一、小波分析快速算法的加速方法（论文文献综述）
吴开明[1]（2021）在《基于频域自适应算法的车内主动噪声控制方法研究》文中研究说明汽车的NVH（Noise Vibration&Harshness）性能是衡量汽车质量的一个重要标志,直接影响着驾驶员及乘客的乘坐舒适性。传统的车内噪声控制多采用吸声、隔声、减振等被动降噪方法,该方法对中高频噪声具有较好的控制效果,但是对低频噪声的控制效果不理想。基于声波干涉相消原理的主动噪声控制技术能够较好地控制低频噪声,主动噪声控制通过发出与初级噪声幅值相等,相位相反的次级声波来抵消噪声,实现降噪。基于时域FXLMS改进的算法是目前在主动噪声控制系统中使用最广泛的算法。时域FXLMS算法的复杂度会因主动噪声控制系统中使用较高阶数的滤波器而增高,通过快速傅里叶变换将时域FXLMS算法变换到频域中实现是减小算法复杂度的有效方法。传统的频域算法在回声消除,声反馈消除和波束成形等领域已被广泛应用。由于传统频域算法在处理非平稳噪声时效果不理想,故将多分辨率离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）与传统频域算法结合,提出了DWT-FDFXLMS算法。为了更进一步加快DWT-FDFXLMS算法的收敛速度,将基于Sigmoid函数并结合瞬时误差和滤波后参考信号的欧几里得范数构造的自适应步长因子μ（n）应用到DWT-FDFXLMS算法的步长调节中,得到VSS-DWT-FDFXLMS算法。基于在MATLAB/Simulink中搭建的DWT-FDFXLMS算法和VSS-DWT-FDFXLMS算法的主动噪声控制模型,并以在转鼓试验台上采集的试验车不同工况下运行时的噪声信号作为目标噪声进行降噪仿真。结果验证了所提出的VSS-DWT-FDFXLMS算法对车内窄带噪声、宽带噪声及非平稳噪声均有较为显着的抑制效果。其中,对车内窄带噪声（空挡1800 r/min和3000 r/min定转速工况）可实现13-15 d B的降噪量;对车内宽带噪声（车辆30 km/h、60 km/h和80 km/h匀速工况）可实现9-11 d B的降噪量;对车内非平稳噪声（空挡加速工况和30-80km/h全油门加速工况）可实现5-15 d B的降噪量。
杨道学[2]（2021）在《基于深度学习的岩石微破裂演化声发射行为特征》文中进行了进一步梳理我国已建与拟建的岩石工程项目数量之多,规模之大,为世界瞩目,在各类岩石工程施工建设过程中岩石的失稳破坏导致各类工程地质灾害问题愈演愈烈,成为制约岩石工程安全、进度及经济成本的重要因素之一,其中声发射（AE）无损检测技术在各类岩石工程及地质灾害监测预警中应用十分广泛。针对目前基于AE行为的岩石微破裂演化机制研究方面存在的不足,本文综合运用室内试验、理论分析及数值模拟等研究手段,对水力耦合作用下岩石变形破坏过程中微破裂演化机制及AE行为进行研究。主要研究内容及结论如下:（1）在岩石AE滤波及定位方面:针对AE信号的低信噪比、随机性强、非平稳性等特点,提出了一种基于EEMD-SCBSS的AE信号滤波算法;为了消除弹性波在岩石内部传播过程中速度对AE定位精度的影响,提出了一种基于到时时差PSO的未知波速AE定位算法;并基于MATLAB计算平台开发了一套“AE震源矩张量参数反演及震源破裂机制分析软件”,实现了对岩石微破裂过程中AE信号的滤波、未知波速AE定位及AE震源微破裂机制分析。（2）在AE震源产生机制的识别方面:由于AE信号在水中传播过程中衰减速率更快,造成数个AE接收传感器同时采集到同一个AE事件变得较为困难,进而导致矩张量反演理论在研究饱和状态下红砂岩试件变形破坏过程中微破裂演化机制方面存在着一定的局限性;针对矩张量反演理论在识别饱和状态下红砂岩微破裂演化过程中AE震源产生机制存在的问题,提出了一种二维深度残差卷积神经网络识别AE震源产生机制的新方法,通过将一维AE信号转换为二维数字图像,利用深度残差卷积神经网络模型对二维数字图像中高级及抽象的AE震源特征进行提取,并成功地解决了饱和状态下红砂岩微破裂演化过程中AE震源产生机制的识别难题。（3）在不同断裂模式下岩石微破裂演化机制的研究方面:通过Mode Ⅰ与Ⅱ断裂试验测得了不同断裂模式条件下岩石微破裂过程中力学参数与AE行为特征,对不同断裂模式下的AE行为、载荷应力、断裂韧性、非断裂区域损伤量与含水率之间的关系进行了系统性地研究,构建了不同断裂模式下非断裂损伤区域损伤量与含水率之间的数学模型;从CCNBD试件在Mode Ⅰ与Ⅱ断裂过程中主要破坏模式的角度出发,对不同断裂模式下AE信号变化特征进行了分析;基于广义最大周向应力准则推导了Mode Ⅱ断裂模式下CCNBD试件的临界断裂半径、初始起裂角度与含水率之间关系;通过SEM成像结果与AE震源空间分布信息证实了本文提出的非均胶结模型可行性,并利用非均胶结模型对Mode Ⅰ断裂过程中微裂纹扩展机制及断裂过程区进行了研究,揭示了非均质砂岩在Mode Ⅰ断裂过程中微破裂演化机制。（4）在岩石微破裂时间效应的AE行为演化方面:基于统计力学与损伤力学理论建立了岩石微破裂时间效应的含阻尼因子蠕变AE模型,该蠕变模型揭示了减速蠕变及等速蠕变阶AE行为与加速蠕变阶段AE行为的内在联系;利用奇异值分解法对累计AE事件数进行分析,实现了对加速蠕变阶段的定量识别;减速蠕变和等速蠕变阶段的AE波形为突变型,而加速蠕变阶段AE信号波形为突变型和连续型共存的形式,进而从AE波形特性的角度实现了对加速蠕变阶段的定量识别;最终利用弹性波动力学理论对AE波形特征与红砂岩微破裂时间效应之间的关系进行了研究,揭示了红砂岩微破裂时间效应的声发射行为演化特征。（5）针对水对岩石微破裂演化机制的影响:通过数值模拟、AE技术、SEM成像、分形理论与ResNet50模型相结合的研究方法,揭示了不同含水率条件下红砂岩微破裂演化机制。研究结果表明:随着含水量的增加,岩石试件的破坏模式由以张拉型破裂为主导向以剪切型破裂为主导转变,表面的宏观裂纹数目也在逐渐地减少;张拉裂纹更容易聚集形成宏观裂纹,而剪切裂纹分布相对较为分散。并通过对数值模拟结果、SEM成像结果与ResNet50模型识别结果进行对比分析,证实了ResNet50模型可以对不同含水率条件下岩石微破裂过程中AE震源产生机制进行监测解译。
李钊[3]（2021）在《基于深度学习的磁共振图像重建和波谱相位校正方法研究》文中进行了进一步梳理核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance,NMR）现象自上世纪发现以来,在分析化学、生命科学以及医学诊断领域受到了广泛应用。目前磁共振最常见的应用场景分别是成像和波谱。磁共振成像是一种非侵入、无电离辐射的临床成像手段,能获得多对比度的图像,在临床诊断中发挥了重要作用。磁共振波谱是一种常用的化学、代谢组学分析手段,能提供丰富的化学结构和代谢动力学信息。近年来,深度学习方法被成功应用于计算机视觉与自然语言处理等领域,取得了突破性进展。在磁共振领域,深度学习在图像加速重建、运动伪影校正、超分辨率、波谱加速重建和去噪等方面取得了比传统方法更快更好的性能。本文基于快速、高分辨、自动化的磁共振数据处理需求,采用深度学习方法针对磁共振成像的加速重建和磁共振波谱相位失真校正这两个具体问题开展了研究,具体研究内容如下:第一,针对磁共振图像重建,提出了一种基于图像域+K空间的深度学习重建模型:双域稠密连接网络（Dual Domain Dense Network,Triple-D network）,在原有单纯图像域重建模型的基础上,将单域模型扩展为双域模型,并结合稠密连接、残差K空间模型、通道注意力机制和多监督损失等策略,解决了中间预测结果丢失、K空间分布不均、特征筛选机制缺失和监督信息缺失等问题,进一步提高了图像重建效果。