信号处理技术

关键词： 波形

信号处理技术（精选十篇）

信号处理技术 篇1

关键词：数字存储示波器,波形复现,混淆现象,多采样率变换

0引言

数字存储示波器 (Digital Storage Oscilloscope, DSO) 通过高速采样或高精度A/D变换, 将信号波形数字化, 然后对数字结果进行存储、处理并显示, 它在波形记录、分析和比较等方面较模拟示波器有很大的改进[1]。而示波器的所有相关技术都归结为尽可能无失真地再现所有性质的信号波形, 为测试者最大限度地提供所需信号波形的真实信息, 因此, 显示技术在示波器设计中占有重要的分量[2,3]。

1混淆现象

实时采样DSO的频率特性是以有效存储带宽或单次带宽来表征的, 它是信号有效数字化与显示恢复的最快频率, 不仅取决于最大数字化速率, 而且取决于所采用的恢复技术[4]。从理论上讲, 特定DSO可达到的最大有效存储带宽小于它的最高采样率的一半。当DSO的采样频率选取不合适时, 若将A/D变换器所处理的数据点原封不动地显示在DSO的屏幕上, 将会产生不同形式的混淆, 从而不能准确地反映实际捕获的信号。

1.1 假象现象

为了重建波形, 示波器采样时钟的频率必须是信号频率的5倍～10倍。如果采样时钟频率比信号频率低, 将会得到不可预料的结果。如图1所示, 对输入正弦信号进行低于2倍信号频率的低频采样并直接用这些采样点重建信号波形, 将显示出一个频率与原信号完全不同的正弦波。这种现象称为假象信号或者不正确频率的幻影信号。

解决的办法只能在信号所包含的最高频率上, 每周期采样两次以上。示波器的自动设置功能可以自动地取适当的偏转系数和时基设置值来帮助避免假象现象。

1.2 视觉误差

使用低于奈奎斯特极限的速率对信号进行采样时, 如果用采样点直接重建波形则会产生另一种混淆现象——视觉误差。由于视觉倾向于把空间上最近点相连接, 当这些点在时间上并不是最近点时就造成了视觉误差, 避免它的办法是采用内插显示技术。图2为10 μs时基、100 MS/s采样速率的设置下, 对20 MHz正弦信号进行采样的直接点显示造成的视觉误差。

1.3 包络误差

如果采样点数较少, 重建的信号波形将可能产生包络现象。因为当采样率太低时, 采样点不能保证恰好在波峰或靠近波峰的位置, 从而获得犹如调幅波的波形, 如图3所示。由于包络误差是采样密度 (即每周期采样点数) 的函数, 随着采样率的减少, 包络误差将增加, 应当通过获取足够的采样点数或采用正弦内插显示技术来消除这种误差。

以上不同形式的混淆, 均由于存储波形的采样率不足使显示波形的分辨率降低, 从而产生了视觉误差。

2内插显示技术

内插显示技术可以消除视觉混淆, 在特殊的采样速率中使原信号由较少的采样点重现出来, 同时内插显示技术还可以改善DSO的有效存储带宽。

对采用直接点显示的DSO, 有效存储带宽是最大数字化速率除以25。每周期25个点的波形等于12.5倍基波的奈奎斯特带宽, 使得DSO可以通过第12次谐波而没有任何失真。模拟示波器对输入信号的第12次谐波大约衰减25%, 因而, 每周期25点使DSO显示的波形比模拟示波器所显示的波形更准确。

在DSO中, 经常使用脉冲内插显示 (又称矢量内插或线性内插) 和正弦内插显示, 使得示波器的有效存储带宽 (MHz) 为:

有效存储带宽=最大采样率/K 。 (1)

其中:K为采用不同的显示技术时所取的比例系数。采用正弦内插显示时, K=2.5, 采用矢量内插显示时, K=10;采用采样点直接显示时, K=25。

2.1 脉冲内插显示 (矢量内插或线性内插)

脉冲内插根据直线连接的原则在存储器中相邻数据点之间产生新的数据点, 然后由矢量发生器在屏幕上根据新的数据点画线。矢量越短, 所显示信号的精度就越高。脉冲内插将直接点显示时所需的采样点数从25个减少至10个。

脉冲内插提供了脉冲存储波形的最佳显示, 但对于正弦波信号则可能导致正弦波边沿变陡甚至产生包络误差。

2.2 正弦内插显示

正弦内插是以sinX/X函数运算后用曲线将各数据点连接起来, 在同样的采样速度下, 采用正弦内插处理信号, 每周期仅需2.5个采样点就能精确地重现正弦波, 使有效存储带宽比直接点显示提高了10倍。正弦内插还可通过对每个采样点的相对位置进行处理防止正弦波的包络误差。正弦内插提供了正弦存储波形的最佳显示, 但对脉冲输入波形, 当在上升时间内采样少于3次时会引入上冲和上冲误差。

2.3 内插显示在手持式宽带DSO中的实现

本文研究的示波器的最高采样速率为200 MS/s, 由此计算得直接点显示的有效带宽是8 MHz, 即示波器可以无失真地在显示屏上以直接描点的方式复现波形。矢量内插显示的有效带宽是20 MHz, 正弦内插显示的有效带宽是50 MHz。

3多采样率变换——抽取与内插

本文设计的DSO采用了每屏显示固定采样点数的策略, 且该DSO的几个时基对应同一个采样速率, 以降低成本和硬件设计的复杂性, 这导致某些时基设置下数据采样点数多于需要显示的数据, 而另一些时基下的数据采样点数少于需要显示的数据。在这种设计下, 为了不失真地再现信号波形, 需要采用多采样率变换数字信号处理技术来处理采集到的数据。

3.1 理论基础

多采样率数字信号处理通过数据的“抽取 (decimation) ”来降低数据的采样率, 通过数据的“插值 (interpolation) ”来增加信号的采样率。

多数实际问题可归为以下3类:整数倍降低采样率、整数倍增加采样率和采样率变化有理分数倍。在这3类情况下, 多采样率数字信号处理系统可大大简化, 由滤波和采样率压缩 (从M个采样中取一个而丢失其余采样) 及采样率扩张 (在现存的各采样间插入L-1个零值采样) 两者结合而成。我们首先介绍这3种情况下采样率变换的实现。

3.1.1 采样率降低——整数M倍抽取

假设x (n) 代表一满频带信号, 为了降低采样率并避免产生混叠, 可用逼近理想特性的数字低通滤波器h (n) 对信号x (n) 进行滤波, h (n) 要逼近的理想频域特性undefined为:

其中:ω为频域自变量。然后, 只保留滤波器输出的第M个样点, 即获得M倍抽取的采样率变换结果。它的实现称为采样率压缩器, 如图4所示。其中, w (n) 为输入信号经过抗混叠数字低通滤波器滤波后的结果, y (m) 为M倍抽取的结果。

3.1.2 采样率增加——整数L倍内插

整数L倍内插的实现框图如图5所示, 其中w (m) 为输入信号经过L倍内插的结果, y (m) 表示内插后使用抗镜像滤波器滤波的结果。

其中,

w (m) 频谱中不仅包含我们感兴趣的基带频率 (即从-π/L到π/L) , 而且包含以原始采样频率谐波±2π/L、±4π/L、……为中心基带的镜像。为了去除镜像分量同时保留需要的基带信号, 可在插值以后用抗镜像滤波器 (低通滤波器) h (m) 对信号w (m) 进行滤波, h (m) 逼近的理想频域特性为:

可以证明, 滤波器在通带的增益L保证了y (m) 的幅度正确无误。

3.1.3 采样率变换一个有理因数M/L

将采样率变换为原始采样速率的L/M倍的系统可以通过先内插L倍再进行M倍抽取来完成。为保证中间信号的基带宽度大于或等于x (n) 或y (m) 基带的宽度, L倍内插必须在M倍抽取之前进行。图6为采样率变换一个有理因数L/M的实现框图。其中, w (k) 是x (n) 经过L倍内插的结果, v (k) 是h (k) 滤波的结果, y (m) 是v (k) 进行M倍抽取的结果, 即x (n) 采样率变换一个有理因数M/L的结果。h (k) 由整数L倍插值中的抗镜像低通滤波器和整数M倍抽取中的抗混叠低通滤波器复合而成, 它逼近的理想频域特性为:

3.2 多采样率变换在手持式宽带DSO中的实现

根据不同的时基设置, 本文设计的DSO采用了3种采样技术:等效采样、实时采样和慢扫描 (本质上也是实时采样) 。等效采样段采用随机等效采样方法直接得到待显点, 以保证波形的准确再现。而在实时采样和慢扫描中使用了多采样率变换技术。现以部分实时采样和慢扫描时基为例, 将时基、采速以及采用的采样率变换方法3者之间的对应关系列于表1。

4小结

为了改善DSO等效带宽, 应用了内插显示技术。该设计有效地解决了在有些时基设置下采集到的数据多于或少于需要显示的数据的问题。内插显示技术和多采样率变换数据处理技术为准确不失真地再现信号波形提供了适当的方法, 这些方法的应用使得该示波器可以准确地再现信号波形。

参考文献

[1]Dawson A.如何选择合适的波形仪器:数字存储示波器或数字化仪[J].今日电子, 2006 (1) :32-33.

[2]孙传友, 孙晓斌.测控系统原理与设计[M].北京:北京航空航天大学出版社, 2002.

