号。结构振动信号具有一定的稀疏性。对其进行压缩采样并进行信号重构,离散傅里叶原子的频率往往与信号实际频率不匹配,造成频率泄漏,降低信号重构精度。针对离散原子库存在的缺陷,采用Polar插值对正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法进行了改进。以OMP算法选择的最优原子为基础,利用Polar插值在最优原子临近构建频域连续原子库,构建了信号重构的优化模型,通过凸优化算法获得实际频率的最优估计。改进算法以较小的计算量实现对OMP算法得到的离散原子频率的修正。通过对结构振动的数值模拟和对模型试验压缩信号的重构,结果表明,与常规算法相比,改进算法可有效提高信号重构精度,特别是在压缩观测值数量较少的情况下,精度提升效果更加明显。

关键词： 归一化切比雪夫多项式   归一化切比雪夫Ⅱ型模拟低通滤波器   频率变换   切比雪夫Ⅱ型模拟高通滤波器  

摘要： 提出了一种基于反相积分器的信号流图来实现切比雪夫Ⅱ型模拟高通滤波器的方法。首先,基于归一化切比雪夫Ⅱ型模拟低通滤波器极点分布的特点,推导出归一化切比雪夫Ⅱ型模拟低通滤波器零极点和转移函数的公式,得到归一化切比雪夫Ⅱ型模拟低通滤波器设计的步骤;然后,基于频率变换与逆变换,提出一种利用归一化切比雪夫Ⅱ型模拟低通滤波器来设计切比雪夫Ⅱ型模拟高通滤波器的方法;最后,给出了利用归一化切比雪夫Ⅱ型模拟低通滤波器来设计切比雪夫Ⅱ型模拟高通滤波器的实例及其实现电路。

关键词： 信道状态信息   巴特沃斯低通滤波器   离散小波变换   受限玻尔兹曼机   人体复杂动作识别  

摘要： 现有人类行为识别方法识别精度低、成本高,所能识别的动作也相对简单。为此,通过引入信道状态信息(CSI)提出一种人体复杂动作识别方法,并以传统武术形意拳招式动作为背景进行验证。利用Wi-Fi网卡采集形意拳招式的CSI数据,以数据中的振幅为特征值,使用巴特沃斯低通滤波器和离散小波变换分别过滤数据中的高频和低频异常值。离线阶段采用受限波尔兹曼机对预处理数据进行训练和分类,并构建形意拳招式指纹库。在线阶段使用深度置信网络对采集数据进行分类,将分类结果与指纹库数据进行匹配,实现对形意拳招式的准确识别。实验结果表明,与CSI-SRC方法和基于传统RSSI模型的方法相比,该方法具有较高的识别精度,并且鲁棒性较好。

关键词： 数字滤波器   遗传算法   频率采样  

摘要： 本文提出将遗传优化算法应用基于频率采样法的FIR数字滤波器的设计中,通过优化过渡带的最佳采样值,获得FIR滤波器的阻带最小衰减的最大值,最后以含噪音频信号为研究对象进行滤波处理,通过音效和频谱对比验证该方法的正确性和有效性。

