机翼抖动监测系统中信号采集部分的软硬件设计与实现
这是一篇关于机翼抖动,传感器检测,信号调理,模数转换,现场可编程门阵列,傅里叶变换的论文, 主要内容为航空飞机是人类工作生活出行不可或缺的一部分,随着世界新技术的发展和不断应用,航空技术必将取得更大的飞跃。但是对航空飞机机翼抖动的研究却微乎其微,基本没有这方面的研究,其实飞机机翼对航空飞机安全飞行也很有重要的意义。譬如,机翼抖动最大幅度是飞机安全飞行的极限值,机翼抖动的最大应力,机翼抖动是否造成机翼部分的损坏,机翼抖动引起的失速也能造成飞行重大事故等等。所以如何准确的监测机翼抖动及机翼的健康状态可以为后续学者们对航空飞机安全飞行提供参考。本文搭建的机翼抖动监测系统,能够对机翼抖动作出反应,并准确地监测到机翼抖动幅度,并对机翼抖动数据进行分析处理,运用傅里叶变换针对机翼抖动的高斯脉冲信号进行算法运算,得到其从时域的波形图到频域的波形图,然后计算得到其功率谱,机翼抖动幅度作预警提示,机翼抖动功率频率作报警提示,实时监控机翼的健康状态。论文首先概述了机翼抖动监测系统的研究背景与意义,介绍了机翼抖动监测系统的研究现状及主要实现功能,在此基础上,提出了机翼抖动监测系统总体的设计方案,并给出相应设计要求、测量原理及方法。其次,以广东高云半导体FPGA芯片GW2A R-LV18EQ144PC8/I7为核心控制器,外加振动传感器、信号调理模块、A/D模数转换模块、电源电路、USB传输模块等电路完成了设计。再次,基于软件开发环境,分模块设计程序,并给出了各个模块的程序设计流程,并对采集到的机翼抖动数据进行傅里叶算法处理,机翼抖动幅度作预警算法,机翼抖动功率频率作报警算法。最后,对机翼抖动监测系统进行了硬件、软件调试和算法测试,系统能够实时监测机翼的抖动变化,并能够对机翼抖动的异常作出预警及报警提示,检修人员根据提示报警信息也能够对机翼异常部位进行检修,保障机翼的健康状态,达到了设计预期的效果。
电化学工作站软件系统设计与实现
这是一篇关于时域信号分析,傅里叶变换,平滑滤波,电化学工作站的论文, 主要内容为时域信号处理及频谱分析是电化学波形信号常用处理技术,随着计算机技术的发展,信号处理过程从硬件转向软件成为趋势,越来越多先进信号处理模型也被提出并提供软件实现。本文在深入学习平滑、插值等信号处理技术,以及频谱分析相关数学模型和算法基础上,基于跨平台Py Qt5框架设计并实现了一款用于电化学信号解析、时域信号处理、频谱分析和信号修正等功能的软件系统。论文主要研究内容如下:1.波形信号处理算法研究与实现,包括时域信号处理和频谱分析。对(64)6)-7)(6平滑算法、贝塞尔插值算法、复合辛普森法则以及基于最小二乘的多项式拟合等原理进行了研究并完成算法实现。对快速傅里叶变换数学模型进行了研究,实现对信号振幅谱、相位谱、功率谱分析,在此基础上引入高通、低通、带通滤波器,实现基于傅里叶逆变换的滤波平滑功能。2.信号数据文件解析和可视化,为电化学工作站设备提供的20多种测试技术提供解析支持。解析框架具备可扩展性,同时不同型号设备满足格式协议也能被正确解析。在此基础上,完成实验参数显示和信号曲线可视化,并提供坐标跟踪、标记管理以辅助操作人员信号观测。软件持久化功能能够完成平滑等信号处理结果的封装和保存,输出的数据文件满足解析规范,为背景扣除或多数据文件间信号平均功能提供支持。3.误差修正和评估。软件支持手动修正曲线,或移除信号曲线上特定范围数据点,修改指定信号段内数据点,或补偿倾斜的信号基线和移动基线的直流电平。为验证信号处理算法正确性和精度,软件误差评估功能实现并提供多维度误差指标,如均方误差、决定系数,同时提供信号平均和背景扣除功能以直观体现信号曲线间差异。4.基于PyQt框架的槽(Slot)对象通信机制实现系统交互逻辑。使用Py Qt框架的UI组件实现主界面布局(菜单栏、工具栏等)和交互对话框窗体部件,能够正确调用对应信号处理功能模块。5.编写测试用例对软件系统时域信号处理、频谱分析和数据解析等功能进行测试,对软件整体运行效果测试,解决软件缺陷并证明了软件质量和稳定性。