[3]赵茂泰.智能仪器原理及应用[M].北京:电子工业出版社, 1999.

数字信号处理技术的运用与发展论文 篇2

4结束语

总而言之，数字信号处理技术具有很多的优势，并且其优势都被广泛的开发出来受到了重视并应用到了多个行业之中，发挥着重大的作用。为了能够更加使数字信号处理技术发挥其用处，必须清楚的意识到今后的发展方向，只有这样数字信号处理技术才能不断的进行优化，从而最大化的发挥其作用。

参考文献

[1]李鹏.基于新形势下的数字信号处理技术的应用和发展研究[J].电子测试,(06):76-77.

[2]蔡馥韩.关于数字信号处理技术的应用现状与发展研究[J].中国新通信,(10):87-88.

论数字信号处理技术应用领域 篇3

关键词：数字信号处理；信息处理；应用领域

中图分类号：TN919 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 12-0000-01

一、前言

20世纪60年代，数字信号处理器（DigitalSignalProcessor）随着信息技术的快速发展应运而生。此后，DSP进入了其飞速发展的阶段。作为目前电子工业领域发展最迅速的DSP技术，备受各大行业的关注与应用。当然，在我国更是并不例外。其市场一片开阔，现如今DSP不仅被应用于通信领域，而且被广泛应用于各种消费产品中，因此，DSP的有关学习显得非常重要。

二、DSP系统构成

数字信号处理器是为快速处理各种数字信号，而设计的内部存储特殊算的微处理器。在DSP系统中，需把模拟信号转化为数字信号，然后对数字信号进行滤波、增强、压缩等各种变换，其处理速度最高达2000MIPS，其处理速度比最快的CPU处理速度快几十倍。如图1，为一个典型的DSP系统。

如图1所示，对于输入信号，第一步进行抗混叠滤波，然后进行A/D变换将输入模拟信号变换成数字信号，之后经DSP芯片对输入的数字信号进行处理，包括乘法运算，加法运算，加乘运算等。最后，输出的信号经过D/A转换器变换转换为模拟值，最后进行滤波得到我们所需的连续的模拟波形[1]。

三、DSP系统的特点

DSP系统以数字信号处理为基础，其突出特点为，其可编程装置的可塑性，可以结合软硬件来实现各种线性、非线性算法。对比，数字逻辑电路，只针对硬件开发的特点，DSP明显具有优势。DSP的硬件开发实现起来越来越容易，而且，周期也渐缩短，实现了起来效率高，无疑会更加节约成本。另外，DSP的时分复用特性，即DSP系统分时段来处理几路不同的信号，表现出其特殊的灵活性。其同样具有低功耗及便于接口的特点；除此之外，DSP还具有稳定性、实时性好、可重复性好、便于集成、重量轻、高精度、体积小、可靠性强、功能更加健全和具有特殊应用等特性。具有以上特点的DSP系统正在向模拟系统靠拢，却远远超出模拟系统所能实现的有限功能[1]。

四、DSP目前的主要应用领域

由于DSP技术的飞速发展，决定了电子产品更新换代的频率越来越高。在我国，DSP技术被广泛应用于各大行业，各大领域。电脑、航天、医疗、娱乐、教育、电器制造业等许多方面。DSP技术的应用与更新显得特别重要。随着DSP技术的发展，DSP技术也逐渐被应用于控制业。在汽车电子、信息安全以及信号处理等领域更是应用广泛。

（一）数字化移动电话

数字移动电话包括两类即高速、低速移动电话。而无论是高速移动电话或者是低速移动电话，都至少要用到1个数字信号处理器，因此，移动电话的快速发展决定的数字信号处理器的大量需求[2]。

（二）数据调制解调器

在传统的应用领域中，DSP的一大应用即为调制解调器。作为连接网络最简单的方式，各种PC机都要通过调制解调器来实现电话线路的拨号功能。因此，调制解调器將通信与信息处理系统有机地联系在一起。而由于网络用户容易出现拥挤等现象。就需要传送数据更快的调制解调器。这样，更高性能的DSP器件就随之被需要。

（三）磁盘/光盘控制器需求

多种信息存储媒体产品的快速发展，磁盘存储器、可写可读磁盘和可写非可读等磁盘存储器随之诞生。现如今磁盘驱动器，存储容量远远大于GB数量级，而小型微型磁盘存储器也逐渐向大存储容量及快速存取的趋势发展，所以其控制器需具有精度高与速度快的特性。当然，所用的DSP性能更需要更高的标准，速度高，处理快的DSP将成为其必不可少的器件[3]。

（四）图形图像处理需求

在电视、电影、影像行业里，各种压缩/解压，编码/译码技术的各个环节都要广泛地应用DSP芯片技术。高速度、高精度的DSP更是不可或缺。随着图像压缩与解压技术的迅速发展，各种新的图像分析方法或者图像分析算法，更是要求，高性能的DSP随之配套[4-5]。

（五）汽车电子系统及其它应用领域

汽车电子系统更是发展日新月异。汽车导航仪等，数据传输至终端，则需用信号处理器对其进行分析。而汽车内摄像机所拍摄的图像的数据信息也必将需数字信号处理处理的一系列转换，才能将信息转换为人们所能接受的信息方式来供人们查阅。所以，DSP在汽车电子系统领域的应用也将大大促进DSP的快速发展。

（六）声音处理。

在通信领域，以脉冲编码调制（PCM）处理为例。由于脉冲编码调制压缩信息十分有限，远远不能提供计算机的应用。而采用声音数字压缩技术中，DSP被大量广泛地采用，尤其是各种各样的音效卡。而高质量、高速度的声音处理技术，就需要更多高性能DSP。

参考文献：

[1]丁美玉，高西全.数字信号处理[M].西安电子科技大学出版社，1997.

[2]张丽娟.DSP在移动通信中的应用[J].电子产品世界，2000（12）.

[3]裘云.DSP技术及其前景[J].微计算机信息，2000，5.

[4]魏晓云，陈杰，曾云.DSP技术的最新发展及其应用现状[J].半导体技术.2003（28）：9.

[5]申敏.DSP原理及其在移动通信中的应用[M].北京：人民邮电出版社，1999.

声发射信号处理关键技术研究 篇4

声发射是无损检测中十分重要的一种方式。从上个世纪50年代开始有已经有专家学者投入到该方面的研究中。特别是进入到20世纪后, 声发射技术已经比常规的超声无损检测方法具有明显优势。但是从目前的研究现状而言, 声发射检测还不能直接检测到从声发射源发出的原始声发射信号, 因此对传感器接收到的声发射信号进行处理与分析具有重要意义。

2 声发射信号处理技术研究

2.1 声发射信号常规处理技术

(1) 特征参数法。特征参数法又分为常规特征参数与新型特征参数。常规特征参数属于分析声发射信号最广泛时间最长的一种方法, 该方式能够定义声发射信号的幅度、上升时间、持续时间、能量等等。新型特征参数能够对某个具体领域的声发射信号进行更加深入的分析[1]。这种方法虽然从一定程度上实现了声发射技术的发展, 但是也存在明显不足, 评价机制难以确定等问题仍然未得到解决。

(2) 波形分析技术。早期的波形分析技术采用的是傅立叶变换实现声发射信号时域转换为频域, 研究声发射信号特征的过程。但是早期的声发射传感器是谐振式、高灵敏度型传感器, 虽然能够达到提取纯净声信号的作用, 但是也过滤了大量同波形有关系的信息, 导致信息分析质量不高。现代波形分析的出现是因为复合材料声发射信号分析的需要[2]。波形分析能够对声发射破坏信号进行识别与区分, 实现了更高层次的去噪能力与定位, 但是波形分析目前的发展仍然停留在实验研究阶段。

2.2 声发射信号新型处理技术

(1) 小波分析。小波分析是在傅立叶变换的基础上发展而来。傅立叶变换解释了时间函数与频谱函数的关系, 但是对频率发生的时间定位方面还存在一定缺陷, 因此将小波变化引进其中。这种小波分析与傅立叶变化结合始于上个世纪90年代。这种应用在复合材料中的研究更加深入, 从目前的研究应用分析来看, 小波分析虽然在声发射信号处理中具有一定优势, 但是小波对各种类型的声发射信号的分析仍然停留在初级研究阶段。

(2) 盲源分离与独立分量分析。盲源分离属于神经网络的一种, 其因能够实现两个语音信号的盲分离成为了许多专家学者研究的重点[3]。独立分量分析是在源信号和信号混合模型未知的情况下降多道观测信号按照统计独立的原则通过优化算法分解为若干个独立分量, 这些独立分量可以看做是源信号的近似估计。盲源分离的基本数学模型为:X (t) =AS (t) , M≥N, 其中Xi (t) , i=1, ...M代表M个观测信号, Si (t) , i=1, ...N代表N个未知的源信号。目前独立分量分析已经广泛引用于图像处理、生物医学信号处理、特征提取等领域。后有专家将独立分量分析引进声发射信号处理中。通过专家学者的多次试验证明发现独立分量分析方法能够用于多声发射源定位中。越来越多的试验证明独立分量分析应用于声发射信号分析方面有着明显优势, 具有巨大发展潜力。

(3) 分形理论。分形理论与声发射信号处理方面的结合研究是始于上个世纪90年代初, 试验结果第一次将分形维的变化与裂纹的形成对应起来。但是由于分形维的理论研究还不够完善, 因此加强其理论研究在此基础上进行分形维在声发射信号中的处理将具有实践意义。

