动态瞬时心率抗干扰检测算法设计

为了采集准确的心电信号,设计了一套基于瞬时心率信号抗干扰测量的方法,针对微弱并易受干扰的心电采样信号,进行有效地硬件以及软件滤波,通过软件数字滤波算法,得到真实的心率信号．实验结果表明,当运动状态稳定时,通过对采样信号脉宽限制及16个采样数据做滑动平均处理,得到的数据能够显示人体运动时的真实心率,数据波动正确的反映了心率状态,能够提供稳定准确的数值依据．     

FNN在心率失常判别中的研究

提出了一种基于模糊神经网络（FNN）对心率失常信号进行判别的新方法。首先，根据心电信号特点构建Sugeno型模糊神经网络，然后使用Cam Delta算法对其进行训练，这样可以得到模糊隶属函数，此隶属函数将R－R间期波及QRS波的长度模糊化。随后，用几何法通过计算隶属度实现对心率失常的判别。经MIT－BIH心电数据库和实测数据检验，此方法可有效的对心率失常进行判别。     

移频信号抗干扰检测算法研究

时域分析和傅氏变换的频域分析方法是现代铁路信号检测的主要方法之一,随着铁路的发展,需要更多的信息量和更加有效的铁路信号检测方法,以满足铁路运输安全和高效率的需要。近年来,现代频域分析已有很大的进展,出现许多新的信号分析处理方法,特别是小波和高阶谱分析的发展,已能分别对非平稳和非高斯信号进行有效地分析处理。本文尝试采用小波变换对铁路移频信号进行分析,在分析时考虑交流干扰,得到铁路移频信号的完整参数,     

基于卡尔曼滤波的车辆动态导航定位滤波算法

提出一种GPS动态定位系统模型,即是将GPS的误差等效为马尔柯夫过程,基于标准的卡尔曼滤波算法建立了一种利用GPS对车辆进行动态导航定位的滤波模型及自适应卡尔曼滤波算法.在实际研究过程中将其应用于车辆的导航定位系统,获得了显著的效果.结果验证了自适应卡尔曼滤波方法的可行性.     

雷电信号对船舶轴频电场检测算法影响的研究

针对现有船舶轴频电场检测均未考虑雷电信号对其影响,实测了因雷电引起的1～10Hz频段内的水下电场信号,总结了该信号的特征,并分析了其对船舶轴频电场检测算法的影响.提出通过调整轴频电场检测算法中数据窗时间长度、滑动数据窗的时间间隔和特征值大于门限值的持续时间来消除雷电信号对船舶轴频电场检测算法的影响.通过对实测船舶轴频电场和雷电信号的验证表明,该方法行之有效.     

疲劳驾驶的转向特征研究

为有效地实现疲劳提前预警,研究了心电信号(ECG)和转向特征随驾驶时间的变化规律。通过试验,分析了ECG信号的4个指标随时间的变化趋势,进行了显著性分析之后,运用主成分分析方法建立了综合的ECG评价指标来分辨驾驶员的疲劳状态。分析了驾驶员在不同驾驶状态,不同的道路线形下的转向行为,应用转向熵方法分析了转向数据,结果表明:相比清醒状态,疲劳状态下的转角熵升高了57.1%。     

基于Kalman滤波的无源动态定位算法的研究

目前已经能够研制出测量用户至卫星伪距信号的“北斗”用户接收机，此款接收机可以工作在无源定位的情况下．由于“北斗”定位卫星数量极其有限，接收机在动态定位的精度上会出现很大的误差．文中针对这一问题进行讨论，采用“当前”统计模型来建立用户载体的状态方程，并且提出一种新的量测方程，然后将构建的Kalman滤波方程组运用于接收机的动态定位中，仿真结果表明，这种算法能很好地改善定位的精度及动态性能．     

时频分析在心电信号分析中的应用

从理论上研究了时频分析方法中的短时傅立叶变换和W inger-V ille分布,并对正常心电信号和心室纤维颤动心电信号进行了仿真试验.仿真结果表明,利用时频分析方法研究时变的非平稳信号的特征变化是有效的,可以为临床诊断提供更充分的诊断依据.     

时频分析在心电信号分析中的应用

从理论上研究了时频分析方法中的短时傅立叶变换和Winger-Ville分布,并对正常心电信号和心室纤维颤动心电信号进行了仿真试验.仿真结果表明,利用时频分析方法研究时变的非平稳信号的特征变化是有效的,可以为临床诊断提供更充分的诊断依据.     