机翼抖动监测系统中信号采集部分的软硬件设计与实现
这是一篇关于机翼抖动,传感器检测,信号调理,模数转换,现场可编程门阵列,傅里叶变换的论文, 主要内容为航空飞机是人类工作生活出行不可或缺的一部分,随着世界新技术的发展和不断应用,航空技术必将取得更大的飞跃。但是对航空飞机机翼抖动的研究却微乎其微,基本没有这方面的研究,其实飞机机翼对航空飞机安全飞行也很有重要的意义。譬如,机翼抖动最大幅度是飞机安全飞行的极限值,机翼抖动的最大应力,机翼抖动是否造成机翼部分的损坏,机翼抖动引起的失速也能造成飞行重大事故等等。所以如何准确的监测机翼抖动及机翼的健康状态可以为后续学者们对航空飞机安全飞行提供参考。本文搭建的机翼抖动监测系统,能够对机翼抖动作出反应,并准确地监测到机翼抖动幅度,并对机翼抖动数据进行分析处理,运用傅里叶变换针对机翼抖动的高斯脉冲信号进行算法运算,得到其从时域的波形图到频域的波形图,然后计算得到其功率谱,机翼抖动幅度作预警提示,机翼抖动功率频率作报警提示,实时监控机翼的健康状态。论文首先概述了机翼抖动监测系统的研究背景与意义,介绍了机翼抖动监测系统的研究现状及主要实现功能,在此基础上,提出了机翼抖动监测系统总体的设计方案,并给出相应设计要求、测量原理及方法。其次,以广东高云半导体FPGA芯片GW2A R-LV18EQ144PC8/I7为核心控制器,外加振动传感器、信号调理模块、A/D模数转换模块、电源电路、USB传输模块等电路完成了设计。再次,基于软件开发环境,分模块设计程序,并给出了各个模块的程序设计流程,并对采集到的机翼抖动数据进行傅里叶算法处理,机翼抖动幅度作预警算法,机翼抖动功率频率作报警算法。最后,对机翼抖动监测系统进行了硬件、软件调试和算法测试,系统能够实时监测机翼的抖动变化,并能够对机翼抖动的异常作出预警及报警提示,检修人员根据提示报警信息也能够对机翼异常部位进行检修,保障机翼的健康状态,达到了设计预期的效果。
基于相似用户扩充的未来感知推荐
这是一篇关于序列推荐,多层感知机,傅里叶变换,未来感知,数据增强,滤波器的论文, 主要内容为在推荐系统中,建模用户和商品之间的行为模式是极为重要的一环。这一环节的流程一般是通过对用户和商品的历史交互数据进行分析,推断出用户对商品的购买偏好或消费习惯,从而挖掘出用户可能感兴趣的商品。同时,推荐系统也需要对商品进行特征提取和处理,以便更好地理解其属性和特性,进一步为用户提供更加精准的推荐。然而,数据的稀疏性往往给推荐系统处理历史数据带来巨大的挑战。这是由于用户和商品的数量庞大,每个用户和商品之间的交互数量相对较少,这就导致了大量的空白信息无从得知。数据的稀疏性不仅会降低推荐系统的准确性,还会影响系统的扩展性和可靠性。因此,推荐系统通常会采取一系列的技术手段来辅助解决这一问题,如基于矩阵分解的方法、基于深度学习的方法、基于图神经网络的方法等,来对数据进行建模和分析,从而提高系统的推荐效果和性能。另一方面,现有的大部分序列推荐模型在捕获用户的偏好时只考虑历史交互商品之间的顺序相关性。这些模型仅仅通过用户自身的历史交互来预测下一个商品或者推荐一组商品,而忽略了用户偏好随时间演变的事实。