3 声发射信号去噪处理研究

声发射信号中的噪声分为机械噪声与电磁噪声。采用的去噪方法有小波去噪、MP去噪。针对声发射信号的不同类型其去噪方法也不同。

(1) 针对声发射信号中的突发型声发射信号的去噪处理。以断铅声发射信号为例, 由于声发射波在薄板结构中传播时同时存在频散与多模态的特性, 因此在预处理的过程中必须考虑到导波的频散和多模态特性的影响。通过实验得到突发型声发射信号的指数部分代表了以相速度传播的载波, 另一部分代表了以群速度传播的调制信号。从去噪的处理结果可以发现当频率-厚度积较小时, 一阶弯曲波和一阶扩展波在波导中其主要作用[4]。相反, 当频率-厚度积较大时, 高阶弯曲波和高阶扩展波的作用与一阶弯曲波和一阶扩展波相同。

在融合的过程中需要选择小波基、分解层数、小波阈值, 分析MP算法矩阵构造的影响。考虑到小波基有很多种类, 相关文献证明Symlets8小波、Coiflets5小波、Daubechies8是符合其选择条件的。一般信号的信噪比越高, 原始信号与去噪后估计信号的均方根越小, 去噪后的信号就会越接近原始信号, 得到的去噪效果就越好。而分解层数的不同只会反映出对不同的频段上需要的细节不同。因此, 针对分解层数的选择需要根据实际情况进行分析。

小波阈值的选择比较简单, 根据实际情况选择最合适的阈值。在去噪过程中可以选择硬阈值函数或者是软阈值函数。其中软阈值函数既能够降低阈值的风险, 又保留原始信号的部分特征, 因此比较常用。MP算法的主要对象是指数型信号。

(2) 针对声发射信号中的连续型声发射信号去噪处理。本段研究中以水管泄漏声发射信号为研究对象。由于水管泄漏声发射信号模态多, 因此采用小波包进行声发射信号的预处理[5]。其基本处理流程为:根据信号S选择小波, 利用小波包进行分解, 选择熵准则计算出最佳树, 量化小波包分解系数阈值, 进行小波包重构, 最终得到重构后的信号S'。

(3) 针对声发射信号中的混合型声发射信号去噪处理。本段研究以混凝土试件加载声发射信号为研究对象。从去噪结果可以发现声发射信号特征和裂纹扩展的速度和裂纹的大小有着密切关系。在加载的初始阶段, 横向拉应变和劈裂荷载呈线性关系增长, 到稳定阶段出现非线性, 在非稳定阶段横向拉应变增加, 荷载变化不大说明试件可能出现裂纹。从以上可以发现想要处理好声发射信号关键在于区分3个阶段。针对初始阶段由于其频谱单一, 加上没有明显的指数型信号特征, 可以直接使用小波分解的方式进行处理。针对稳定阶段采用小波包处理, 针对非稳定阶段使用小波和MP算法两种结合的方式。

4 声发射信号预处理方法研究

上文简单阐述的独立分量分析, 其涉及到概率论、线性代数以及信息论等多个方面的知识。由于独立分量分析是遵循统计独立原则, 因此统计独立衡量成为独立分量分析算法的关键。目前针对独立性度量的方法在, 主要有以下几种:互信息量极小化判据、非高斯性极大判据、高阶统计量判据、极大似然判据。针对独立分量分析的优化算法, 主要思考的是采用哪种优化算法实现这个目标。换一种方法而言, 独立分量分析等同于优化判据加上优化方法。

针对独立分量分析算法的预处理, 通过对各种算法进行比较分析发现, 高阶统计量法虽然计算简单, 但是对噪声的突变值十分敏感, 导致处理效果不理想。在基于信息论的独立分量分析算法第一步进行盲源信号的预处理, 后采用各种后续独立分量分析算法[6]。两者结合考虑, 提出一种新的处理理念。首先对含有噪声的盲源信号进行分析预处理, 将原有的白化处理中使用到的主分量分析方法替换掉, 针对分析的参数估计问题采用基于期望极大化算法进行极大似然估计法的参数估计。

5 结语

总而言之, 针对声发射信号的处理需要根据其不同类型采用不同的处理方法。考虑到声发射信号频散复杂、模态多, 因此采用了独立分量分析的预处理方式, 并进行了改进。从理论意义而言对声发射信号进行研究能够有效完善其理论基础, 对推动声发射在各个领域的深度应用具有现实意义。

参考文献

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[3]刘洋, 赵志洋, 王冬蕾.基于Lab VIEW的声发射信号小波阈值去噪研究[J].气象水文海洋仪器, 2013, 11 (4) :222-223.

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[5]王银玲, 李华聪.基于FPGA的声发射检测仪的设计[J].无损检测, 2015, 19 (3) :279.

城市河道处理技术 篇5

摘要

随着城市的发展，城市河道污染问题越来越突出，由此带来的其它问题也层出不穷。本文着重分析了城市河道现状及-影响因素。阐述了河道对城市具有的生态服务价值，针对城市河道的治理模式进行了探讨，并提出将城市河道治理纳入城市规划和管理体系，探索一条长期的运营体制的观点。关键词：城市河道，污染，治理

前言

我国河道等级分5级，主要依据河道的自然规模及其对经济、社会发展影响的重要程度等因素确定。从古至今，人们的生活就与河道紧密相连。也正因为如此，人们的足迹对河流也产生了深远的影响，尤其是在当今的城市。可是人们生活水平的提高对环境提出了越来越高的要求。所以疏浚城市河道、整治城市环境就成了提升城市品味、改善居民生活质量的重要举措。城市河道作为城市的重要基础设施，既是城市防洪排涝和引水抗旱的通道，又是城市景观和市民休闲的要素。但由于河道整治落后于其他基础设施建设，河道成了城市建设用地的侵占目标和纳污的容器。要让城市居民有一个美好的生活环境，加强城市生态系统建设成为当务之急，其中河道综合整治是城市生态系统建设的重要组成部分。1我国城市河道的现状

1.1河流不成系统，互不串通

一方面，由于城区河道多年没有疏浚，加之部分单位和居民向河内倾倒生产、生活、建筑垃圾，致使河道狭窄，河床普遍增高。另一方面，由于乱填、乱封城区水体，少数单位和居民在河道两侧违章乱搭，侵占蚕食，使许多河道不再畅通，甚至断流，难以成网再加上缺乏必要的配套建筑物，城区河道与外河也无法连通。

1.2水体问题严重，水质恶化

工业和生活污水未经处理，直接排入河道，并且经常有严重超过现有河道的纳污能力的现象出现，造成河水浑浊、渠水乌黑、蚊蝇滋生，臭不可闻，使得原本体现城市“灵性”的水系，变成了城市肌体的“毒瘤”，这也大大降低了城市的形象和品位。“70年代，淘米洗菜；80年代，洗衣灌溉；90年代，鱼虾绝代”是对近郊河道生态演变过程的生动描述。进入21世纪，各级政府加大了水污染治理力度，污水处理率得到不断提高，但污水排放量仍保持增长势头，导致河道水环境改善效果并不明显。同时，化肥农药等农业面源污染和规模畜禽养殖污染也成为影响郊区河道水环境的重要因素。加之水源条件不足，来水季节性较强，水体自净能力降低，水体生态系统呈现退化趋势。水环境污染形势严峻。

1.3资金问题突出，保障难度大

资金保障是保证河道管理成果的生命线，对于污水和淤泥的清除更是如此。虽然我国2002年起，拨出大量的资金用于河道治污、清淤，为大江大河的清淤提供了相当大的资金保证。但是，面广量大的城市级河道，资金问题依然不能满足需要，而且缺乏一套行之有效的投入机制。

1.4防洪意识与综合规划不足

在城区段的很多河道都是年久失修、淤积严重、河堤残缺，导致在靠近城市的河道边缘不同程度出现涝灾，存在相当大的安全隐患。随着城市的高速发展，河道的防洪问题就成为影响城市发展的重要因素之一。由于历史原因，大部分城市河道是在农业灌溉供水系统上形成的河道，几乎都存在上游宽、下游窄的畸形现象。加上长期以来缺乏统一的规划和综合治理，河道被随意覆盖、行洪断面萎缩，造成河道行洪能力严重不足，同时，给今后河道的整治增加了难度。

1.5破坏了河流形态的多样生态性

在注重人与自然和谐相处的今天，生态河道问题备受关注。城市河道水系是城市的血脉和灵魂，优美的水体给城市带来了生机与活力，是现代化城市的重要内容。可是，目前对于弯曲河道的整治习惯上实施裁弯取直，把其弯曲形状改变成直线或折线，改变了河流自然状态下的主流、浅滩和急流相间的格局。而且改造过程中多采用输水性能好又便于施工的梯形或矩形等规则断面，使得水流状态改变。这些均可能使栖息于河道中的水生动植物丧失生存条件，改变了河体的生物多样性，则净污和纳污能力将大大降低，最终造成水质污染。并且，这种状态一旦破坏，便很难恢复。

2城市河道的主要治理方法

2.1物理方法

物理方法主要是指疏挖底泥、机械除藻、引水冲淤和调水等。疏浚污染底意味着将污染物从(河道)系统中清除出去。可以较大程度地削减底泥对上覆水体的污染贡献率，从而改善水质。调水的目的是通过水利设施(如闸门、泵站)的调控引入污染河道上游或附近的清洁水源以改善下游污染河道水质。此类方法往往治标不治本。

