基于FPGA的超短波信号调制识别算法研究

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随着电磁频谱日益复杂,宽带频谱的信号检测和调制识别更加具有挑战性.针对30 MHz~3 GHz的超短波通信信号调制识别问题,提出了基于瞬时特征和决策树分类的方法,并在FPGA上实现.FPGA以其高速并行、易于实现流水线的结构适合处理运算需求高的前端信号处理,为小型化、低功耗超短波信号侦察设备研制,提供了技术支撑.实验结果表明,对于AM,FM,2ASK,2FSK,4FSK,MSK,BPSK,QPSK,OQPSK,π/4_QPSK这十种调制信号,利用四个瞬时特征能有效的识别,在信噪比为12 dB时,识别准确率高于96%.
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使用卷积神经网络在对视频流进行连续目标检测时,因光照和角度等环境的不确定因素会出现某一帧漏检、错检或多帧连续漏检的问题.针对这一问题,基于视频流中的时间相关性,提出一种基于时间相关性的置信度矫正算法,以显著降低目标漏检和错检率.该算法能够针对异常检测数据,使用指数平滑法对置信度较低的漏检目标进行预测矫正;对错检数据的置信度进行抑制.通过多个真实数据集的验证,结果表明,通过置信度矫正后的目标检测性能得到显著的提高,MAP平均提高了7.7%.
以闽北复杂山区典型岩茶种植区为研究对象,选用研究区域合适时间窗口的高分2号遥感卫星高分辨率数据,在对影像进行全色和多光谱影像融合的基础上,基于ENVI5.3软件采用了最小距离、最大似然、支持向量机以及面向对象等4种遥感影像分类方法,对影像地物进行了分类和茶园提取,并对实验结果进行了对比分析.结果显示4种分类方法中,基于规则的面向对象分类方法分类精度最高,总体精度和Kappa系数分别达到了97.66%和0.95,说明融合光谱和纹理等空间信息在复杂山区茶园提取应用中能有效提高分类精度,研究表明高空间分辨率遥感
机械设备的安全与维护长期以来一直是工业界重点关注的问题,航空发动机作为高精密度的机械设备,对其进行准确的剩余寿命预测是保障航空安全的重要前提.传统的剩余寿命预测方法受模型单一的选择影响明显,在预测结果上的准确性上比较低,并且处理数据的能力有限.因此本文将采用先进的机器学习里的LightGBM算法来进行剩余寿命预测,并且通过贝叶斯算法实现模型超参数的自动优化.实验结果表明,与MLP、XGBoost等算法相比,LightGBM在处理大量数据时有更强大的能力,并且在模型结构上更有深度,对发动机的剩余寿命预测表现
当今经济和社会不断发展,管理和保护唐卡信息越来越重要.为更方便地管理保护唐卡文本信息,需要进行唐卡领域文本分类.对于唐卡领域文本分类任务,首先提出使用BERT进行编码获得语句的上下文特征信息,再使用卷积神经网络提取语义的局部特征,最终通过全连接层进行分类.通过在唐卡领域文本数据集上进行实验,F1值达到90.54%,比TextCNN模型高出3.22%,比BERT模型高出1.99%.实验结果证明了BERT-CNN对于唐卡文本分类的有效性.
LoRa技术是一种新兴的无线网络技术,具有在相同的功耗环境下比其他无线方式传播信号距离更远的优势,实现了低功耗和远距离传输之间的统一.针对铝厂的强磁、高温、粉尘等环境因素会对电解铝槽测量温度造成较大影响,设计了一种基于LoRa的电解铝槽监测系统,可以监测温度、电压、电流.系统主要分为采集终端和云平台两部分.通过对系统测试后显示数据的验证,系统可以准确实时的对电解铝槽进行监控.系统的维护成本低,具有较高的使用价值和良好的使用前景.
基于图像处理与机器视觉技术,设计了铅酸电池内部铅板栅冲压缺陷在线监测系统.同时对系统基本构成、工作原理以及部分关键图像技术进行了研究,主要包括现场图像的实时采集、图像的处理和图像的识别等.该系统的研究设计能够为电池生产企业在生产产能以及控制策略方面提供依据,有助于提高企业生产效率、提升产品质量.对其生产自动化改造进行研究,有着一定的理论意义和实践意义.
针对厦门港泥沙回淤、强淤以及骤淤现象制约港口发展,提出了一种基于多源时空数据的水深维护预警与决策系统解决方案,实现港口航道维护测量时空数据一体化高效利用,论文选取厦门港回淤较为严重的海沧和招银港区为案例,研究海沧及招银港区水下地形时空变化信息和数据融合方法,介绍了水深维护决策与预警系统的体系结构、多源空间数据库组织、总体框架及系统开发的关键技术,为厦门港海沧及招银港区水深维护管理决策提供科学支撑.
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基于某微小型涡喷发动机平台,开展发动机进气总压畸变压力场测试,将试验结果与经校验的数值仿真计算结果进行对照,确定了该试验方法的可行性.通过对进气道渐缩段的数值仿真,探讨了微小型涡喷发动机尺寸效应所带来的二次畸变的影响.结果 表明:该测量方法能够较好地评估小型涡喷发动机的抗畸变能力;进气渐缩段对进入压气机的畸变存在较大影响,能降低60%左右上游传递来的畸变.为今后微小型涡喷发动机抗畸变能力测试分析提供理论参考.
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