与其他重建算法相比,提出的方法具有更少的参数量和更高的重建指标,可为多模态MRI图像重建提供更加高效、准确的处理方法。第二,提出了一种基于小波变换的细节加强型磁共振图像重建模型:深度级联小波网络（Deep Cascade Wavelet Network,DCWN）,针对临床前应用需要更高分辨率图像的实际需求,将小波变换作为细节增强的手段嵌入级联神经网络中,在减少重建时间的同时提高了图像的细节刻画能力,可以观察到更清晰的胼胝体等组织,能够为临床前诊断提供更加丰富的参考信息。第三,针对磁共振波谱采集过程中出现的相位失真情况,利用同类代谢产物谱和相位差之间的相似性,提出两种基于深度学习的相位校正方法,分别建立未校正波谱到手工校正波谱及相位的映射关系,即建立“谱到谱”和“谱到相位”模型。同时使用不同种类的代谢产物进行训练,其预测结果与传统相位搜索方法相比,本文的模型对复杂代谢产物波谱的校正性能上具有更高的准确度。此外,通过进一步扩大相位范围、混合数据集、增加干扰等一系列实验,采用本文提出的方法同样可获得误差更小的高分辨谱图,表明“谱到相位”的处理方法鲁棒性高、适用性强。最后,采用谱到相位的校正方法,获取了大鼠不同脑区提取物的校正波谱,并结合不同的机器学习算法对不同脑区波谱进行了分类,确定了不同脑区的主要代谢产物的差异,进一步验证了谱到相位模型的处理方法在代谢组学研究中的优越性,可为准确识别脑区代谢产物、深入研究脑代谢组学提供了一种高效、快速的分析方法。
谢涛[4]（2021）在《基于小波变换的并行化MCMC算法改进及其应用研究》文中研究说明多元随机波动（MSV）模型是一种基于随机过程理论来刻画样本方差时变特征的波动率模型,能够有效描述金融市场间存在的波动溢出效应,并且由于引入了随机误差项,相较广义自回归条件异方差（GARCH）模型而言更加符合金融市场的实际情况,对金融数据的细微变化更加敏感,具有较高的灵活性和拟合效果,在金融时间序列数据建模中发挥着重要的作用。但由于MSV模型中包含大量不可测量的潜在变量,无法测算其真实似然函数,因此在其模型参数估计方面存在诸多限制,传统的伪似然估计法、广义矩估计法都很难得到准确的参数估计结果。在以往的文献中,马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法被研究者们广泛应用于高维模型的参数估计中,本质是结合蒙特卡洛模拟抽样和平稳马尔可夫链产生伪随机数的蒙特卡洛积分,其优点在于MCMC算法的参数估计是基于真实似然函数并且不受高维数据影响,程序简单易于调试。因此,越来越多的研究者将MCMC算法与多元随机波动模型的参数估计结合起来,拓展了金融数据计量建模的使用空间。但是,随着高频数据分析范围的不断拓展,以小时、分、秒来衡量的金融时间序列逐渐出现,传统MCMC算法也不可避免地面临着收敛速度变慢、耗时过长等问题,因此需要提出一种更加高效便捷的方法,帮助研究者们进一步拓展多元随机波动模型的具体应用途径。近年来,小波理论与多分辨率分析的快速发展使MCMC算法的改进成为可能。小波变换（Wavelet Transform）的理论基础起源于傅里叶变换,能够充分发挥小波函数的运算性质,通过信号时域和频域的局部伸缩平移变换便捷高效地提取关键信息,并且依据正交滤波器对原始信号进行处理,在保证蕴含真实信息的频段不受损的前提下降低信号的复杂程度,实现MCMC算法运行速度的提升,更加符合金融时间序列的时变特征和具体数据的分析需要。随着计算机技术的快速发展,并行化抽样理论能够通过编程实现抽样迭代过程的优化,从而有效解决传统马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法在高维模型参数估计中运行速率低下和不易收敛的缺陷。并行化抽样机制的优点在于,融合自适应算法以自主调整建议分布的带宽,针对不同初始分布的待估参数采取不同的并行化取样机制,提高MCMC算法对多元随机波动模型参数估计的计算效率。本文根据以往研究结果,对传统MCMC算法进行改进,重点介绍一种多元随机波动模型参数估计的改进MCMC方法,即基于小波变换的并行化MCMC算法。该算法结合小波变换与多分辨率分析思想,以信号频谱为分析依据,基于门限阈值函数对各级信号进行分解重构,通过小波滤波降低高维模型自相关性和空间复杂程度。对于多元随机波动模型中不同先验分布的待估参数,改进MCMC算法采取Gibbs抽样的并行化方案,优化算法取样与迭代运算过程,理论上能够最大程度地发挥MCMC算法模拟迭代优势,有效提高算法运行速度。为了实证检验基于小波变换的并行化MCMC算法在参数估计中的实际效果,本文选取2006年7月10日至2020年4月23日期间,纽约商品交易所的西德克萨斯中质原油期货（WTI）和伦敦洲际交易所的北海布伦特原油期货（Brent）的收盘价周数据,选择Daubechies小波基函数对原始金融时间序列进行多分辨率分解,将高频噪声过滤并保留蕴含真实信息的部分,根据降噪重构信号建立多元随机波动模型,分别采用传统MCMC算法和基于小波变换的并行化MCMC算法进行迭代估计,并且从参数估计结果的收敛性、显着性、拟合效果、运行时间、运算精度五个方面,检验基于小波变换的并行化MCMC算法的实用效果。实证结果表明,对于短期GC-MSV、DC-MSV、DGC-t-MSV模型,基于小波变换的改进算法与传统算法获得的多元随机波动模型均具有较高的拟合优度,在参数估计结果方面两种算法并不存在显着性差异,但是基于小波变换的并行化MCMC改进算法的模拟退火和迭代估计运行时间大大降低,其加速比率为传统算法的数倍,更加适用于高频金融时间序列中多元随机波动模型的参数估计。
柳娜娜[5]（2021）在《盲同步算法研究与FPGA实现》文中研究说明在无线通信系统中,接收端需要利用同步参数完成对接收信号的解调以及对有用信息的提取,同步算法是获取同步参数的关键,算法的性能直接决定了通信质量。特别是在非协作通信场景下,接收端需要利用盲同步算法,在没有任何先验信息的情况下完成同步参数的估计,这对于截获信号的情报分析具有十分重要的意义。本文针对现有的盲帧同步算法误码容错性较低的问题和现有的盲符号同步算法抗噪性较低的问题,分别提出了基于一阶累积量和误码消除的盲帧同步算法和基于二次小波变换的盲符号同步算法,并将算法部署到现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）上对算法的可行性和性能进行验证。本文的主要研究内容如下:一、对盲帧同步算法进行了研究,提出了一种基于一阶累积量和误码消除的盲帧同步算法,并将算法部署到FPGA上进行实际测试。该算法首先将接收序列排列成矩阵形式,计算并分析矩阵的帧长存在概率从而得到帧长估计值,然后利用该估计值对帧起始点和帧同步码进行估计,最后利用帧同步码的自相关特性得到帧同步码的精确估计值。仿真显示,该算法在误码率为0.2以内时保持较高的识别准确率,相比基于小区域检测和一阶累积量的盲帧同步算法具有较高误码容错性。另外,利用Verilog硬件语言完成FPGA的设计输入,并利用Vivado 2019.1软件对设计进行行为级仿真、综合实现,最后将生成的比特文件下载到ZC706开发板上进行调试,实际测试结果表明,将该算法部署到FPGA上具有可行性和优越的硬件加速效果。二、对盲符号同步算法进行了研究,提出了一种基于二次小波变换的盲符号同步算法,并将算法部署到FPGA上进行实际测试。该算法首先对接收信号进行二阶Haar小波变换,然后利用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）对变换结果进行频谱分析,最后通过比较不同尺度小波变换的频谱得到最终的码元速率估计值。仿真显示,信噪比为3dB以上时,该算法对于多进制幅移键控（Multiple Amplitude Shift Keying,MASK）、多进制移相键控（Multiple Phase Shift Keying,MPSK）、多进制频移键控（Multiple Frequency Shift Keying,MFSK）和多进制正交幅度调制（Multiple Quadrature Amplitude Modulation,MQAM）调制信号的码元速率识别率均能达到95%以上,相比于己有算法整体上具有较好的抗噪性。另外,将该算法部署到FPGA上,实际测试结果表明该算法具有良好的实用性和FPGA硬件加速效果。