2.2化学方法。

化学方法如混凝沉淀、加入化学药剂杀藻、加入铁盐促进磷的沉淀、加入石灰脱氮等方法。研究表明，这种方法对浊度、eoD、ss、TP去除效果较好，对TN、重金属等也有一定的去除效果，日药剂用量少。但该方法易造成二次污染。

2.3生态一生物方法

生态一生物法主要包括河道曝气复氧、生物膜法．生物修复法，土地处理法、水生植物净化法等。

2.3.1河道曝气法

人工曝气复氧是指向处于缺氧(或厌氧)状态的河道进行人工充氧以增强河道的自净能力，改善水质、改善或恢复河道的生态环境。河道曝气复氧一般采用固定式充氧站和移动式充氧平台两种形式。该工艺具有设备简单、机动灵话、安争可靠、投资省、见效快、操作便利、适应性广、对水生生态不产生任何危害等优点，适合于城市景观河道和微污染源水的治理。

2.3.2生物膜技术

生物膜技术是指使微生物群体附着于某些载体的表面上呈膜状，通过与污水接触．生物膜上的微生物摄取污水中的有机物作为营养吸收并加以同化，从而使污水得到净化。目前，常用于净化河流的生物膜技术主要有砾间接触氧化法、持水沟(渠)的接触氧化法、生物活性炭填充柱净化法、薄层流法和伏流净化法，用得比较多是接触氧化法。

生物修复技术是指利用微生物及其他生物．将水体或土壤中的有毒有害污染物质现场降解为c02和水，或转化为无毒无害物质的工程技术系统。用于污染水体治理的生物修复技术主要有两类。一类是直接向污染河道水体投加经过培养筛选的一种或多种微生物菌种，试验证明cOD去除率口丁达9096以上。另～类是向污染河道水体投加微生物促生剂(营养物质)．促进“土著”微生物的生长。投放药剂后．通过促生作用，促进污染物降解微生物的生长，河道中微生物由厌氧向好氧演替，生物由低等向高等演替，生物的多样性不断增加，使污染水体的BOD5，COD迅速下降，溶解氧明显上升，黑臭消除。这种方法对于消除水体黑臭、增加水体溶解氧作用明显。

2.3.4土地处理技术

土地处理技术是一种古老、但行之有效的水处理技术。它是以土地为处理设施，利用七壤、植物系统的吸附、过滤及净化作用和自我调控功能，达到某种程度对水的净化的日的。国外的实践经验表明．土地处理系统对于有机化合物尤其是有机氯和氨氮等有较好的去除效果。

2.3.5水生植物净化法

该方法是充分利用水生植物的自然净化机能的污水净化方法。例如采用浮萍、湿地中的芦苇等在一定的水域范围进行净化处理。但是生活污水的排入会产生臭气、害虫和景观影响等问题，因此选用时要综合考虑上述问题，如选择在春夏季下风口的位置种植芦苇等。

2.4城市河道处理的新工艺

随着人们的对河道处理的不断深入研究和实践，国内外出现了不少新工艺，这些方法有个共同点就是朝者组合工艺的方向发展。组合工艺即利用两种或两种以上的优点相结合，改良成的多功能工艺。

2.4.1悬浮填料移动床

悬浮填料移动床是以比重接近于水的悬浮填料直接投加到曝气池中作为微生物的活动载体，依靠曝气池内的曝气和水流的提升作用处于流化状态。它是悬浮生长的活性污泥法与附着生长的隹物膜法相结合的一种工艺。这种工艺水力停留时间较短，COD和BOD5去除率较高，且具有较好地氨氮去除效果。

生物浮床技术是按照自然界自身规律，人工把高等水生植物或改良的陆佳植物种植到富营养化水域水面上．通过植物根部的吸收、吸附作用和物种竞争达到净化水质的效果，同时又可营造水上景观。目前，在世界范围内生物浮床技术尚处于试验阶段，它用于河湖水体修复，效果较好。

2.4.3曝气牛态净化系统

曝气生态净化系统是以水牛生物为主体，辅以适当的人工曝气，建立的人工模拟生态处理系统，以高效降解水体中的污染负荷、改善或净化水质，恢复水生态的一种污水处理工艺，是人工净化与天然生态净化相结合的工艺。它是在曝气生物塘和人工湿地基础上发展起来的一种污水净化与资源化相结合的技术。

2.4.4组合生物修复技术

它是采用曝气复氧、投加高效微生物菌剂及生物促生液、放养水生植物等构建的组合生物修复技术。这种工艺对严重污染的水体治理效果比较好，黑臭消除．水体COD平均下降50％以上，DO平均升高2mg／L左右、透明度平均增加10cm以上；单一工程措施的修复效果不及组合技术。

2.4.5底泥生物氧化

底泥耗氧是河涌黑臭的重要原因之一。投放微生物虽然能解决部分问题．但由于外源微生物很难进入自然生态系中，其作用也十分有限。只有激活土著微生物．改善河涌微生物区系，提高其生物多样性，建立良性生态平衡，并在河涌养护过程中不断强化士著微生物活性，保持其生态平衡，提高自净能力，才能从根本上解决河涌黑臭的污染问题。

小结

信号处理技术 篇6

关键词：火灾探测；模糊控制；神经网络；BP算法

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)15-30707-02

Application of Fuzzy Neural Networks Technology in Fire Detection Signal Processing

WU Yuan-cui, TONG Guo-hua

(Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China)

Abstract:Connecting the characteristic of fire detection signal,this paper proposes a method of fire detection signal processing based on an fuzzy neural network, and realizes the automatic adjusting of design parameter in fuzzy system.According to the request of fuzzy neural network algorithm,the design of network configuration is accomplished and calculating model correspondingly is given,then using reformative PBalgorithm completes the network learning and training.It increases the accuracy of fire alaming and reduces the misinformation and missing information rate of the system.And the testing is proceeded according to national standard test fire data,and the emulate result shows the algorithm is the waliding and feasibility.

Key words:fire detection; fuzzy system; neural network; BP algorithm

1 引言

火灾探测是以探测物质燃烧过程中产生的各种物理现象为依据，获取火灾发生初期的信息，并把这种信息转化为电信号进行处理，它是一种特殊类型的信号检测。火灾探测系统采集数据或信息时都不可避免地受到不确定因素的影响和干扰。发生火灾时，由于燃烧物质的不同，特别是燃烧环境的差异，对应燃烧过程产生的各种物理现象大不相同，探测器采集到的火灾的特征参数的数值也有很大的差异，这就需要系统应该能够根据环境变化的不同，自动调整运行参数以适应于不同的环境。模糊神经网络把神经网络和模糊控制系统结合为一个有机整体，不仅增强了神经网络处理信息的可理解性，同时还能自动生成模糊隶属函数，提高模糊控制的精度，使模糊系统具备了自适应特性，因此，用模糊神经网络进行火灾探测，使得在对多种火灾信号进行综合处理的同时，保证了探测系统的自适应特性，可以针对不同的应用环境进行现场学习，提高了火灾探测系统的智能化程度。

本文用多层人工神经网络（ANN）的学习与识别方法实现火灾探测。ANN是模拟人脑工作机制的一种模型，它由许多相同或相似的神经元通过广泛的连接构成的一种网状结构，并采用分布式并行处理的算法，对知识的处理采用的是并行处理方式，它允许同时处理大量的信息。另外，ANN能完成复杂的非线性映射，这是一中自适应的学习过程，使之表现出抽象的思维的能力，在某种程度上与人类大脑的思维机制有共同之处。通过训练学习将火灾各种特征参数的关系隐含在ANN中的神经元和连接权值中，系统可以自动地防线环境特征和规律性，具有近似人脑的功能。

2 模糊神经网络火灾探测的原理

2.1 系统模型

火灾探测包括接受输入信号，通过已知信息和经验的比较对输入信号进行处理，产生基于全部已知信息的输出。神经网络智能火灾探测系统由以下三个部分组成。图1为应用模糊神经网络结构进行火灾探测的工作原理示意图。

（1）传感器

在发生火灾是，传感器相当于人的视觉，温度传感器相当于人的触觉，气体传感器相当于人的嗅觉，将多种火灾参数探测因素合在一起组成复合式传感器，模仿人的感觉作用，使火灾探测系统智能化，但是这种符合式传感器要求太高，因此，目前大多数采用的是探测单一火灾参数的传感器。

（2）人工神经网络处理器

采用人工神经网络处理器使系统智能化时，有几种不同的方式：将神经元放在终端的各个传感器上；集中在报警控制器中；分散配置在终端传感器和控制器中。神经网络主要实现数据记忆、存储、比较、分析、统计处理，并作出是否发生火灾的判断。

（3）信息传输

如果将神经元集中在控制器中，则传感器的构造简化，尤其是由几种传感器传输信息判断火灾火情，就只能把神经元防在控制器中了。这种方式将与温度和烟浓度等环境条件成正比的传感器的模拟输出送到控制器，传感器上只设有信号转换部件及信号传输部件。

图1 模糊神经网络火灾探测系统框图

此系统有n个传感器测量值输入，各传感器测量的是温度、烟雾、光、CO等数据。这些数据经过预处理器后成为神经网络的输入。用选定的数据对神经网络的各权值进行训练，通过训练自动找出火灾参数与模式见的映射规律，并把这种规律隐含在神经网络的权值中，最后将结果输出。

