目前，小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面，新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论，对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法，例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性，因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径，特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法，并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且，讨论了小波分析的基本理论，介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法，最后研究了小波基的数学特性，分析了它们对实际应用的影响和作用。进而，介绍了小波的几种去噪方法：小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的，但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节，且小波基的选择亦有相当的难度，只有靠经验来确定，不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理，分析了去噪过程中几个参数的选取问题，并给出了一些选取依据；对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进，利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理，并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比，去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上，进行了改进，利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法，仿真试验结果表明，由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好，准确率高，而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较，通过实验仿真来实现，并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词：小波分析，信号去噪，阈值，均值逼近，空域相关
上传时间： 2013-07-19
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心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
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随着环境污染和能源短缺问题的日趋严重，寻找一种储备大、无污染的新能源已经上升到世界各国的议事日程。太阳能作为当今最理想环保的能源之一，已经得到了人类越来越广泛的应用。本文以光伏（Photovoltaic—PV）并网发电系统为研究对象，以最大限度利用太阳能、无污染回馈电网为主要目标，开展了光伏并网发电系统的理论研究和仿真，具有重要的现实意义。光伏并网逆变器是光伏并网发电系统中必不可少的设备之一，其效率的高低、可靠性的好坏将直接影响整个光伏发电系统的性能和投资。本文主要研究适用于并网型光伏发电系统的逆变器。 本文以一个完整的光伏并网发电系统为研究对象，重点对单相光伏并网系统进行了全面的分析，并从并网系统的主电路拓扑、控制策略、孤岛效应以及系统的可靠性分析几个方面做了详细的分析和仿真实验。 首先，介绍了国内外光伏并网发电产业的现状，并对光伏并网发电系统的组成结构、优缺点、发展趋势及光伏并网发电系统对逆变器的要求做了简单介绍，对光伏并网发电系统建立了总体认识。 其次，讨论研究了逆变器主电路的拓扑形式，并根据实际情况，选择了无变压器的两级结构，即前级DC/DC变换器和后级DC/AC逆变器，两部分通过DClink连接。前级的DC/DC模块采用Boost拓扑结构，后级的DC/AC逆变器采用逆变全桥实现逆变，向电网输送功率。讨论确定了逆变器输出电流的控制方式，并最终确定了光伏并网发电系统的总体方案。高性能的数字信号处理器芯片（Digital Signal Processor—DSP）的出现，使得一些先进的控制策略应用于光伏并网的控制成为可能。本文以TI公司的数字信号处理器芯片TMS320F2812为核心，设计了控制电路并给出了驱动电路、保护电路的设计以及系统的电磁兼容设计思想。应用MATLAB/Simulink中的工具箱搭建了整个电路模型，进行了仿真实验研究。 再次，我们已经知道孤岛效应问题关系到光伏并网发电系统的安全问题。本文分析了孤岛效应产生的原因、对电网的危害和目前各种常用的被动和主动及外部孤岛效应的检测方法。根据本文涉及的光伏并网发电系统的特点，采用了电压前馈正反馈检测孤岛的方法，然后详细介绍了该方法的原理和实现过程， 并给出了逆变器的反孤岛效应模型和仿真实验结果。仿真结果证明，该方法是可行的，并且达到了IEEE Std．2000—929标准的规定。 光伏系统的可靠性研究对整个系统的经济运行乃至投资决策产生了重要影响。本论文以光伏并网发电系统的基本组成为线索，对各部分进行可靠性分析，对满足一定可靠性水平的光伏并网发电系统进行分析，从而对其的推广使用起到了理论指导作用。 关键词：光伏并网发电系统；逆变器；孤岛效应；DSP；可靠性分析
上传时间： 2013-04-24