陈亚彬[6]（2021）在《加速度和位移双谱匹配地震动选取及合成方法研究》文中研究说明地震动是结构动力响应分析的重要数据基础,选取具有代表性的地震动可以科学地揭示结构在地震作用下的破坏机理及评估其抗震水平。因此,科学合理的地震动选取理论和方法一直是地震工程和土木工程领域研究的热点问题之一,新一代基于性态和韧性的抗震设计对设计地震动的确定提出了更高要求。尽管各国现行抗震设计规范给出了可供参考的地震动选取规则,但由于地震动的强随机性且对结构的破坏形式复杂,对于如何选取既能体现目标抗震水平又能充分考虑地震动随机性的典型地震动尚存在争议。传统方法通常采用增加地震动数量的方式提高地震动选取方法的可靠性,但当结构模型规模较大或者结构进入高度非线性响应等问题时将显着增加计算量。为克服传统方法的不足,本文提出了一种新型的地震动选取方法,该方法同时以加速度和位移设计谱为目标谱,从实际地震动中选取可同时匹配两种设计谱的记录,并基于加速度小波方法对所选地震动进行修正以提高地震动反应谱与设计谱的匹配水平,最后,在以上两种方法基础上提出一种新的地震动强度向量,并设计新型的地震动抽样方法,研究地震动数量对结构抗震性态评估的影响。本文主要包括以下几个方面的研究内容:（1）地震动数据处理是地震动选取工作中需要解决的关键问题之一。高通滤波截止频率是地震动数据处理的重要参数,其值的选取对长周期位移谱的影响却非常显着,因此可能导致结构非线性响应估计偏差。为了得到更可靠地震动位移谱,本文提出了一种新的高通滤波截止频率确定方法:采用地震动P波到达之前的瞬态位移平均值和结束时刻的位移作为标定参数,并通过地震动峰值位移（PGD）做规准化处理,采用基于曲率的角点检测方法得到滤波后位移时程和PGD不显着变化的临界值,确定地震动的高通滤波截止频率。最后与前人提出的方法进行比较,分析了滤波截止频率对非弹性位移谱和等延性强度折减系数谱的影响。（2）长周期位移谱可以更直观地反映地震动的低频能量,地震动选取时提高位移谱匹配可以降低地震动低频能量的离散性,降低结构响应估计离散性。尽管地震动选取时长周期加速度反应谱的变异系数较小,然而其长周期位移谱离散性却十分显着。为了选取与目标加速度和位移谱谱型匹配的地震动,本文提出了基于非支配序多目标优化算法选取地震动。该方法首先采用基于平稳分布马尔科夫链的抽样方法得到匹配长周期位移谱的初始种群;其次,基于多元正态分布方法得到短周期加速度模拟谱,通过加速度谱匹配方法快速进化种群,得到匹配两个目标谱的地震动。最后,对比分析考虑长周期位移谱匹配与仅考虑加速度匹配地震动选取方法对框架结构（RCF）最大响应估计的影响。（3）结构抗倒塌估计是基于性态抗震设计的重要内容,仅考虑谱型匹配的传统地震动选取方法需要较多的地震动可以得到可靠的结果,因此计算量较大。考虑目标谱谱型匹配的地震动选取方法可以反映地震动的幅频特性,但并不能反应地震动持时特性,那么,匹配设计谱选取有限数量地震动得到的结构抗倒塌估计计算结果可能不可靠。本文采用匹配设计谱的合成地震动分析地震持时与结构抗倒塌估计的相关性,通过匹配设计谱的地震动研究与结构抗倒塌估计相关的地震动参数,提出一种新的地震动强度向量,并在此基础上,设计一种考虑持时和双谱匹配的地震动选取方法。分析地震动数量对6个RCF结构抗倒塌估计的影响,给出合理估计结构抗倒塌估计的地震动数量。（4）基于天然地震动的合成方法是时程分析过程中天然地震动数量不足或计算结果离散性较大时的有效方法,它既可以研究谱匹配水平对结构响应估计的影响,也可以研究地震动参数对结构响应估计的影响。但是当地震动长周期位移谱与位移设计谱偏差较大时,传统合成方法得到的地震动位移时程可能出现基线偏移。为此,本文采用多分辨率的小波包变换方法分析地震动各频率成分的反应谱特性,重新调整地震动成分,并采用遗传算法得到各频率成分的系数,线性叠加得到与目标设计谱匹配的合成地震动。最后,对比分析与设计谱匹配的天然地震动和合成地震动对RCF结构最大层间位移比、残余位移比和抗倒塌估计等计算结果的影响。
刘靖[7]（2021）在《基于农业物联网USB接口的FPGA边缘计算设计与实现》文中提出随着物联网、大数据、云计算的发展,智慧农业的展开对提高作物的产量和保护生态环境有着重要的意义。随着世界人口的增长和可耕地面积的减少恶化,世界粮食储备量的缺口仍在日益增长。因此,为了保证生态环境的绿色发展,科技兴农显得尤为重要。农业环境信息的采集对农业数字化耕种策略有很大的影响,传感器为环境信息获取的感知设备,功能不同的传感器接口类型繁多。多类接口的不同使用方法增加了农业科技设备安装、运维的难度,而实现海量环境数据实时、在线处理需要“高额”成本。本文对传感器技术、数据分析算法和硬件算法移植等部分进行研究,旨在设计与实现一种基于FPGA的传感器数据采集和边缘计算系统。实验测试结果表明本文设计的系统可稳定运行,处理结果有效可靠,可为智慧农业物联网系统提供实时数据感知、在线处理的技术支持。本文首先根据IEEE 1451标准实现I2C型传感器标准化。即选取合适的USB数据转换器将I2C型传感器接口进行USB统一化。以树莓派开发平台为数据采集系统模块,对环境信息各传感器数据进行采集、存储。然后,采用Vivado HLS工具对小波分解算法进行面向边缘计算的硬件算法移植,再经过硬件算法优化后,将其打包成IP核供Zynq-7000系列开发平台调用,以实现对原始环境数据进行小波分解的加速处理。最后,编写基于Socket的TCP应用程序,将树莓派采集模块的数据传输至FPGA边缘计算模块。其中,上位机的交互界面使用Qt编写。为简化设计、减少成本,上位机的数据传输同样使用TCP协议;同时,树莓派开发板和FPGA开发板采用接入路由器与PC进行通信的方式。在Vivado HLS环境下,采用C/C++语言进行IP核开发,具有可移植性强的特点,为本系统后续面向边缘节点数据预测模块的算法实现奠定基础。
