基于PXI的舰炮电气设备通用自动测试系统

采用虚拟仪器技术,并通过软件产生模拟信号拉制设备的运转,完成动态信号的提取,实现电气设备测试系统的研制.该系统具有通用性、高效性和易用性等特点,具有较好的实用价值.     

基于DDS的虚拟信号发生器LabVIEW程序设计

针对传统信号发生器存在的成本高、功能单一、电子线路复杂等缺点,设计了一种基于频率合成技术的虚拟任意信号发生器。通过动态链接库(DLL)与下位机设备DDS-3X25进行通信,基于"模块化"和事件结构的设计思想,用LabVIEW编程实现了基本波形、任意波形、噪声叠加、波形数据载入、波形数据量化转换和线性插值等程序模块。实验结果表明,该设计不仅能产生纯净和叠加噪声的正弦波、方波、三角波和锯齿波等基本波形,而且可以输出手绘的任意波形,验证了设计的有效性。     

基于声卡的音频定向实验系统设计与实现

设计并实现了一套基于高频声卡的音频定向传播实验系统,该系统包括了信号产生与测试分析两部分。系统由计算机内置声卡、功放、换能器以及传声器、调理器、A/D等部件组成。利用该系统可方便地修改模型及其他实验相关参数,并且实时地产生希望特性的调制超声波。很好地满足了音频定向实验的实际需求,同时系统结构简单,成本低廉,具有明显的实用性。     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。     

超动态变化的压力测量

本文介绍了采用MS-1215A/D板与IBM兼容机等组成的压力信号采集处理系统。该系统能对模拟压水堆大破口失水事故时超动态变化的压力进行高速采集,并能及时进行数据处理;根据需要还可打印有关参数和图表。此外,本文还介绍了为确保输入计算机的信号可信而采取的有效措施。     

微带及渐变微带中瞬态信号传输特性的小波变换分析

本文利用小波变换对瞬态信号在微带及渐变微带线中的传输特性进行了分析,与传统的傅立叶变换分析相比,小波分析具有速度快、能够分析局部传输特性的优点。文中给出了高斯信号和矩形脉冲信号在微带中及矩形脉冲信号在渐变微带中的传输波形,所得结果对研究超高速与超宽带瞬态信号的传输及电路设计有一定的参考价值。     

一种信号检测模糊技术及其应用

本文基于模糊理论,建立一种信号检测的模糊模型,并实际运用于连续波多普勒测速雷达目标速度的提取,取得了满意的结果