关键词： 二维FIR滤波器   交替方向乘子法   约束最小二乘   并行优化   计算复杂度  

摘要： 随着计算机技术与信息科学的高速发展,使得计算机及其相关硬件处理数据的能力大大提高,内存容量快速增加,这也为二维数字滤波器带来越来越广阔的应用和发展前景。相比于无限脉冲响应(Infinite Impulse Response,IIR)滤波器,有限脉冲响应(Finite Impulse Response,FIR)滤波器由于具有内禀稳定性和可实现精准线性相位等显著特点而备受专家学者关注,同时被广泛应用于工业领域中。二维FIR数字滤波器的优化设计,是信号处理领域一个经典但仍具挑战的问题。当滤波器阶数较大时,脉冲响应系数及逼近频率点的数目大,导致算法计算复杂度高。此时,计算量大是设计问题最主要挑战之一。近年来,交替方向乘子算法(Alternation Direction Method of Multipliers,ADMM)因其严格的理论保证以及在处理大规模凸优化问题上较好的性能,成为众多学者研究的热点。本文针对二维FIR滤波器的最小二乘(Least Square,LS)设计和约束最小二乘(Constrained Least Square,CLS)设计应用交替方向乘子法,对优化模型进行最大分划,并结合松弛技术,提出基于最大分划松弛ADMM(Maximally Split and Relaxed ADMM,MS-RADMM)的二维 FIR 滤波器最小二乘设计和约束最小二乘设计。本文主要做了以下工作:1.研究了基于MS-RADMM算法的二维FIR数字滤波器LS设计。针对二维线性相位和非线性相位FIR滤波器的最小二乘设计,应用交替方向乘子法,研究设计问题的并行优化方法。通过对优化模型最大分划,并采用最近提出的一种加速技术,提出一个具有高度并行结构且以标量计算迭代更新的最大分划松弛ADMM算法。分析了算法的计算复杂度,讨论了算法的收敛性,并给出了使算法快速收敛的参数设置分析。仿真结果表明,最大分划松弛ADMM具有高度并行结构,计算效率更高,且可应用于非矩阵频率格点情况下。2.研究了基于MS-RADMM算法的线性相位二维FIR数字滤波器CLS设计。在第1项LS设计的基础上,增加滤波器幅值误差约束,研究线性相位二维FIR滤波器的CLS设计。将LS设计的最大分划松弛ADMM算法推广到CLS设计,提出可标量化的最大分划松弛ADMM。分析了算法的收敛性,讨论了算法的参数设置问题,并仿真研究了误差约束上界对算法收敛性的影响。通过与其他二维FIR数字滤波器CLS设计方法的比较可知,本文方法降低了优化模型的维度,可方便进行并行处理,计算效率更高。同时,因其可应用于非矩阵频率格点情形,可设计出性能更好的滤波器。

关键词： 压缩感知   广义采样   模拟信息转换器   随机解调器  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,系统的处理带宽越来越宽,以香农采样定理为基础的信息系统对模拟数字转换（Analog to Digital Converter,ADC）的采样率提出了更高的要求,给后续数字信号处理硬件实现带来巨大的负担。近年来,在采样的同时压缩冗余信号的模拟信息转换器（Analog to Information Converter,AIC）成为下一代ADC的重要替代方案。AIC以压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论为基础,是一种低于Nyquist率的模拟信号数字转换方法。经典的AIC系统以处理频域稀疏信号为主,采样过程主要分为模拟信号的离散化及离散化样本的压缩两个步骤。在AIC中,由于信号的离散化过程本质为一个理想加窗的过程,理想窗函数会在频域展宽信号的频谱,从而破坏信号的频域稀疏特性,导致AIC的物理实现与理论模型存在基失配的问题。针对该问题,目前已有大量研究学者通过误差建模的方式在重构算法部分纠正基失配带来的重构误差。虽然针对仿真的模拟信号这些方法具有良好的重构效果,但是当重构真实世界信号时,重构质量还是会大大降低。因此优化采样机制,构建模拟时间域采样的方法才能解决基失配问题。针对AIC实现过程中的非理想问题,本文以广义采样理论为基础,提出了一种新的AIC采样方法,即广义模拟信息转换器（General Analog to Information,G-AIC）。G-AIC系统相较于现有AIC系统更为稳健,可以有效的消除AIC实现过程中的非理想问题。首先,本文将AIC系统建模为两级采样器。第一阶采样保持器为离散过程,其脉冲响应对应于嵌入式滤波器。第二阶采样保持器等价于离散压缩感知的测量矩阵。其次,结合正则化理论,给出基于正则化约束的第一阶采样器的优化方法。对本文的G-AIC系统在MATLAB建模,对比G-AIC与现有AIC的理论性能。实验结果表明,本文的G-AIC架构相比现有AIC架构,其重构信噪比高13.3d B。本文采用55 nm CMOS工艺,为了实现了G-AIC电路。对G-AIC的功能性进行验证,实验结果G-AIC可以对50 MHz以内的信号进行压缩采样,采样率为25 MHz,信号的重构信噪比可达到69.52 d B。