2.2 BP算法原理

智能化处理是该系统的核心部分，当输入、输出关系无法用具体的函数表达式描述时，神经网络智能算法通过学习、训练、仿真，便可以模拟出输入与输出内在的联系，以达到智能报警的效果。

用于火灾探测神经网络模型有多种，这里我们采用目前广泛应用的BP算法。BP网络是一种多层前馈神经网络，可以实现从输入到输出的任意非线性映射。图2为BP网络的结构示意图。由输入层、中间层（又称隐含层）、输出层组成。在输入层加上输入样本，通过中间层进行变换，到达输出层完成一次动作。其每一层都包含若干个神经元，同一层中的神经元之间没有相互的联系，而信息只在层间传递。

图2 BP网络结构示意图

此结构示意图对各种不同输入变量种类、不同输入变量个数都适用。其原理为：首先将模糊规则和模糊隶属函数用神经网络表现出来，将函数参数赋予为神经网络的权值，生成的神经网络用于实现模糊推理；然后利用现场的训练样本数据通过误差反向传播算法训练神经网络，修改神经网络的权值即修改模糊隶属函数的参数，求得适合于此现场环境的精确的模糊规则；最后将从神经网络中提取修改后的模糊规则和模糊隶属函数保存作为此现场环境下的模糊推理之用。

第一层输入层为多种探测器的输入信号，由于输入结点物理量各不相同，数量值相差很大。通过模糊神经网络首先将输入量模糊化，使输入量均变换成值域在0～1范围内的数，这样可以防止小数值被淹没，也能防止因相差很大的数使网络校正进行缓慢。

第二层中间层的作用是计算个输入量属于各变量值模糊集合的模糊隶属函数，即被模糊化。可选取符合需要的一中参数的函数，通过训练样本调整权值，调整了该训练样本下的函数的参数，实现模糊变量函数的参数根据环境自动生成。

第三层输出层实现的是模糊量的清晰化、解模糊计算。按照已给出的模糊规则进行模糊运算，Wij可代表每条规则的适用度，通过即反映在不同的应用环境下，其属于火灾发生的各个等级的度的不同，通过算法修改它的值，使该网络适应不同的环境。

其中Y和 分别表示神经网络的期望输出和实际输出。误差函数的求取是一个反向传播递归过程，通过多个样本的反复训练，修改权值，最后达到满意的结果。

2.3 神经网络的训练及分析

训练模式的定义和学习对整个智能火灾探测系统具有至关重要的意义。在训练中，我们让输入为3个神经元，各自代表一个类型的传感器输入数据；输出层包括3个神经元。这是一种有监督的学习，学习的结果使输入与输出之间的关系或规模隐式地存储在网络的连接权值中。本试验中，输入节点数据分别为各传感器测得的温度、烟雾浓度和CO浓度；并将火灾的过程分为三个阶段：阴燃期、发展期、最盛期。选取6组数据进行训练，其结果如表1所示。

从试验的记过可以看出，神经网络系统的识别准确度很高，能得令人满意的结果，提高火灾报警的准确性，减少了火灾报警系统漏报率和误报率。

表1 神经网络火灾探测系统对火灾参数的训练结果

3 结论

本文采用模糊神经网络实现火灾信号的探测处理，将模糊规则用神经网络表现出来，利用神经网络的自学习和自适应个性实现模糊规则的自动提取。并通过实验，得出令人满意的结果。由此提出模糊神经网络用于火灾探测的可行性，此结构可普遍适用于多种网络输入变量的情况。其结构和思想在实践和应用中将得到进一步的研究和检验。但是，该系统对训练数据有一定的要求，不同的训练数据会得到不同精度的结果。因此，在对系统的研究过程中，模糊规则的确定和训练样本数据的选择是非常重要的，它们的选取要能充分体现火灾发生时各种现象的真实情况。

参考文献：

[1] 蔡自兴. 智能控制(第2版)[M]. 电子工业出版社，2004:176-299.

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[3] 汤正华，王殊，陈涛. 多传感器/多判数据探测器在火灾探测中的应用[J]. 传感器技术，2001,20(3):33-38.

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[5]D Alahakoon, S K Halgamuge. Dynamic self-organizing maps with controlled growth for knowledge discovery[J]. IEEE Trans on Neural Networks,2000,11(3).

数字信号处理技术的发展与探讨 篇7

关键词：数字信号处理技术,发展,探讨

自从数字信号处理技术问世一来,极大的推动了通信技术的发展,由于其具有灵活、可以编程、高速、消耗低等特点,因此在各个领域得到了广泛的应用,而且在图像、图形处理、语言、语音处理等方面也起到了至关重要的作用。本文将会对数字信号处理技术的概述、应用及未来的发展前景给予介绍,以更好的推动该技术的发展。

1数字信号处理技术概述

1.1数字信号处理技术的定义

数字信号处理是一门涉及多个领域、多个学科的技术,并且被广泛应用到多个高科技领域的新兴学科。该技术主要是将信号借助数字的方式进行转换和处理的技术。同时,数字信号处理技术一般是对连续模拟信号进行滤波和测量处理,从而要求将信号从模拟状态转变为数字状态。

1.2数字信号处理技术的特点

从本质上来说,数字信号处理技术是一种转换数据和提取数据的技术。利用这种技术,能够从复杂的环境中提取所需要的信息,并且随后按照需求进行转换,转换成能够被人方便地识别的形式。数字信号处理技术本身具有十分鲜明的特点,运算速度较高,精确性较好是最为主要的特点。在这项技术中,占据主要地位的运算方法是流水线结构和非常独特的寻址模式。在进行硬件乘法累加操作时,主要是指在一个指令周期内,进行一次乘法和一次加法操作。在这个过程中,实际的操作速度高达800Mb/s。除此之外,数字信号处理技术对于运行环境的适应能力较强,因为其采用二值逻辑;较为灵活,因为其能够在软件的作用下进行参数的处理和相关修改。

1.3数字信号处理技术的重要性

现阶段,在数字信号处理技术的高速发展过程中,新技术逐渐发展,在生产生活的很多领域,这项技术都得到了广泛的运用,发挥着重要的作用。因此,随着数字信号处理技术的普及,其销售价格也逐渐降低,在技术结构和总线、资源等方面都越来越标准化。这些都会为整个行业带来新的竞争和发展机遇,进一步带动其他周边行业的协调稳定发展,实现技术飞跃进步。

2数字信号处理技术的创新运用

2.1数字信号处理技术在通信领域的运用

近些年来,通信技术不断进行着革新、发展和提高。数字信号处理技术作为当今无线系统主流发展的代表,在这个领域内的运用也越来越多、越来越深。比如,数据加密、通信扩频、Modem、可视电话等通信技术的实现都需要充分结合数字信号处理技术。然而,在进行数字信号处理技术的初步发掘运用时,其目的是在一段合理的时间内,进行仿真算法的运用,接着进行波形存储,等待下一步研究处理。

2.2数字信号处理技术在图像图形技术领域的应用

DVD中运用的活动图像压缩和解压技术、卫星广播、高品位有线电视等有关技术都与数字信号处理技术息息相关。数字信号处理技术的高速度和高精确度都促使上述技术发展得更快、更好,性能也趋向优良。数字信号处理技术的发展带动了活动图像压缩和解压技术的发展进步。比如,DCT转变域编码针很难做到压缩比的增加和图像质量的重新勾勒。而在进行数字信号处理技术的运用后,就能够有效解决这个弊端,以视觉感知特征为指导的小型波分析图像压缩办法应运而生,更好地实现问题的解决。

2.3数字信号处理技术在仪器仪表领域内的应用

在仪器仪表测量领域内,数字信号处理技术也开始得到了运用。高档单片机逐渐有了将被取代的趋向。如果能够将数字信号处理技术运用到开发测量仪表和相关仪器中,能够顺利将产品的档次提升一层。在新式数字信号处理技术中,内部资源较为丰富,能够大大简化仪器仪表上的硬件电路。将仪器仪表上的片上系统的测量精度和速度设定为仪表测量精度的一项重要指标,而数字信号处理技术就能够有效发掘产品中提升指标含量的因素。

2.4数字信号处理技术在PC领域内的运用

可编程多媒体数字信号处理技术在PC产品的领域内也得到了广泛的运用。将高速通信技术和MPEG技术相互联系起来,能够有效实现计算机数据之间的实时交换。在PC机未来的发展中,很有可能出现具备更多功能、能够处理更多形式数据的数字信号处理机。

2.5数字信号处理技术在数码助听器中的运用

在传统的助听器中,众多的瑕疵和不足难以使听力障碍患者感到满意。而全新数码助听器的应运而生使这一问题得到了有效的解决。其中强大的数字信号处理技术发挥了重要的作用,助听器的性能和效果大大提升,有效帮助听力障碍患者进行听觉改善和恢复。数字信号处理技术在全新数码助听器中所发挥的主要功能是灵活地进行输入和输出特性以及系统频率响应的调整。

3数字信号处理技术的发展前景

从目前的数字信号处理技术发展实践来看,数字信号处理技术正在朝着低功耗、高性能、领域更加宽广的方向发展。而且数字信号处理技术凭借其独特的优势被更多的应用到电子产品的生产及应用之中,已经逐渐发展成为电子产品的核心技术。因为人们对于这个领域内的研究仍有着很大缺陷,所以这项技术尚存在很大的发展和进步空间。在对数字信号处理技术进行发展革新的基础上,其所涉及的范围也越来越大。从目前的数字信号处理技术运用实践来看,其运算速度将越来越快,小尺寸和低能耗也是将来的发展方向。但是目前数字信号处理技术的开发程度仍然不算高,其中出现的众多问题还值得我们进行进一步的深入研究和探讨。从应用情况来看,在今后的一段时间内,数字信号处理技术将成为其应用领域内占据主导地位的一项技术,SFMD也将逐渐成为为数字信号处理技术所用的一项被广泛运用的技术之一。在这个过程中,代码兼容性越来越发挥出其重要作用。随着我国进入科学创新发展的新时代,第二代数字信号处理技术与互补金属氧化物半导体技术逐渐有机融合,能够很大幅度提升数字信号处理的速度和精确性,发挥更为高效的作用。

4总结

数字信号处理技术是一项将理论转换成为实际的应用型技术,对人民群众的生产生活发挥着重要的作用。在这个背景下,研究数字信号处理技术的发展问题,具有重要的现实意义。

参考文献

[1]张泽.现代数字信号处理技术在光接入网络中的应用分析[J].电子测试,2015,(9):102-104,107.