宋林[8]（2021）在《基于注意力机制与深度学习的故障诊断方法研究》文中研究说明机械系统越发趋于复杂、精密以及自动化,一旦发生故障将带来严重的安全问题,及时检出和识别故障至关重要。滚动轴承作为机械设备的重要部件,研究其故障诊断方法对于保障机械系统的安全稳定具有代表性意义。因此本文选择轴承振动信号作为对象,基于深度学习进行了故障诊断方法研究。一些故障的发生时间极短,有效样本极难获取,因此使用较少的样本获得更高的识别精度是一个重要的研究方向。本文为了获得更丰富的隐含特征,通过连续小波变换将轴承振动信号扩展到时频域;然后利用二维卷积神经网络天然的图像处理优势,设计故障诊断算法;利用信号处理技术,提升深度学习对样本的利用率。连续小波变换会扩充无效特征,影响诊断算法对噪声的抵抗能力。为了解决该问题,首先根据小波基参数对模型诊断结果的影响,进行了参数调整;然后利用平均池化降采样原理设计多尺度特征提取层,通过轴承振动信号多阶模态的特征减少了噪声带来的干扰;最后使用通道注意力机制对各阶特征评估加权,增强了模型对有效信息的利用率。故障诊断除了需要精准识别,还需要及时检出。嵌入式设备由于其低功耗、易部署的特性,更适合实时性要求较高的诊断现场。但基于深度学习的算法通常有高算法复杂度和大计算量的特点,其嵌入式应用需要提升诊断速度。本文从算法和硬件两个角度入手,基于一维卷积神经网络设计了轻量化的诊断算法模型,并利用FPGA对模型推理过程进行加速,提高了诊断的时效性。最后基于边缘计算框架设计搭建了故障诊断系统,对本文方法进行整合。边缘节点加载快速诊断模型在数据源进行快速分析,云端平台使用更复杂的二维卷积模型完成轴承状态更精确的识别。通过西储大学标准数据集进行验证,本文方法均具有极高的样本规模容忍度和较强的抗噪能力。而通过搭建故障诊断系统在振动试验台测试,系统可以快速精准的实现轴承故障诊断。故障检出率可以达到100%,识别率保持99%以上,边缘节点搭载的模型诊断耗时可以压缩到0.178s。
周全[9]（2021）在《汽车发动机异响诊断算法及产生机理的研究》文中进行了进一步梳理随着汽车工业水平的进步,目前发动机噪声的研究重点已落在声品质上,特别是发动机的异响问题,令很多车企研发人员无从下手。由于大部分异响属于发动机噪声问题中的疑难杂症,缺乏有效的诊断方法和理论上的研究,因此需要提出一些创新性的信号处理方法来更好地提取并分析这些异响的特征,并归纳出异响的产生机理。本文围绕汽车发动机的异响诊断算法和异响的产生机理研究这两个方面展开,主要工作内容与成果如下:研究了短时傅里叶变换时频图的精细度和能量分布的变化规律,对比了多分量非稳态仿真信号的短时傅里叶变换和S变换时频图结果,指出两种算法对非稳态部分信号的能量分布具有“栅栏”现象。介绍了非线性调频变换算法（Nonlinear Chirp Transform,NLCT）,通过引入随调频信号瞬时频率不断变化的旋转算子和频移算子,优化了时频图的能量分布,并结合Vold-Kalman阶次滤波和NLCT变换提出了Vold-Kalman调频变换算法（VoldKalman Chirp Transform,VKCT）,其适用于分析与汽车发动机转速相关的振声信号。研究了当单个初始频率附近存在多个信号时,变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的分解优先级,提出了U型模态分解优先级的概念。讨论了VMD算法的欠分解和过分解现象,并指出这类模态混叠现象的本质原因是VMD算法初始中心频率的数目及取值与实际混合信号中的分量信号不匹配。提出一种基于二分法的变分模态分解方法（Dichotomy-based Variational Mode Decomposition,DVMD）,能够自适应地搜寻混合信号中实际分量的个数及对应的中心频率。基于DVMD算法诊断了某乘用车发动机在怠速工况下产生的“吭吭”声异响。通过系统性地研究缸盖总成各部分结构对异响的影响,发现了异响声幅值对凸轮轴正时调节（Variable Camshaft Timing,VCT）系统的参数敏感,特别是凸轮轴调节器的角度和机油压力控制阀（Oil Control Valve,OCV）的占空比。通过DVMD算法分离提取了发动机缸盖表面振动信号中的异响相关分量,结合曲轴与凸轮轴的瞬时转速、VCT系统内部的机油压力等数据综合分析,明确了“吭吭”声异响的产生机理。基于VKCT算法诊断了某乘用车发动机在加速过程中出现的“咕噜”声异响。通过声强法对异响的分布特性进行了研究和分析,明确了异响主要来源于汽车发动机,通过VKCT算法提取了发动机振动信号中的异响分量,根据对比分析指出“咕噜”声异响来源于曲轴扭振。通过发动机曲轴的弯扭振动测试及更换不同工作频率TVD的试验,验证了“咕噜”声异响的产生机理。针对汽车发动机稳态及瞬态工况下的机械与燃烧噪声分离,提出了基于维纳滤波的稳态工况燃烧噪声分离算法和基于多元回归的瞬态工况燃烧噪声分离算法。研究了某三缸汽油机在不同转速和负荷条件下的机械燃烧噪声占比变化情况及其内在机理,诊断了某SUV车型的发动机在急收油门时刻下产生的“呲呲”声异响。对该发动机的表面辐射噪声和机体表面的振动信号进行了机械贡献和燃烧贡献分离,根据机械噪声和燃烧噪声的时频图结果诊断出此异响来源于发动机燃烧室内的异常燃烧,并通过优化发动机的点火提前角控制了异响。
王艳[10]（2021）在《滚动轴承故障特征快速提取方法及其应用研究》文中指出滚动轴承是机械系统运行过程中的关键零部件之一,其应用范围极其广泛,且工作环境非常复杂,同时也是一种故障高频发生的部件。滚动轴承故障一旦萌生便容易迅速发展并恶化,若不能对故障做出快速准确地判断,并及时采取补救措施,将会影响到其他零部件的正常运行,甚至导致整个系统的瘫痪。正因如此,在运行中对滚动轴承进行实时监测和在线诊断一直都是领域研究的热点问题。滚动轴承发生故障时会产生周期性的冲击振动,借助有效的信号处理技术可以从振动信号中快速提取出轴承的故障特征,这也是实现滚动轴承实时监测和在线诊断的关键所在。然而,由于滚动轴承实际运行工况复杂,传感器采集到的信号中往往会混入大量背景噪声和干扰成分,使得表征轴承故障的冲击信号被淹没而无法识别,这很大程度上影响了轴承实时监测和在线诊断的效果。针对以上问题,本论文在强噪声、大干扰的复杂背景下,对滚动轴承早期故障特征的快速提取方法进行了系统研究,在信号快速降噪、能量算子解调、特征频率提取等方面提出了以下三种解决方案。（1）针对滚动轴承运行环境噪声严重、故障信号解调和特征提取困难的问题,本文提出了一种基于快速非局部均值滤波（IFNLM）和对称高阶差分解析能量算子（SHOAEO）的解决方法。首先,通过对相似度衡量标准和核函数的优化,得到了一种改进的快速非局部均值滤波（IFNLM）算法,在其算法过程中,对于任意两个相似结构块距离的加权平均计算仅需进行一次。采用该方法对原始信号进行降噪预处理,可以在提高算法降噪准确性的同时降低计算的复杂度。其次,在解析能量算子（AEO）的基础上,借鉴高阶差分和对称差分思想,提出了对称高阶差分解析能量算子（SHO-AEO）,并用来对降噪后的信号进行解调处理,并从其能量谱中识别出轴承故障的特征频率。随后,采用仿真信号和实验数据验证了IFNLM-SHOAEO方法的可行性和优越性。（2）针对滚动轴承在工作环境噪声和振动干扰并存的复杂背景下故障特征提取困难的问题,引入了一种新的快速模态分解方法——硬阈值快速迭代滤波（HTFIF）,它将原始复合信号快速地分解成一组具有单一分量的本征模态函数（IMF）;然后开发了一种考虑到信号本身特点和统计特性的综合指标L-KCA,用以选择敏感IMF;并通过在信号中使用间隔为k的三个采样点来改进对称差分序列,得到了一种k值改进的对称差分解析能量算子（k-SDAEO）来对敏感IMF进行解调,进而从其能量谱中识别出轴承故障特征频率。同样,也利用仿真模拟和实验数据验证了HTFIF-k-SDAEO方法的优越性及可行性。（3）针对滚动轴承早期微弱故障提取问题,首先采用了上面的HTFIF算法将轴承振动信号分解为一系列IMF并根据L-KCA值进行加权重构,预先滤除了部分干扰;之后构建了SOSO＿IFNLM增强滤波结构,在去除大量噪声的同时保持了原始振动信号的平滑性,增强了故障冲击特征;最后将对称高阶思想融入到频率加权能量算子技术中,提出了对称高阶频率加权能量算子（SHFWEO）,它在对降噪后的信号解调处理的同时提高了信号的信干比（SIR）。仿真模拟和全寿命周期加速实验也验证了HTFIFSOSO＿IFNLM-SHFWEO方法对复杂工况下早期微弱故障的提取的有效性和可行性。最后,本文以SDM00型振动筛为例,将前文中所提出的三种故障特征提取方法在振动机械故障诊断中进行了应用研究,并以此振动筛为依托对以上三种方法和所提三种能量算子进行了比较和评价,指出了在实际应用中,“提纯”和解调步骤的方法,可以根据具体情况优化匹配,为滚动轴承故障诊断提供最佳方案。