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由于日趋严重的环境问题以及风能利用的成本低廉和技术成熟等原因，风力发电成为电力系统中相对增长最快的新能源发电技术，发展风电成为改善电力系统经济运行极为重要的措施。近几年，风力发电机组单机容量和风电场建设规模都日益扩大，但风力的随机性和间歇性会对电力系统稳定运行产生一定的影响。因此对于含有风电场的电力系统，需要建立正确的风电场数学模型和进行风电场的短期风速预测。 首先，运用时间序列和神经网络相结合的预测方法，对风电场的风速序列进行短期预测。该方法用时间序列模型来选择神经网络的输入变量，而神经网络分别运用了BP和GRNN神经网络进行比较，发现使用时间序列结合GRNN网络预测效果比较令人满意，其对风电场和电力系统的稳定性运行具有重要的意义。 其次，建立了风速、风电机组和风电场的数学模型。风电机组的数学模型主要包括风力机模型、传动机构模型和异步发电机模型，仿真分析了风电机组对于风速的响应。在风电场模型研究中，考虑了尾流效应因素，风电场中各台风机位置处的风速并不相同，因此研究了风能分布的Jensen模型和Lissaman模型，并进行了案例计算分析，结果表明了风能分布模型在大规模风电场模型分析中的重要性。本文还提出了风电场等值模型的建立，降低了仿真研究的复杂性，使得分析大规模风电场并网运行成为可能。 最后，实现了包含风电场的电力系统潮流计算，采用牛顿—拉夫逊法极坐标形式的方法，为研究风电场稳定性运行提供了前提条件。同时提出了基于电力系统暂态稳定性分析的风电场穿透功率极限计算方法，并揭示了频率波动对风电场稳定运行的影响。
上传时间： 2013-07-31
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随着全球能源危机和环境污染问题的日益严重，开发利用清洁的可再生能源势在必行。太阳能是当前世界上最清洁、最现实、大规模开发利用最有前景的可再生能源之一。其中太阳能光伏利用受到世界各国的普遍关注，而太阳能光伏并网发电是太阳能光伏利用的主要发展趋势，必将得到快速的发展。此外，高性能的数字信号处理芯片(DSP)的出现，使得一些先进的控制策略应用于光伏并网逆变器成为可能。本论文就是在此背景下，对太阳能并网发电系统中的核心器件并网逆变器进行了较为深入的研究，具有重要的现实意义。 太阳能光伏并网发电系统的两个核心部分是太阳能电池板的最大功率点跟踪(MPPT)控制和光伏并网逆变控制。 首先，本文对太阳能电池的工作原理及工作特性进行介绍，详细分析太阳能电池工作的等效电路和数学模型。 其次，本文对几种传统的最大功率点跟踪(MPPT)控制算法进行了研究、分析和比较，提出各自优缺点。基于最大功率跟踪过程的快速性和稳定性，设计采用改进的间歇扫描法来实现光伏发电系统中太阳能电池的最大功率输出，以提高系统的性能和最大功率点跟踪速度。 再次，针对既可独立运行又可并网运行的单相光伏逆变器，本文采用有效值外环、瞬时值内环的控制方法，既保证了逆变器输出的静态误差为零，又保证了逆变器良好的输出波形。给出了同时满足独立和并网两种运行模式的输出滤波器结构和元件参数的计算过程，并通过仿真和实验验证了设计的合理性。 随后，详细讨论了并网过程中的软件锁相环技术，对锁相环电路的组成、工作原理进行了研究，实验结果表明此方法可靠有效，能使逆变器输出电流与电网电压完全同相，达到功率因数为1的目的。 最后，采用TI公司的TMS320LF2407A作为主控芯片，研制完成1.5kW实验样机，分别得出了独立运行和并网运行时的实验结果，结果表明，所采用的控制策略和设计的硬件电路能够满足设计要求，系统可安全、稳定运行。
上传时间： 2013-05-18
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485总线通讯方式分析,主要是让大家了解485总线通讯原理
上传时间： 2013-06-27
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应用于煤矿、石化等易燃易爆环境的电子设备必须满足防爆的要求，本质安全型是最佳的防爆形式。本质安全型开关电源具有重量轻、体积小、制造工艺简单、成本低、安全性能高等优点，因而具有广阔的发展前景。单端反激变换器是开关变换器的一种基本的拓扑结构，在实际中应用比较广泛，因此对单端反激变换器进行本质安全特性分析是本质安全开关电源设计的重要基础。本质安全型开关变换器的设计，主要是对变换器中的储能元件进行设计，即变换器中的电感和输出滤波电容进行设计。 本文对变换器的静态特性进行了深入分析，指出反激变换器存在三种工作模式：CISM-CCM、IISM-CCM和DCM：得出了变换器工作在整个动态范围内的最大输出纹波电压、最大电感电流和最大输出短路释放能量。对单端反激变换器的本质安全特性进行了分析，得出输出本质安全型单端反激变换器的非爆炸判断方法，并通过安全火花试验装置对变换器进行爆炸性试验，验证了输出本安判据的正确性。得出输出本质安全型单端反激变换器的设计方法，以同时满足输出纹波电压和输出本安要求作为约束条件，得到了本质安全型单端反激变换器电感、电容参数的设计范围。给出了具体实例，并进行仿真和试验研究，仿真和实验结果验证了理论分析的正确性和设计方法的可行性。
上传时间： 2013-06-25
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电力系统分析教材，作者 王锡凡 科学出版社 2003年出版
上传时间： 2013-06-15
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MCS-51 单片机 监控 程序 源代码 分析
上传时间： 2013-06-15
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图书－电子技术学习方法和分析思路轻松入门，很不错的一本书，对电路分析很有用的。
上传时间： 2013-05-16
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