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上传时间： 2019-07-14
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大气压电离质谱及其用于超高纯气体分析研究进展_张体
上传时间： 2019-07-14
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上传时间： 2019-07-14
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上传时间： 2020-11-27
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上传时间： 2020-11-27
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现代信号处理技术：高阶谱、时频分析与小波变，极好的参考资料
上传时间： 2021-08-13
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随着电机在工业、农业等领域的广泛应用，如何测试、分析和抑制电机振动和噪声，越来越受到人们的广泛关注。虚拟仪器技术，相比于传统仪器拥有性能高、扩展性强等优点，在工程测试等领域得到越来越广泛的应用。因此，结合虚拟仪器技术，建立电机噪声和振动的测试分析系统是一种可行的解决途径。 本文将虚拟仪器技术应用于电机的噪声和振动问题，建立了基于虚拟仪器的电机噪声振动测试分析系统。全文主要研究工作分为三部分：前两部分分别研究了系统的硬件和软件组成，建立了完整的硬件和软件系统；第三部分进行了噪声振动实验研究，验证了系统的正确性和有效性。本文的主要研究内容如下： 1．硬件部分。探讨了系统的硬件组成，建立了以传感器、信号调理电路和数据采集卡为核心的测试系统。系统硬件部分是正确采集电机噪声和振动信号的关键，是测试分析的基础。 2．软件部分。用LabVIEw虚拟仪器编程语言完成了软件部分的设计，实现了信号采集、显示、处理、诊断、打印报告等一系列功能。针对电机噪声振动的复杂性，建立了以快速傅里叶变换、功率谱函数分析、分数倍频谱分析、小波分析等信号处理方法为核心的信号分析处理功能，并用最小二乘支持向量机实现了电机故障诊断功能。 3．实验研究。实验验证了系统的信号采集、信号分析和故障诊断的正确性。构造三类电机故障，实验研究了采用最小二乘支持向量机进行故障诊断的有效性。 在总结全文的基础上，提出了该电机噪声和振动测试分析系统有待深入研究的若干问题。
上传时间： 2013-07-22
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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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在基本Sprott-B混沌系统数学模型的基础上，引入一个控制参数进行系统改造，构建出一个恒定Lyapunov指数谱鲁棒混沌系统。通过相轨图、Lyapunov指数谱和分岔图等动力学工具对系统进行了仿真分析。研究结果表明，系统对唯一的控制参数保持恒定的Lyapunov指数谱，从而工作于鲁棒混沌状态，理论分析则揭示出控制参数对于系统的混沌振荡具有线性或非线性调幅作用。此外，在以改进的Euler算法进行离散化后，采用微控制器MSP430F249进行了实验验证，证明了系统的可实现性。
上传时间： 2014-01-06
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核磁共振(NMR)是重要的检测手段和分析手段之一。随着其应用领域的拓展和 深入，核磁共振谱仪技术也不断地发展和完善。常规商业化谱仪虽然功能强大，但 是谱仪结构复杂，体积庞大，价格昂贵，因此限制了NMR技术的应用场合。而在许 多应用场合，比如教学中，往往需要一种结构简单，体积小巧，价格便宜，集成度 高的一体化核磁共振谱仪。 而随着A跚(Advanced RISC Machines)技术的发展与成熟，本文提出了一种用 于磁共振成像系统的，基于A刚的一体化核磁共振成像谱仪的设计方案。提供了谱 仪各部分的实际性能测试的结果和谱仪整体工作的成像实验结果，并对研制和实验 结果进行了讨论。 本论文主要内容如下： 第一，主要介绍了核磁共振原理，核磁共振成像的原理，核磁共振成像系统的结构。 第二，介绍ARM的概念与基本原理并简要介绍了相关的软件。 第三，介绍了一体化谱仪的研制过程，并分别从母板和核心板两部分的硬件部分设 计与软件部分设计上进行了相应的描述。 第四，介绍本谱仪系统的性能测试结果，并总结调试心得与现有问题，并对以后提出展望。 有关核磁共振更多知识请查看：医学影像设备
上传时间： 2013-11-06
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