实际上,用户的偏好是随时间演变的,这意味着仅对历史偏好进行建模而不了解偏好的时间演化趋势,很有可能会陷入重复的推荐循环,无法满足用户对于新鲜感和多样性的体验要求,从而损害推荐系统的利益。在本文中,我们提出了一个基于相似用户扩充的未来感知推荐模型来跨越历史偏好和未来偏好之间的鸿沟,利用相似用户的历史交互数据,搭建起目标用户通向未来偏好的桥梁。具体做法就是通过本文提出的相对行为提取器对于每个目标用户,从其他相似用户的历史数据中截取未来相关的记录扩充至目标用户的训练数据中。通过这样的预处理增加了数据集的有效数据量,提高了数据利用率,缓解了数据稀疏的问题,还实现了对目标用户未来偏好的模拟。另外,在网络层的设计上,我们将前馈神经网络与一种可学习的滤波器结合起来,分别用于消除个性化差异带来的噪声以及进一步提取其中的隐式特征交互。同时,其中的滤波器模块除了过滤噪声以外,还可以从记录数据中提取序列特征,它在理论上与循环卷积操作具有同等效力。总之,本文提出了一种新的序列推荐模型,该模型结合了历史偏好和未来趋势综合得出最后的推荐。为了验证它的有效性,我们在五个现实公开数据集上进行了广泛的对比实验和分析。数据表明本文提出的推荐模型不仅在各项指标上超过最先进的序列推荐算法,而且还提供了更加多样化和新鲜的推荐,这表明我们的模型可以更好地满足用户的需求,提升推荐性能。
电化学工作站软件系统设计与实现
这是一篇关于时域信号分析,傅里叶变换,平滑滤波,电化学工作站的论文, 主要内容为时域信号处理及频谱分析是电化学波形信号常用处理技术,随着计算机技术的发展,信号处理过程从硬件转向软件成为趋势,越来越多先进信号处理模型也被提出并提供软件实现。本文在深入学习平滑、插值等信号处理技术,以及频谱分析相关数学模型和算法基础上,基于跨平台Py Qt5框架设计并实现了一款用于电化学信号解析、时域信号处理、频谱分析和信号修正等功能的软件系统。论文主要研究内容如下:1.波形信号处理算法研究与实现,包括时域信号处理和频谱分析。对(64)6)-7)(6平滑算法、贝塞尔插值算法、复合辛普森法则以及基于最小二乘的多项式拟合等原理进行了研究并完成算法实现。对快速傅里叶变换数学模型进行了研究,实现对信号振幅谱、相位谱、功率谱分析,在此基础上引入高通、低通、带通滤波器,实现基于傅里叶逆变换的滤波平滑功能。2.信号数据文件解析和可视化,为电化学工作站设备提供的20多种测试技术提供解析支持。解析框架具备可扩展性,同时不同型号设备满足格式协议也能被正确解析。在此基础上,完成实验参数显示和信号曲线可视化,并提供坐标跟踪、标记管理以辅助操作人员信号观测。软件持久化功能能够完成平滑等信号处理结果的封装和保存,输出的数据文件满足解析规范,为背景扣除或多数据文件间信号平均功能提供支持。3.误差修正和评估。软件支持手动修正曲线,或移除信号曲线上特定范围数据点,修改指定信号段内数据点,或补偿倾斜的信号基线和移动基线的直流电平。为验证信号处理算法正确性和精度,软件误差评估功能实现并提供多维度误差指标,如均方误差、决定系数,同时提供信号平均和背景扣除功能以直观体现信号曲线间差异。4.基于PyQt框架的槽(Slot)对象通信机制实现系统交互逻辑。使用Py Qt框架的UI组件实现主界面布局(菜单栏、工具栏等)和交互对话框窗体部件,能够正确调用对应信号处理功能模块。5.编写测试用例对软件系统时域信号处理、频谱分析和数据解析等功能进行测试,对软件整体运行效果测试,解决软件缺陷并证明了软件质量和稳定性。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码工坊 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/50107.html