提高船舶电气设备电磁兼容性的探讨

随着船舶自动化程度的提高,船舶电力电子设备配置方案日趋完善,船舶电气设备的电磁兼容性变成日益突出问题。文章介绍了电磁兼容性的含义及电磁干扰的危害,提出了提高船舶电气设备电磁兼容性的几点实用措施,并结合自己工作经验提出一些改进的方法。     

双作用式变量叶片泵瞬时流量特性的分析

本文给出了双作用式变量叶片泵瞬时流量的计算公式及其典型曲线,分析了瞬时流量变化规律,讨论了减小流量脉动的措施,为双作用式变量叶片泵的设计、制造和性能改进提供了理论依据。     

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针对应用卡尔曼滤波器进行车辆GPS导航信号的动态滤波时难以建立精确的数学模型以及传统小波变换在实时性方面存在不足,提出了基于提升小波变换的GPS动态滤波新算法.该算法采用提升小波变换对车辆GPS导航信号进行分解;用3σ准则和多项式插值方法对各层提升小波变换系数进行粗差探测与数据修复;采用模平方软阈值去噪算法对各层提升小波变换系数进行去噪;最后进行提升小波逆变换,从而实现车辆GPS导航信号的动态滤波。仿真实验结果表明,该算法的导航定位精度优于卡尔曼滤波算法;虽然在导航定位精度方面稍比传统小波变换算法的性能高,但比传统小波变换算法速度快一倍;显然该算法对车辆GPS导航系统是有效的.     

IIR数字滤波器设计的搜寻者优化算法

为进一步提高无限冲击响应(IIR)数字滤波器的性能,提出了一种基于搜寻者优化算法(SOA)的IIR数字滤波器设计方法.SOA基于模拟人的随机搜索行为,由利用位置变化评价得到的经验梯度确定搜索方向,由采用简单模糊规则的不确定性推理确定搜索步长,通过搜寻者在搜索空间的位置更新,实现对优化问题的求解.2个典型设计实例的仿真结果表明,与差分进化算法(DE)和3种改进的粒子群算法(PSO)相比,SOA具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地应用于IIR数字滤波器的没计.     

遗传算法在估计瞬时单位线参数中的应用

以m atlab为平台,应用遗传算法和m atlab工具箱中的统计函数,通过求解还原洪水过程与实测洪水过程之差绝对值的加权之和最小化问题来优化估计瞬时单位线的参数,避免了用近似公式法求解带来的方法误差.实例研究表明该方法是有效的,其精度明显高于矩法,也较近似公式法高.     

路段人行横道二次过街感应式信号控制算法设计

在现有感应控制二次过街系统中,道路两边以及安全岛按钮控制多为分开控制,没有相互协调,行人在安全岛等待时间过长易导致违章过街等问题。在一次过街感应控制算法基础上,结合二次过街相关理论、机动车与行人延误机理以及行人过街信号配时理论,提出"人行绿波"协调思路,对路段二次过街感应控制算法进行设计,并应用Vissim软件进行仿真验证,结果显示设计感应控制算法能有效地降低行人和机动车延误。     

具有动态调节机制的多粒子群改进算法及应用

针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)的稳定性较差及易陷入局部收敛等缺陷,将粒子群体划分为多组粒子群,提出了一种子群粒子和其产生的精英粒子分两步协同进化的方案,采用混沌、高斯动态扰动粒子位置及云正态模型自适应动态调整惯性权重等动态调节机制优化粒子飞行轨迹,促进粒子又快又好的向群体最优目标飞行,以改善SPSO算法的全局寻优性能并提高多目标优化问题的多样性.采用新颖的误差适应度函数设计了FIR高通数字滤波器,并与基于RGA、PSO、CRPSO及典型Parks-McClellan算法的滤波器进行了对比与分析.仿真实验表明:基于具有动态调节机制的多粒子群改进算法及目标函数设计的滤波器,具有通带波动小,阻带衰减大的优势.     

基于EKF的自动泊车系统位姿估计算法设计

利用车辆2个后轮轮速信号和方向盘转角信号,基于扩展卡尔曼滤波技术设计一种车辆位姿估计算法,并在veDYNA中仿真试验。仿真结果表明,算法的估计精度比较理想,可满足泊车系统对自身车辆定位的需求。以定位精度2 cm（1σ）的GPS信号为参考,实车试验结果表明,位置估计误差控制在3%以内,此精度的估计结果可以为泊车系统提供车辆定位信息,为增强泊车安全性奠定基础。     

零相位数字滤波器在非平稳信号处理中的应用

研究零相位数字滤波器在进行非平稳信号滤波时的特点．选用一种典型带通零相位数字滤波器,以非平稳调幅信号作为滤波器输入,进行仿真分析．将零相位数字滤波器与小波包分解重构和经验模态分解方法的滤波能力进行了比较．探讨了零相位数字滤波器在处理非平稳调幅信号时存在的过渡过程,及对滤波结果幅值和频率的影响．论述了滤波误差与滤波器参数、输入信号特性和信噪比等因素的关系．提出了分段零相位滤波器方法,改善了滤波器性能．最后,以一个实测的振荡信号对上述分析进行了验证．为在非平稳信号处理中,正确使用零相位数字滤波器提供了参考．     

MATLAB在数字信号处理中的应用

根据FIR数字滤波器设计的基本原理,利用MATLAB实现数学逼近理论,采用窗函数设计FIR数字滤波器的设计方法进行模拟仿真。分析结果发现,在同样阶数下,优化设计可以获得最佳的频率特性和衰耗特性,具有通带和阻带平坦、过渡带窄等优点。双线性变换法设计IIR滤波器可应用于图像处理等方面。