[2]李零印,王一凡,薛育等.基于数字信号处理技术的连续变焦镜头控制系统设计[J].光子学报,2011,40(9):1346-1350.

电子经纬仪光电信号处理技术研究 篇8

采用20″细分法提高测量精度,该法对模拟信号要求不高,能长时间保证精度范围不受影响;硬件实现简单;使用效果突出,完全没有转速限制.

1 系统设计原理

电子经纬仪的光电系统主要包括模拟角度测量系统和数字角度测量系统.电子经纬仪开机后,转动光栅盘,待垂直光栅过零后,系统进入工作状态.模拟信号处理电路将4个模拟角度测量装置(水平方向2个,垂直方向2个)产生的8路正余弦信号(每个模拟角度测量装置分别产生2路正弦余弦信号)采样进行整形得到计数脉冲,然后送入FPGA进行硬件辨向和计数,接着将计数值送入微处理器.同时,也将正余弦信号送入微处理器中,作A/D转换、软件细分和补偿运算处理.最后结果和FPGA的计数值加起来,经制式变换等获得终点处角位移量,并送到显示器显示,或存储于存储器中.研究了基于FPGA的硬件辨向计数的实现和软件细分的实现过程[2],分析了软件细分误差等关键技术.

由于圆光栅盘全圆周共刻有16200条刻线,所以,光栅每相对移动1条刻线,正余弦信号移动1个周期,即代表角度移动了80″.对模拟角度测量系统输出的2路信号进行波形变换,形成与此正余弦信号一致的周期性的脉冲信号.对此2路正余弦信号上下边沿进行微分相加,得到1组微分脉冲,该微分脉冲每20″出现1次.结合辨向信号计算所测信号20″整周期的个数:辨向信号为高,即正转时出现一个微分脉冲计数值加1;反之辨向信号为低,即反转时出现1个微分脉冲则计数值减1.计数器的计数范围设在0～64799中.一个微分脉冲代表20″,第64800个脉冲代表所测角度到了360°,也就是0°,所以计数器归零.垂直信号计数器是用零位脉冲信号异步清零,水平信号计数器则用单片机给的清零信号异步清零.

对光栅读数头输出的信号进行放大整形时,由于各路信号的幅度范围均不相同,直流电压也不同,用相同的比较电压与各路信号作比较,得到的方波的占空比不是1:1,这对用来计数的微分脉冲有影响,而单片机中不足20″的秒数值的计算则不然,所以实际计算时,20″整周期的个数的计数值要对照归一化后的正余弦数值所确定的采样点所在区间号作20″的加减修正处理.对于不足20″的角度部分采用的是一种新型的数字细分技术来处理的.

2 辨向计数的实现

20″整周期的个数需要用硬件计数以达到转速的要求,为防止软件计数中丢数的现象出现,采用Altera公司Cyclone系列EP1C3T144型号的FPGA来实现硬件计数、辨向、控制按键处理、补偿初处理等的功能(见图1).该芯片是I/O电压为3.3 V,采用TPFQ封装,支持JTAG和AS下载模式,共有2910逻辑单元,59904RAM bits,1个PLLs,最多有104个用户I/O.上电时由控制电路控制将SPROM中的配置数据装载入FPGA器件中.系统采用的SPROM为EPCS1.

FPGA工作的时钟信号由外部的一个有源晶振提供,用计数器和比较器共同组成分频器对由有源晶振产生的8 MHz的信号进行分频,分别产生2 MHz、490 Hz、15 Hz的3种频率的方波,得到2 MHz的时钟信号给FPGA中各单元.一个圆周360°分为64800个20″.若测量镜头1 s转一周则整周期的个数1 s内出现64800个,频率远低于2 MHz.所以这个时钟完全可以满足设计需要,避免对整周期的个数计数时,发生丢数的现象.而另外490 Hz分频时钟是给按键去噪声电路的,15 Hz的分频时钟则是提供给补偿器的选择控制信号.

3 电源开关单元

电子经纬仪一般应用于野外测量,因此要求电源功耗低、体积小.因为产生莫尔条纹信号的光源是由直流电源电路供电的,所以电源的稳定与否直接影响信号的细分和读数精度.同时运放和比较器等也是由该稳压电源提供,因此必须进行系统电源的优化设计.本系统采用4节1.5 V电池供电,即输入电压最大为6 V.整个系统需要多组电源,数字和模拟的电源总共需要6组:数字电源5、3.3 、1.8、1.5 V;模拟电源3.3、1.8 V.

电压转换设计好后,还须设计电源开关控制电路.液晶显示器有6个操作按键,其中POWER是电源开关,另外5个功能控制键根据对应的第一功能分别记作:0SET、R/L、HOLD、FUNC、ANG%.系统开机后,由0SET、R/L、HOLD、FUNC、ANG% 5个按键进行控制,每个按键还有第二功能.根据设计需要,开机时应长按POWER按键电源才对系统供电,实际设计用89C2051单片机做电源开关控制,因为该单片机价钱低廉,在不增加成本的情况下,可利用其内设计数器对POWER按键的有效状态进行计数,一定时间后可使电源导通[3,4].

4 软件细分的实现

系统选择了PHILIPS ARM7系列LPC2214单片机.其体积小、功耗低、多功能、方便快捷,内部带A/D转换,I/O口多.LPC2214带有256 KB嵌入的高速片内Flash存储器、多个32位定时器、8路10位ADC以及9个外部中断.

89C2051单片机的任务主要就是提供按键信号和开机模式代码给单片机LPC2214.系统根据89C2051送来的开机模式的代码,开始运行相应开机模式的程序.电子经纬仪有5种开机模式,系统开机后,LPC2214开始运行程序.由0SET、R/L、HOLD、FUNC、ANG% 5个按键进行控制,每个开机模式的程序都有各自的取指令子程序,因而每个模式都能完成其自身的功能.

在正常测量角度的时候,当所有数值都采集完时,就要进行最重要的工作,即对数值进行细分处理,最后算出角度值.所有其他工作都是建立在这一步处理的基础上,而这一步的处理也最为复杂,所以角度计算子程序是软件设计的关键(见图2).

具体角度测量值可由表示为:θ=20″N+θ′s-θs.其中,N为微分脉冲数(整数);θ′s为终点处不足20″的小数;θs为起点处不足20″的小数;θ′s、θs要经过细分才能求出.

采用模拟角度测量系统输出的sinθ和cosθ进行A/D转换,变换为数字信号,然后,用软件编程的方法,利用sinθ和cosθ数字量构建新的函数的数字量u=|sinθ|-|cosθ|,并利用此新函数在软件上做细分.

每次A/D采样后存在A/D寄存器中的采样值,要先经归一化处理转换成各自的正余弦数,即-1～1间的数值.由于8路信号的幅度范围均不相同,直流分量也不相同,在有限的电路板面积的条件下,设计同时采集各路信号的最大值和最小值,再算出各自的直流电平,接下来才作归一化处理,这样就可以避免归一化误差的出现.

最后计算角度值的时候,实际计算时区间号以小秒数的区间号为准,要对照小秒数计算出的区间号对角度值作20″的加减修正处理.

最终显示的水平和垂直角度值不能有负值、超过360°或是跳数的情况出现.由于FPGA的计数器设置数值范围和系统工作原理决定了单组角度数据是不会超过360°的.关键是在角度为零附近时,如果水平和垂直的2组信号的零位不完全对齐,即位置不是精确相差180°时,则计算出来的秒制角度值在零位时用简单的相加求平均会出现180°的严重错误.因此在算法中要设法避免这种情况的出现.设计用第1组和第2组秒数角度值的差来做判断,只要两者差大于10″,最终角度值用2组角度值减360°再作平均.但这样处理的最终角度值会出现小于0°的情况,所以最终角度值一旦出现负值就要加360°.

经过这些计算处理,可以得到十分精确的水平和垂直角度值,但还没有考虑到仪器自身的垂直轴的垂直问题会给垂直角度带来很大的误差,所以系统用电子水泡补偿器作补偿.