二、小波分析快速算法的加速方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、小波分析快速算法的加速方法（论文提纲范文）
（1）基于频域自适应算法的车内主动噪声控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 主动噪声控制技术研究进展 |
| 1.2.1 主动噪声控制技术研究历程 |
| 1.2.2 车内主动噪声控制技术研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第2章 主动噪声控制基本理论与方法 |
| 2.1 声波相消理论 |
| 2.2 自适应滤波器 |
| 2.3 自适应滤波算法 |
| 2.3.1 最小均方LMS算法 |
| 2.3.2 滤波-X LMS (FXLMS)算法 |
| 2.4 主动噪声控制系统基本结构 |
| 2.4.1 前馈与反馈主动噪声控制系统 |
| 2.4.2 单通道与多通道主动降噪系统 |
| 2.5 次级通路辨识理论与方法 |
| 2.5.1 次级路径离线辨识 |
| 2.5.2 次级路径在线辨识 |
| 2.6 传统频域主动噪声控制算法 |
| 2.6.1 块LMS自适应算法 |
| 2.6.2 频域自适应滤波算法 |
| 2.6.3 无延迟频域算法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 频域主动噪声控制算法改进 |
| 3.1 DWT-FDFXLMS算法 |
| 3.1.1 离散小波变换DWT算法与多分辨率分析 |
| 3.1.2 基于离散小波变换的DWT-FDFXLMS算法 |
| 3.2 基于Sigmoid函数的VSS-DWT-FDFXLMS算法 |
| 3.3 算法复杂度对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 频域主动噪声控制算法仿真验证 |
| 4.1 基于车内噪声模拟信号的算法降噪仿真对比分析 |
| 4.1.1 车内噪声模拟信号的构造 |
| 4.1.2 车内模拟噪声信号的降噪仿真分析 |
| 4.2 车内目标噪声采集与分析 |
| 4.3 车内目标噪声主动控制仿真试验 |
| 4.3.1 车内窄带噪声主动控制仿真试验 |
| 4.3.2 车内宽带噪声主动控制仿真试验 |
| 4.3.3 车内非平稳噪声主动控制仿真试验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（2）基于深度学习的岩石微破裂演化声发射行为特征（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 深度学习在岩石力学与工程中的应用 |
| 1.2.2 岩石微破裂过程中声发射行为 |
| 1.2.3 岩石微破裂演化机制 |
| 1.3 存在的主要问题 |
| 1.4 研究方案 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 岩石微破裂过程中声发射定位算法 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 基于EEMD-SBCSS的声发射信号滤波算法 |
| 2.2.1 小波阈值滤波基本原理 |
| 2.2.2 EEMD-SCBSS滤波基本原理 |
| 2.2.3 滤波算法性能评价标准 |
| 2.2.4 数值仿真分析 |
| 2.2.5 实测数据分析 |
| 2.3 声发射信号初至到时及初至振幅自动拾取 |
| 2.3.1 STA/LTA算法 |
| 2.3.2 AR-AIC算法 |
| 2.4 基于到时时差PSO的未知波速声发射定位算法 |
| 2.4.1 基于到时时差的已知波速声发射定位算法 |
| 2.4.2 基于PSO的未知波速声发射定位算法 |
| 2.4.3 基于到时时差PSO的未知波速声发射定位算法基本原理 |
| 2.4.4 PSO算法参数选取及验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 岩石微破裂声发射震源识别 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 试验材料与方法 |
| 3.2.1 岩石试件制作 |
| 3.2.2 孔隙率及相关物理参数测量 |
| 3.2.3 试验方案 |
| 3.3 基于矩张量理论的声发射震源识别 |
| 3.3.1 矩张量理论分析岩石微破裂过程声发射震源的基本原理 |
| 3.3.2 绝对矩张量反演基本原理 |
| 3.3.3 基于矩张量反演理论判别岩石破裂类型的分类方法 |
| 3.3.4 试验结果分析 |
| 3.4 基于Res Net模型的声发射震源识别 |
| 3.4.1 二维ResNet模型的基本原理 |
| 3.4.2 ResNet模型基本框架 |
| 3.4.3 数据来源 |
| 3.4.4 数据预处理 |
| 3.4.5 ResNet模型的软硬件设备及相关参数设置 |
| 3.4.6 试验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 ModeⅠ与Ⅱ断裂过程中微破裂演化机制及声发射行为 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 岩石断裂力学基础理论 |
| 4.3 试件材料及试验方案 |
| 4.3.1 人字形切槽巴西圆盘试件制备 |
| 4.3.2 不同含水率条件下CCNBD试件的基本物理参数 |
| 4.3.3 试验设备及方案 |
| 4.4 不同含水率条件下Mode Ⅰ与 Ⅱ断裂过程中微破裂演化特征 |
| 4.4.1 Mode Ⅰ与 Ⅱ断裂过程中力学特性 |
| 4.4.2 Mode Ⅰ和 Ⅱ断裂过程中非断裂区域的损伤演化特征 |
| 4.4.3 Mode Ⅰ断裂过程中微破裂演化机制的数值模拟分析 |
| 4.4.4 Mode Ⅰ与 Ⅱ断裂过程中断裂韧度演化特征 |
| 4.4.5 基于广义最大周向应力准则的CCNBD试件断裂韧性分析 |
| 4.5 不同含水率条件下Mode Ⅰ和 Ⅱ断裂过程中声发射行为演化特征 |
| 4.5.1 声发射信号频域信息的演化特征 |
| 4.5.2 声发射信号的RA-AF值分布特征 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 岩石微破裂时间效应的声发射行为 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 红砂岩微破裂时间效应的声发射试验 |
