【摘 要】
：
为了提高非平稳混沌数字信号动态消噪的有效性,文中提出一种基于FPGA的非平稳混沌数字信号动态消噪系统,从硬件与软件两方面对系统进行设计.根据粒子群算法优化匹配追踪算法,采用EEMD对白噪声进行叠加处理,完成非平稳混沌数字信号的动态消噪.系统硬件主要包括滤波模块、复位模块、FPGA的信号消噪协议转换模块,主要负责信号滤波窗口的形成、消噪精密性的提高以及信号的消噪.系统的软件部分为采用连续小波变换的方法,对非平稳混沌数字信号进行动态消噪.结合硬件与软件设计,完成非平稳混沌数字信号的动态消噪.实验结果表明,与传
【机 构】
：
山西大学商务学院,山西 太原 030031
论文部分内容阅读
为了提高非平稳混沌数字信号动态消噪的有效性,文中提出一种基于FPGA的非平稳混沌数字信号动态消噪系统,从硬件与软件两方面对系统进行设计.根据粒子群算法优化匹配追踪算法,采用EEMD对白噪声进行叠加处理,完成非平稳混沌数字信号的动态消噪.系统硬件主要包括滤波模块、复位模块、FPGA的信号消噪协议转换模块,主要负责信号滤波窗口的形成、消噪精密性的提高以及信号的消噪.系统的软件部分为采用连续小波变换的方法,对非平稳混沌数字信号进行动态消噪.结合硬件与软件设计,完成非平稳混沌数字信号的动态消噪.实验结果表明,与传统消噪系统相比,所设计系统的非平稳混沌数字信号动态消噪效果较好,且具有较高的消噪效率,最高消噪效率为96％.因此,说明所提系统具有较好的消噪性能,实用性较强.
其他文献
本文对广东广播电视台高清/超高清整备系统进行了介绍,对系统流程、业务系统设计与实现以及基础网络和安全边界的优化设计进行了分析.
传统家庭安防监控系统接受率低,无法实时通知用户家庭异常,不能满足用户需求.针对这一问题,文中设计一种基于卷积神经网络的智能家庭安防监控系统.该系统采用卷积神经网络算法对摄像头采集到的图像进行检测识别,可对人和动物等多目标进行快速识别区分,避免传统检测方法中使用人体红外感应传感器造成的误判.当系统检测到有人闯入时,单片机控制蜂鸣器报警,且通过GSM模块将识别结果和视频链接以短信方式发送到手机端,使用者可通过点击视频链接及时查看现场情况.通过将卷积神经网络和单片机结合,该系统可完成实时目标检测并发送短信给用户
目前智能家居仅能流畅地支持单一语言输入形式的交互,切换语言输入形式容易出现卡顿或信息接收失败无反应的情况,影响控制准确度和控制效率.因此,文中设计一种基于物联网技术的智能家居语言输入形式自主控制系统,并应用在智能家居中.系统的硬件方面主要设计了智能网关,对其中的1块核心板和2块扩展板进行叠加设计,并对相关参数进行设置;系统软件方面建立了语言输入形式的语法库,对符号进行分类,统一标记描述语法,对句法分析算法进行优化,选择线图句法对不同的数据结构进行划分,重新定义独立的语义块.至此完成基于物联网技术的智能家居
针对目前测试性虚拟验证过程中存在故障传播可视化程度低及故障注入真实感不足等问题,文中提出利用多智能体建模技术建立装备可视化仿真机模型的方法.首先建立装备可视化仿真机中各部件智能体及其状态转移图,然后建立各部件智能体通信机制实现数据交互,接着利用LabVIEW搭建测试机实现验证方案选取、故障样本分配等功能,最后运用TCP通信技术联通测试机与仿真机,进行虚拟故障编号注入,由此完成装备测试性虚拟验证过程.通过建立某型相控阵雷达天线阵面仿真机进行仿真验证.结果表明,仿真机可准确隔离各个故障,利用部件智能体的状态转