• 基于EMD和GA-SVM的超聲檢測缺陷信號識別
      基于EMD和GA-SVM的超聲檢測缺陷信號識別

      摘 要:為提高金屬探傷時對缺陷的識別能力,提出一種遺傳優化支持向量機,結合經驗模態分解(EMD),對超聲波缺陷信號進行自動識別。首先進行經驗模態分解法分解,提取出原始信號特征,構建特征向量。鑒于常用的神經網絡模型識別率不高及支持向量機參數難確定的問題,利用遺傳算法優化支持向量機模型(GA-SVM)的懲罰因子和

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    • 一種基于33250A型信號源的數字超聲探傷儀水平線性誤差
      一種基于33250A型信號源的數字超聲探傷儀水平線性誤差

      一種基于33250A型信號源的數字超聲探傷儀水平線性誤差測試方法摘 要:針對數字式超聲探傷儀水平線性誤差的準確測試,提出一種方法,即基于33250A型函數信號發生器,利用其函數信號發生器外部觸發延時輸出的功能模擬超聲探傷儀水平線性的距離,可以準確地測試數字式超聲探傷儀的水平線性誤差。通過實驗設計和實驗數據驗證,

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    • 基于稀疏表示的電力系統諧波信號頻率分析
      基于稀疏表示的電力系統諧波信號頻率分析

      摘 要:諧波污染對電力系統和電力設備產生嚴重的危害和影響,當電力信號中存在強大的噪聲成分時,傳統的快速傅里葉變換(fast fourier transform,FFT)無法準確提取出諧波成分。該文在信號稀疏表示理論的基礎上,提出基于稀疏表示的電力系統諧波信號頻率分析方法,并設計出諧波頻率分析快速算法。通過Matlab仿真,結果表明

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    • 基于密集頻譜校正的電流信號高準確度分離技術
      基于密集頻譜校正的電流信號高準確度分離技術

      摘 要:為實現具有密集頻譜的頻譜校正分離,通過研究基于復調制移頻和低通濾波器的傳統Zoom-FFT方法和頻譜校正方法,提出一種電流信號高準確度分離方法。該方法采用基于復解析帶通濾波器和復調制移頻的頻譜細化方法和比值校正法對電流信號進行頻譜細化校正,實現電流信號的高準確度分離。研究結果表明,該文采用的頻譜細化

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    • 基于FPGA的列車轉向架振動信號濾波系統
      基于FPGA的列車轉向架振動信號濾波系統

      摘 要:針對高速列車轉向架蛇行失穩問題,為實現轉向架構架橫向振動的實時監測,保證轉向架穩定性判斷的準確性,提出一種列車轉向架振動信號濾波器系統設計的FPGA實現方法。通過研究數字濾波器的基本理論,利用FIR數字濾波器的線性相位特性,結合Matlab仿真軟件設計出符合要求的數字濾波器,并給出Quartus II平臺上的波形測

      中國測試
    • 偽隨機信號(m序列)相關辨識的動態測試方法
      偽隨機信號(m序列)相關辨識的動態測試方法

      何華鋒, 李元凱, 董海迪, 楊學猛(第二炮兵工程大學302室,陜西 西安 710025)摘 要:針對傳統動態測試用時較長的問題,提出基于偽隨機信號相關辨識的動態測試方法。對比傳統儀器設備的動態測試方法,闡述基于偽隨機信號(m序列)相關辨識的動態測試方法的整體結構,推導出離散系統脈沖響應估計的遞推公式;基于估計的脈

      中國測試期刊
    • 基于包絡Holder指數的AE信號初至時刻精確拾取
      基于包絡Holder指數的AE信號初至時刻精確拾取

      聲發射(AE)信號初至時刻精確拾取是聲發射源定位中的關鍵問題,該文探討基于連續小波變換的H?觟lder指數方法拾取AE信號初至時刻,為突出信號初至時刻的奇異性特征,提出對信號包絡估計的包絡H?觟lder指數方法。通過對模擬AE信號和金屬裂紋AE信號應用結果表明:包絡H?觟lder指數可以精確提取AE信號的初至時刻,誤差小于2 s

      中國測試
    • 基于蒙特卡羅的核脈沖信號模擬
      基于蒙特卡羅的核脈沖信號模擬

      王紅印1, 周建斌1, 周 偉1,2, 王 雪1, 盧圣才1, 李 建1(1. 成都理工大學核技術與自動化工程學院,四川 成都 610059;2. 中國礦業大學 煤炭資源與安全開采國家重點實驗室,江蘇 徐州 221116)摘 要:介紹一種基于蒙特卡羅的核脈沖信號模擬方法,闡述蒙特卡羅方法中實現直接抽樣和替換抽樣的關鍵技術要點,并基于VC++

      《中國測試》雜志
    • 何為矢量信號收發儀(VST)?
      何為矢量信號收發儀(VST)?

      在過去的幾十年里,軟件定義的射頻測試系統架構已經成為主流。如今,幾乎所有商業現成的(COTS)自動化射頻測試系統都使用應用軟件通過總線接口與儀器進行通信。射頻應用變得越來越為復雜,工程師們正面臨增強功能性且不增加測量次數與成本的兩難。

      美國NI儀器公司
     
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