| 5.2.1 .试件制备与设备 |
| 5.2.2 试验方案 |
| 5.3 红砂岩微破裂时间效应的含阻尼因子蠕变声发射模型 |
| 5.4 含阻尼因子岩石蠕变声发射模型的参数反演 |
| 5.4.1 模拟退火混合粒子群算法 |
| 5.4.2 反演计算及效果分析 |
| 5.5 基于声发射行为定量识别红砂岩加速蠕变阶段 |
| 5.5.1 基于奇异值分解原理定量识别红砂岩试件的加速蠕变阶段 |
| 5.5.2 基于声发射信号波形定量识别红砂岩试件的加速蠕变阶段 |
| 5.6 微破裂演化机制与声发射行为之间关系的探讨 |
| 5.6.1 阻尼因子的物理意义探讨 |
| 5.6.2 含阻尼因子蠕变声发射模型与微破裂演化机制之间关系探讨 |
| 5.6.3 声发射时域波形特征与微破裂演化机制之间关系探讨 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 不同含水率条件下岩石的微观-宏观裂纹演化特征 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 水岩劣化作用的基本原理 |
| 6.3 不同含水率条件下岩石微破裂声发射试验 |
| 6.3.1 试验设备 |
| 6.3.2 不同含水条件下红砂岩试件的制备 |
| 6.3.3 试验方案 |
| 6.4 不同含水率条件下红砂岩微破裂过程中力学性质的演化特征 |
| 6.5 不同含水率条件下红砂岩微破裂过程中声发射行为演化特征 |
| 6.5.1 声发射能量演化特征 |
| 6.5.2 声发射时频参数特征分析 |
| 6.6 含水率对红砂岩破坏模式演化特征的影响 |
| 6.6.1 高斯混合模型基本原理 |
| 6.6.2 基于声发射行为与数值模拟的红砂岩破坏模式研究 |
| 6.7 含水率对红砂岩微破裂过程中微观-宏观裂纹演化特征的影响 |
| 6.7.1 含水率对红砂岩微破裂演化机制的影响 |
| 6.7.2 含水率对宏观裂纹演化特征的影响 |
| 6.7.3 含水率对宏观裂纹分形维数的影响 |
| 6.8 基于ResNet50模型的红砂岩微破裂演化机制研究 |
| 6.8.1 干燥状态下红砂岩微破裂演化机制 |
| 6.8.2 饱和状态下红砂岩微破裂演化机制 |
| 6.9 水对岩石微破裂演化机制影响的探讨 |
| 6.9.1 水对红砂岩力学性质影响的探讨 |
| 6.9.2 水对微观-宏观裂纹演化机制影响的探讨 |
| 6.10 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（3）基于深度学习的磁共振图像重建和波谱相位校正方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 核磁共振现象 |
| 1.2 磁共振成像原理 |
| 1.3 磁共振快速成像发展现状 |
| 1.3.1 部分傅里叶变换 |
| 1.3.2 并行成像 |
| 1.3.3 压缩感知 |
| 1.4 磁共振波谱数据失真与校正方法 |
| 1.5 人工智能与深度学习 |
| 1.6 深度学习在磁共振领域的应用 |
| 1.6.1 深度学习的磁共振成像的应用 |
| 1.6.2 深度学习在磁共振波谱的应用 |
| 1.7 论文选题背景和意义 |
| 1.8 论文组织结构和内容 |
| 第2章 基于双域神经网络的磁共振加速重建 |
| 2.1 双域稠密连接重建模型 |
| 2.1.1 模型设计 |
| 2.1.2 多监督损失函数 |
| 2.1.3 通道注意力机制 |
| 2.2 模型配置,评价指标及数据集 |
| 2.3 实验结果 |
| 2.3.1 重建性能比较 |
| 2.3.2 消融实验 |
| 2.3.3 多模态重建性能对比 |
| 2.3.4 抗噪性能分析 |
| 2.3.5 在并行成像的扩展 |
| 2.3.6 结果分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于小波神经网络的临床前磁共振图像重建 |
| 3.1 基于小波神经网络的超分辨率算法 |
| 3.2 基于小波神经网络的磁共振重建算法 |
| 3.2.1 模型设计 |
| 3.2.2 和其他方法的区别 |
| 3.3 模型配置及数据集 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.4.1 临床前重建性能比较 |
| 3.4.2 临床数据重建性能比较 |
| 3.4.3 消融实验 |
| 3.4.4 在不同尺寸数据集上的性能比较 |
| 3.4.5 在并行成像的扩展 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于神经网络的磁共振波谱相位校正 |
| 4.1 基于神经网络模型的谱到谱校正方法 |
| 4.2 基于神经网络模型的谱到相位校正方法 |
| 4.3 泛化性能 |
| 4.3.1 扩大相位范围 |
| 4.3.2 混合数据集 |
| 4.3.3 基线失真 |
| 4.3.4 噪声的影响 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.5 本章小节 |
| 第5章 基于机器学习的大鼠脑部代谢谱研究 |
| 5.1 研究目标和意义 |
| 5.2 大鼠脑提取物的获取 |
| 5.3 波谱的获取 |
| 5.4 脑区分类方法 |
| 5.4.1 支持向量机 |
| 5.4.2 多层感知机 |
| 5.4.3 决策树 |
| 5.4.4 随机森林 |
| 5.4.5 加强决策树 |
| 5.5 脑区分类效果测试 |
| 5.6 决策树系分类方法及结果分析 |
| 5.7 代谢结果讨论 |
| 5.8 本章小节 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（4）基于小波变换的并行化MCMC算法改进及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 整体结构与思维框架 |
| 1.3.1 整体结构 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 创新点 |
| 第二章 多元随机波动模型的主要结构 |
| 2.1 多元随机波动模型的理论基础 |
| 2.2 多元随机波动模型的扩展形式 |
| 2.2.1 GC-MSV模型 |
| 2.2.2 DC-MSV模型 |
| 2.2.3 DGC-t-MSV模型 |
| 2.3 多元随机波动模型的贝叶斯推断 |
| 2.3.1 GC-MSV模型的贝叶斯推断 |
| 2.3.2 DC-MSV模型的贝叶斯推断 |
| 2.3.3 DGC-t-MSV模型的贝叶斯推断 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多元随机波动模型的参数估计方法 |
| 3.1 传统参数估计方法及其局限性 |
| 3.1.1 伪似然估计法(PML) |
| 3.1.2 广义矩估计法(GMM) |
| 3.1.3 传统方法的局限性 |
| 3.2 MCMC算法及其优势 |
| 3.2.1 MCMC相关理论 |
| 3.2.2 MCMC方法原理 |
| 3.2.3 MCMC抽样方法 |