5 系统细分误差分析

电子经纬仪作为一种高精度的测角仪器,整个系统的工作,会有各种误差对使用精度产生影响.由于使用时外界误差不可避免,而在设计的误差范围中,对于在使用时外界带来的误差已包括在内.因此,在此仅就读数系统细分误差进行分析.从数学角度来看新构建的准三角函数U

U=|sinθ|-|cosθ|

为了考察U,先对正余弦函数的绝对值进行傅里叶变换,将其在区间(-π,π)展开,展开式为

为了考察新构函数U的线性好坏,把它与1个三角波进行比较.该三角波函数幅值为π/3,周期为π,它的数学表达式为

undefined

该三角函数在(-π/2,π/2)区间内的傅里叶展开式为

undefined

如果把U和U′在区间(-π/2,π/2)内之差记为△U,则△U的大小为

undefined

U的最大值不大于3%.在区间(-π/2,π/2)内用函数U来代替三角波是一个较好的方案.

6 结 论

通过对电子经纬仪的硬件辨向计数和软件细分原理的研究,对软件细分的误差进行了分析.在硬件系统上结合软件编程进行在线调试,实现了5种操作模式下的各种功能,最终系统达到了2″的测量精度,1″的读数精度.

参考文献

[1]许志强.具有优良价格比的DJD2电子经纬仪[J].北光通讯,1998,21(1):36-42.

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[3]何立民.MCS-51系列单片机应用系统设计:系统配置与接口技术[M].北京:北京航空航天大学出版社,2001:1-10.

信号处理技术 篇9

工程中的数据信号通常要进行的一类处理是:质量评价,分类及其解释。这类处理并不是单一的空间滤波问题,通常需要人工介入,因为很多评价是模糊的,特殊数据需要人工识别。在处理大量数据时,工作量大,效率低下。即使在有确定的分类和评价标准时,主体信号的判定也受到其他相关信号的约束。其中的约束具有动态性,在实际应用过程中,需要不断的演变、变换和相互比较,这都导致了需要人工介入判定。所以,如何在分析主体信号的同时,较好的分离约束条件,主体信号分析判定期动态注入约束及相关条件是一个很值得研究的技术问题,它关系到一个系统实现之后的可维护性和可扩展性。典型的应用:石油工程中的测井数据解释和质量评价,它获得的测井数据就有多方面的相关数据关联,约束主体信号数据的质量评价。

工程信号是一种复杂的非线性、非平稳信号,处理过程中多学科知识交叉应用[1],而数学形态学是信号处理领域中一种有效的非线性方法,它具有算法简单、效果直观和运算速度快等优点,为大量的图像处理问题提供了一种一致的有效方法[2,3],其中的算法经过改造同样可以用于数字信号的处理,具有很强的通用性,在简化处理程序的同时可以加入更多的约束条件进行数字信号处理。

2 膨胀与腐蚀

在形态学上的两个附加定义具有非常广泛的应用。

1)集合B的反射,定义为。

2)集合A平移到点z=(z1,z2),表示为(A)z,定义为(A)z={c|c=a+z,a∈A}。

膨胀的定义:A被B膨胀定义为:集合B称为膨胀的结构元素。腐蚀的定义:A B={z|(B)z⊆A}。膨胀和腐蚀对于集合求补运算和反射运算是彼此对偶的,即

膨胀最典型的应用是将裂缝桥接起来;例如数据集合A=[1 0 0 1 0 0 0 0 1],B=[1 1 1],结构元素B的原点为中间的元素1,A⊕B结果为C=[1 1 1 1 1 0 0 1 1]。可以看到结构元素B将A中距离较远的元素连接了起来,但是超出B控制范围的元素没有连接上,这就是膨胀的效果。

膨胀作用于二值化信号的1元素。膨胀算法中的结构元素要求每个元素为1,表示膨胀二值化后信号的1元素(即有效数据),因为算法要求指定结构元素的原点,而且通常所有信号数据都是同等的,所以原点位于结构元素数据集合的中心位置。

腐蚀的应用是将对象“细化”或者“收缩”。上述集合C作为输入,结构元素仍为B,则C B的结果为E=[1 1 1 1 0 0 0 0 1],会发现C集合中的连续的1元素整体具有了收缩的效果。

腐蚀作用于二值化信号的0元素。腐蚀算法中的结构元素也同样要求每个元素为1,与膨胀的含义不同,其中的1表示腐蚀二值化信号的合格元素(1元素),膨胀其中的不合格元素(0元素)。所以定义方式与膨胀类似。

上述两个操作过程是结果元素B对A的闭操作,定义为A·B=(A⊕B)B,比较A和E可以看出闭操作之后将一定范围的数据裂缝完美的桥接了起来,桥接的距离和结构元素B有关,B根据实际情况定义。

3 数字信号处理

数字信号通常是一个实数集合R,完全适用于上述膨胀与腐蚀算法。如果运算的过程中加上其他约束条件,就是一个二维实数空间R2。本文以一个工程上的石油井声幅、声波变密度测井曲线质量判定为例,说明使用膨胀腐蚀算法的过程。

3.1 已知数字信号(主体)A

如图1(a),随机的一段水泥胶结指数BI值,根据判断信号的质量要求和数据的连续性,将整个区间的数据分为:优质段,合格段和不合格段三类,判断依据简化如下:

3.1.1 优质判定条件:

1)要求数据范围在(0.5 1]

2)如果连续的优质信号中间存在异常数据(值小于0.5)不超过2个,则认定为测量误判信号,将其判定为优质信号,优质段继续。

3)如果超过2个,则判定该优质数据段结束,被认定为非优质段

3.1.2 合格段判定条件:

同优质段判断方法,只是判定的数据范围为(0.2 0.5)。

3.1.3 其余为不合格数据段。

上述判定依据中的一个要点是算法中的异常数据根据判定依据的剔除过程,它决定着一个优质段区间的连续长度,如果算法不正确,会使优质段中断,最终导致连续优质段长度在整个区间的比例计算出现误差,结果可能将一个优质的测井数据判定为不合格。

实际工程上的判定约束条件要比上述更严格和复杂的多[3],但是上述判定条件足以说明算法在判定过程中的作用。

3.2 结构元素B的定义方法

根据实际的判定条件:异常数据不超过两个,说明一个合格的优质数据邻位最多只能有一个异常数据。所以结构元素的原点为合格数据,膨胀的结构元素B=[1 1 1],原点为中心位置元素1,两侧的1表示要桥接的异常数据,如果数据连续之后,从整体上看,是将不超过两个的异常数据连接在一起。

结构元素的原点定义很重要,它决定了桥接的元素的位置,设B=[11],原点为第一个元素1,那么桥接的异常数据为合格数据的右侧数据。原点如果是第二个元素1,那么桥接的异常数据在合格数据的左侧。

腐蚀的结构元素的定义和膨胀类似,它是对合格数据的腐蚀,对不合格数据的膨胀。所以定义方法针对不合格数据进行即可。

3.3 信号处理

以优质数据段判断为例,首先根据判定条件将原始数据二值化,符合条件的数据(>0.5)设置为1,不符合条件(≤0.5)的设置为0,整个数字信号集合变成了一个只有0和1组成的数据集合A'(图1(b))。

根据优质段判定条件,在优质数据中不合格的数据不超过两个,依然判定该段为优质的要求,使用膨胀算法,结构元素B=[111],作用于信号主体A',将中断的部分连接起来,形成集合C(图1(c))。

由于使用了膨胀算法,实际上在结构元素B使优质边界处扩大了一个单位的优质区域,使用腐蚀算法,结构元素依然采用B=[111],收缩优质段数据,得到准确的优质段数据集合C'(图1(d))。结果'C⊗A得到如下优质段信号,得到最终结果(图1(e))。从图1(a)与(e)的比较看来,算法很好的去除了优质数据中异常数据的干扰,准确找出了优质段数据。

应用该算法使优质段的判定方法变简单,每个步骤都可以根据要求加入其它数据约束。在石油固井测井质量评价过程中,影响优质段判断的约束条件众多,当前依然有很多人在不断研究新的质量评价方法和改进现有评价规则,这些研究成果都可以动态的加入到系统运算过程中。

3.4 约束数据的引入

在实际的判定过程中,可能还有其他约束的引入,如图虚线信号E,作用结果A*E(*为一个作用在集合A上的一个二元运算)依然是一个实数集合,同样适用于膨胀与腐蚀算法。

但如果约束信号不是直接参与A的运算,而是在判定的过程中起着约束作用。例如:判定过程中Ai符合优质条件,但是同时要求Ei≤0.3,这样才能判定该部分优质。采用同样的算法对E进行运算,结构元素同样为B,然后参与主体信号的判定过程,得到的运算结果如图2所示,上述约束是一个⊗约束,在工程中可以根据实际情况进行运算变换,但是同样的形态学运算使主体信号的处理与约束的运算可以很好的进行分离,方便了约束及其约束运算的动态加入,这使整个信号处理系统的灵活性大大增强。

3.5 信号处理的优化

上述约束和主体信号的处理相似,重复处理,效率低下,如果将约束直接加入主体信号集合中,使一维的主体信号再加入一行约束数据,成为二维实数集合R2,这样,同样的膨胀与腐蚀运算只进行了一次,大大增强系统的运算性能。注意,在成为二维实数集合后,结构元素也要相应的设计为。

此处的结构元素的含义和传统的形态学算法中的结构元素[4]不同,传统的结构元素中只有一个原点,而此处的结构元素依然每行有各自的原点,两个结构元素只是合并在一起同时进行膨胀腐蚀等运算。如果两个结构元素的长度不同,那么将较短的结构元素使用0补齐进行运算。