| 3.2.4 MCMC使用优势 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于小波变换的并行化MCMC算法的改进策略 |
| 4.1 小波变换理论 |
| 4.1.1 连续小波变换 |
| 4.1.2 离散小波变换 |
| 4.2 多分辨率分析理论 |
| 4.2.1 多分辨率分析概述 |
| 4.2.2 Mallat分解重构 |
| 4.2.3 极大重叠离散小波变换 |
| 4.2.4 多分辨率统计量 |
| 4.3 基于小波变换的并行化MCMC算法的改进理论 |
| 4.3.1 分层贝叶斯推断 |
| 4.3.2 并行化策略 |
| 4.3.3 启发式算法 |
| 4.3.4 区块采样器 |
| 4.4 基于小波变换的并行化MCMC算法的统计检验 |
| 4.4.1 收敛性判别方法 |
| 4.4.2 波动溢出效应显着性检验方法 |
| 4.4.3 DIC准则 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实证研究 |
| 5.1 数据选择与预处理 |
| 5.2 并行化MCMC算法的小波变换 |
| 5.2.1 小波降噪与小波重构 |
| 5.2.2 多分辨率分解与模型构建 |
| 5.3 传统MCMC 算法与改进MCMC 算法的实证研究 |
| 5.3.1 GC-MSV的实证对比 |
| 5.3.2 DC-MSV的实证对比 |
| 5.3.3 DGC-t-MSV的实证对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）盲同步算法研究与FPGA实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 主要研究内容 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 第二章 盲同步算法与FPGA研究概述 |
| 2.1 盲同步算法概述 |
| 2.1.1 盲载波同步算法 |
| 2.1.2 盲符号同步算法 |
| 2.1.3 盲帧同步算法 |
| 2.2 盲同步平台研究概述 |
| 2.3 FPGA概述 |
| 2.3.1 FPGA软件和硬件平台 |
| 2.3.2 FPGA开发流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 盲帧同步算法研究与FPGA实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于一阶累积量和误码消除的盲帧同步算法研究 |
| 3.2.1 盲帧同步算法设计 |
| 3.2.2 盲帧同步算法仿真与分析 |
| 3.3 基于一阶累积量和误码消除的盲帧同步算法FPGA实现 |
| 3.3.1 FPGA总体架构和模块划分 |
| 3.3.2 FPGA模块实现 |
| 3.3.3 FPGA测试与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 盲符号同步算法研究与FPGA实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于二次小波变换的盲符号同步算法研究 |
| 4.2.1 常用数字信号小波变换特征 |
| 4.2.2 盲符号同步算法设计 |
| 4.2.3 盲符号同步算法仿真与分析 |
| 4.3 基于二次小波变换的盲符号同步算法FPGA实现 |
| 4.3.1 FPGA总体架构和模块划分 |
| 4.3.2 FPGA模块实现 |
| 4.3.3 FPGA测试与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（6）加速度和位移双谱匹配地震动选取及合成方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 地震动选取方法国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于地震信息的地震动选取方法 |
| 1.2.2 基于谱型匹配的地震动选取 |
| 1.2.3 基于地震动强度指标的地震动选取 |
| 1.2.4 基于性态抗震设计的地震动选取及调幅方法 |
| 1.3 地震动选取方法研究中的关键问题 |
| 1.3.1 地震动数据处理 |
| 1.3.2 地震动选取中的反应谱谱型匹配 |
| 1.3.3 地震动选取对地震动合成的影响 |
| 1.3.4 结构高度非线性响应分析中的地震动选取 |
| 1.3.5 基于性态抗震设计地震动选取方法的关键问题总述 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 地震动高通滤波截止频率的定量确定 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 本文采用的地震动数据 |
| 2.2.1 地震动数据库来源 |
| 2.2.2 地震动数据统计分析 |
| 2.3 截止频率的重要性 |
| 2.3.1 截止频率定量方法简介 |
| 2.3.2 截止频率对地震动数据的影响 |
| 2.4 截止频率的定量方法 |
| 2.4.1 低频噪声模拟及定量参数 |
| 2.4.2 截止频率自动算法 |
| 2.4.3 地震动滤波基线校正前处理 |
| 2.4.4 与传统定量方法的计算结果对比 |
| 2.5 截止频率对非弹性反应谱的影响分析 |
| 2.5.1 非弹性反应谱 |
| 2.5.2 截止频率定量方法对非弹性位移谱的影响 |
| 2.5.3 截止频率定量方法对等延性强度折减系数谱的影响 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 匹配加速度和位移双谱的地震动选取方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 双谱匹配的必要性及步骤 |
| 3.2.1 规范设计谱的有效周期 |
| 3.2.2 加速度与位移设计谱的相容性 |
| 3.2.3 匹配双目标谱的地震动选取步骤 |
| 3.3 基于多元正态分布模拟谱的PMDS方法 |
| 3.3.1 MCMC抽样选取初始种群 |
| 3.3.2 被动匹配子目标谱 |
| 3.3.3 多元正态分布模拟谱谱型匹配的种群进化 |
| 3.4 PMDS方法的有效性验证 |
| 3.4.1 目标谱及初始地震动种群选取 |
| 3.4.2 非支配排序选取父代种群 |
| 3.4.3 多元正态分布模拟谱匹配进化种群 |
| 3.4.4 与REXEL-DISP v 1.2选取结果对比 |
| 3.5 PMDS方法在结构抗震性能估计中的应用 |
| 3.5.1 基于PMDS方法选取地震动 |
| 3.5.2 基于贪婪算法选取地震动 |
| 3.5.3 地震动选取方法对抗震性能估计的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 考虑地震持时的双谱匹配地震动选取方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 场地危险性分析与地震动选取 |
| 4.3 抗倒塌估计与地震动参数相关性分析 |
| 4.3.1 有限元模型选取与参数设计 |
| 4.3.2 结构抗倒塌估计计算方法 |