4 应用场景

在实际的操作过程中,石油钻井固井封固质量的解释仍主要使用声幅(CBL)测井曲线,但是为了提高评价的准确度,采用了第二个判定标准:变密度(VDL)胶结指数,来综合判断对声幅测量结果的影响。变密度测井记录了声波波列信息,如套管波、地层波、流体波等,这些波列的特点、传播时间长短、强弱以及存在与否都与水泥胶结情况有关,因此通过对声幅、密度资料的分析,可以较好地评价第一、第二界面的水泥胶结情况[3]。

以下两种判断方法:

(1)以CBL为主的信号中引入约束VDL进行判定。

(2)以胶结指数BI为主要判定依据,CBL为辅助约束判定。

多种方法综合判定一口井的封固质量,本文提出的信号处理思想都可以很好的适用,它大大提高了判断的速度和准确程度,减少了人为的误差;通过改变不同的结构元素可以得到不同的评价结果,最终可以根据当地的实际地质情况,引入符合实际的结构元素,大大提高了一个系统的动态性、适应性以及评价的科学性,对于解决封固质量评价问题具有非常重要的意义。

使用该思想及算法,可以加入通常在判定过程中不常用的其他指标:自然伽马GR、磁定位CCL等,都可以参与运算,使判定的过程更加完整,准确。

5 结束语

本文给出的使用形态学上的膨胀和腐蚀算法处理工程数字信号的分类,质量评价问题,给出了实现的详细过程及约束信号的动态引入方法,大大降低了解决该类问题复杂度,同时给出了一般性的优化方法,提高了运算的速度。在实际的工程应用中取得了很好的应用效果。

摘要：针对工程中数据信号的质量评价,分类等算法复杂,动态性不足的问题,本文采用数学形态学上的膨胀与腐蚀算法简化了质量评价问题,同时给出了动态引入判定期约束信号参与运算的通用方法。该方法具有通用性,在简化主体信号判定过程的同时,可以动态改变约束条件及运算的方法,提高整体评价结果完整性、准确性。

关键词：数学形态学,膨胀腐蚀法,容差,信号处理

参考文献

[1]陈辉,郭科,胡英.数学形态学在地震信号处理中的应用研究[J].地球物理学进展.2009,24(6):1995-2002.

[2]扈海波,王迎春.基于数学形态学的统计数值离散化图谱生成[J].计算机工程.2007,33(21):9-11.

[3]RAFAEL C.GONZALEZ;RICHARAD E.Woods.Digital Image Processing(2nd Edition).阮秋琦,阮宇智译.第二版[M].北京:电子工业出版社.2007,08.

[4]齐奉忠申瑞臣李萍.固井质量评价技术探讨[J].石油钻探技术.2005,33(2):37-40.

脉冲多普勒信号处理技术的实现 篇10

脉冲多普勒 (PD) 雷达作为较为先进的雷达体制, 具有较强的抗地物杂波与抗干扰能力, 并且有较高的目标速度分辨和识别能力, PD体制雷达的这些优点使其广泛应用于多种雷达系统中。随着集成电路的飞速发展, 各种高性能DSP相继出现, 使雷达信号的产生和处理朝着数字化的方向迅速发展。

1 脉冲多普勒处理

脉冲多普勒处理首先用于机载雷达的下视强地物杂波抑制问题, 它是在动目标显示 (MTI) 处理的基础上发展起来的。其与动目标显示雷达的区别在于:为了避免距离模糊, 动目标显示雷达的脉冲重复频率通常选得较低, 这就使得其频率是模糊的并由此导致盲速;而脉冲多普勒雷达则有较高的脉冲重复频率, 能够克服盲速, 但存在距离模糊。脉冲多普勒技术采用相邻窄带滤波器组, 把特定多普勒频移的目标从频域中检测出来, 多普勒滤波器组的实现可以采用DFT滤波器和FIR滤波器的实现方式, 下面介绍DFT滤波器的原理。

图1为DFT滤波器组的结构, 其中Tr是脉冲发射重复周期。

权系数ωi, k的值即为FFT的蝶形因子, ωi, k为:

其等效的横向滤波器单位脉冲响应为:

则其频率特性为:

可以导出:

则其幅频响应特性为:

其中, k为滤波器号, 每个滤波器的形状相同, 但中心频率不同, 其峰值频率在sin[π (fTr-k/N) ]=0处, 即滤波器峰值位置为, …。

其幅频响应如图2所示。参数为fr=5×103, Tr=2×10-4s, N=8, 则主瓣宽度为。

图2画出了k=0, 1, …, 7的各滤波器, 可以看到每个滤波器为一主瓣和两侧旁瓣的组合, 全部滤波器的幅频响应覆盖了0～fr的频率范围, 往往目标和杂波相对雷达的径向速度不同, 它们的多普勒频移也会不同, 这样通过上述滤波器组后, 又通过不同的滤波器, 再经过恒虚警处理, 将达到滤除杂波的效果。

2 距离解模糊处理

由于采用的重频较大时存在距离模糊, 因此脉冲多普勒雷达采用参差重复频率或特殊的解距离模糊方法。其原理是基于中国剩余定理, 常使用的方法有孙子定理法、余差查表法和一维集解模糊法。一维集解模糊法是通过排列出各重频测得的所有可能的目标位置, 寻找最可能的重合点, 这种方法的效果不错, 但运算量较大, 不易满足系统实时性的要求。而余差查表法是用目标在各重频上视在距离余数之差进行解模糊, 可以在有测量误差存在的情况下, 满足系统实时性的要求。

使用余差查表法解模糊, 首先需要建立余差表。在使用两重PRF的情况下, 产生余查表的每一个表项为 (T1, k, N1, k) , 则两视在距离之差为T1, k, 对应的模糊数为N1, k。在理想情况下, 通过查表T1, k即可获得模糊次数, 从而可求得真实距离:T=N1×PRT1+r1。

3 TigerSHARC101性能简介

TigerSHARC101是AD公司推出的新一代通用高性能定/浮点DSP处理器。它是在SHARC家族的代表———ADSP2106X的基础上发展起来的一款极高性能的静态超标量处理器, 专为大的信号处理任务和通信结构进行优化, 特别适合用于具有复杂运算以及需要实时处理的场合。该处理器将非常宽的存储器宽度和双运算模块组合在一起, 建立了数字信号处理器, 其性能的新标准为:

(1) 3条独立的128位内部数据总线;

(2) 采用单指令多数据处理方法, 可以提供每秒24亿次MAC运算或6亿次80位MAC运算;

(3) 指令集灵活并且支持友好的高级语言的DSP结构, 便于DSP编程;

(4) 通过外部端口和链路口为多处理器DSP系统设计集成了无缝连接多处理器功能, 为处理器间通信提供最大的带宽, 共享总线支持多达8个DSP。

4 信号处理系统的实现

系统的硬件实现采用的通用信号处理板, 是基于多片TigerSHARC101之间紧耦合特性架构的。如图3所示, 通用信号处理板由8片TigerSHARC101组成, 每4片共享一块SDRAM, 并且共享外部数据总线, 以达到紧耦合并行处理。此外, 各片的同步信号由FPGA/CPLD时序控制电路产生, 以满足流水线的处理方式。

系统的信号处理采用5块DSP完成, 如图4所示, 中频采样后数据由链路口传输到U1 DSP, 在U1中完成抗异步干扰和脉冲压缩处理, U1将脉压结果通过链路口传输到U5, 在U4～U7 DSP中做MTD、CFAR、距离凝聚和解距离模糊等一系列流水线处理。由于系统的相参处理点数为64, MTD处理是采用的是64点60通道处理, 每次MTD处理用到64个脉冲的数据, 数据量较大, 考虑到实时性要求和DSP的内存容量, MTD的处理按照脉冲内距离单元分段分摊到4片DSP中进行处理, 由U5通过外部总线写入U4、U6和U7 DSP的内存中, 各片DSP进行MTD和多通道CFAR处理, 将多通道CFAR选大的结果写入到U7中, U7随后完成距离凝聚和解距离模糊处理。最后的检测结果由U7通过链路口DMA传送到后续的数据处理部分, 这样就完成了脉冲多普勒方式下的雷达检测过程。

5 系统的仿真结果

下面给出相关算法的仿真结果, 系统的MTD实现为60通道处理, 而第1通道的结果如图5所示。

图5给出了Matlab与DSP的MTD运算结果的比较, 可见两者的最大绝对误差不超过0.05, 相对于近2 000的峰值, 其相对误差在10-6～10-5范围内, 满足计算要求。

6 结语

本文主要研究了脉冲多普勒处理在TigerSHARC101组成的信号处理板上的实现。在介绍了脉冲多普勒原理的基础上, 给出了其具体的实现方案, 并且对MTD算法的处理结果进行了比较, 仿真结果说明了系统设计的正确性。随后的工作主要是在满足实时性的要求上, 进一步完善优化算法程序, 提高系统的稳定性。

参考文献

[1]丁鹭飞, 耿富录.雷达原理[M].西安电子科技大学出版社, 2004

[2]周闰, 高梅国, 韩月秋.余差查表法解多目标距离模糊算法[J].北京理工大学学报, 2002, 22 (2)

[3]苏涛, 何学辉, 吕林夏.实时信号处理系统设计[M].西安电子科技大学出版社, 2006