| 4.3.3 地震动参数与抗倒塌估计的相关性 |
| 4.4 基于谱位移和地震持时的分层抽样方法 |
| 4.4.1 新型地震动强度向量与样本筛选 |
| 4.4.2 分层抽样方法 |
| 4.4.3 分层抽样在结构响应估计中的应用 |
| 4.4.4 分层抽样在结构抗倒塌估计中的应用 |
| 4.5 地震动选取方法对分层抽样结果的影响 |
| 4.5.1 地震动选取方法对有效样本的影响 |
| 4.5.2 地震动选取方法对抗倒塌估计的影响 |
| 4.6 基于双谱匹配的地震动选取数量研究 |
| 4.6.1 每层抽样数量对结构抗倒塌估计的影响 |
| 4.6.2 分层数量对结构抗倒塌估计的影响 |
| 4.7 基于双谱匹配选取方法结构抗震性态评估中的应用 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 匹配加速度和位移谱的地震动合成方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 加速度小波地震动合成方法的改进 |
| 5.2.1 目标反应谱选取 |
| 5.2.2 基于加速度小波合成地震动方法 |
| 5.2.3 谱型匹配对地震动合成的影响及其改进 |
| 5.3 小波包变换方法 |
| 5.3.1 小波包变换理论 |
| 5.3.2 小波包分解 |
| 5.3.3 小波包重构 |
| 5.4 基于小波包变换遗传算法的地震动合成方法 |
| 5.4.1 地震动合成原理 |
| 5.4.2 地震动合成步骤 |
| 5.4.3 单目标谱匹配地震动合成 |
| 5.4.4 双目标谱匹配地震动合成 |
| 5.5 谱匹配水平对结构抗震性能估计的影响 |
| 5.5.1 双谱匹配地震动选取及其合成 |
| 5.5.2 结构抗震性能估计对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 匹配TDSI目标谱的地震动信息 |
| 附录B 匹配双目标谱的地震动信息 |
| 附录C 建筑结构配筋图 |
| 附录D 建筑结构信息 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）基于农业物联网USB接口的FPGA边缘计算设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 农业物联网研究现状 |
| 1.2.2 FPGA技术发展及其应用现状 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 论文主要研究内容与章节安排 |
| 1.4.1 主要研究目标和内容 |
| 1.4.2 本文章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关开发平台及硬件设备 |
| 2.1 基于树莓派的采集节点 |
| 2.1.1 传感器简介 |
| 2.1.2 USB转换器简介 |
| 2.1.3 树莓派简介 |
| 2.2 基于FPGA的边缘计算节点 |
| 2.2.1 Xilinx Zynq-7000 系列简介 |
| 2.2.2 Zynq设计工具 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于USB接口的驱动设计与实现 |
| 3.1 使用接口简介 |
| 3.1.1 I~2C接口 |
| 3.1.2 USB接口 |
| 3.2 I~2C驱动 |
| 3.2.1 I~2C驱动框架 |
| 3.2.2 主要结构体 |
| 3.3 USB驱动 |
| 3.3.1 USB驱动架构 |
| 3.3.2 USB驱动逻辑结构和传输方式 |
| 3.3.3 USB请求块 |
| 3.4 USB接口驱动的实现 |
| 3.4.1 I~2C接口驱动 |
| 3.4.2 USB接口驱动 |
| 3.5 传感器描述文件 |
| 3.6 驱动内核编译 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 面向边缘计算的FPGA软硬件协同设计实现 |
| 4.1 边缘计算的FPGA实现方案 |
| 4.2 小波分解基础 |
| 4.2.1 小波变换发展 |
| 4.2.2 小波变换数学依据 |
| 4.2.3 几种常见的小波基函数 |
| 4.2.4 小波分解 |
| 4.3 边缘计算硬件模块设计 |
| 4.3.1 HLS简介 |
| 4.3.2 小波分解硬件IP实现 |
| 4.3.3 边缘计算硬件加速模块实现 |
| 4.4 系统软件设计 |
| 4.4.1 嵌入式开发环境的搭建 |
| 4.4.2 QTE开发环境的安装 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 整体架构及系统实现 |
| 5.1 整体系统架构定义 |
| 5.2 PL与PS端交互设计 |
| 5.2.1 AXI总线 |
| 5.2.2 PL与 Linux系统的数据交互 |
| 5.3 数据传输及上位机实现 |
| 5.3.1 Socket数据传输 |
| 5.3.2 上位机环境的搭建与实现 |
| 5.4 整体系统的实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于注意力机制与深度学习的故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于模型的诊断方法 |
| 1.2.2 基于信号的诊断方法 |
| 1.2.3 基于知识的诊断方法 |
| 1.2.4 基于深度学习的诊断方法 |
| 1.3 本文主要研究内容与组织结构 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 2 基于小波变换与二维卷积的轴承故障诊断方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于连续小波变换的特征升维 |
| 2.2.1 小波变换简介 |
| 2.2.2 小波基函数选择 |
| 2.3 基于二维卷积神经网络的特征提取 |
| 2.3.1 卷积层 |
| 2.3.2 池化层 |
| 2.3.3 全连接层 |
| 2.3.4 损失函数和优化器 |
| 2.3.5 轴承故障诊断算法模型搭建 |
| 2.4 轴承故障诊断方法验证 |
| 2.4.1 CWRU数据集预处理 |
| 2.4.2 小波时频图数据集创建 |
| 2.4.3 故障诊断算法的训练与测试 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于注意力机制的故障诊断方法改进研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 故障诊断方法抗噪声干扰能力改进 |
| 3.2.1 小波基参量选择抑制噪声特征 |
| 3.2.2 多尺度特征提取增强抗噪能力 |
| 3.3 基于注意力机制的模型性能改进 |
| 3.3.1 通道注意力机制实现原理 |
| 3.3.2 基于通道注意力机制的特征融合 |
| 3.4 改进方法的性能测试 |
| 3.4.1 含噪声的测试样本准备 |
| 3.4.2 实验及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于深度学习的故障诊断方法加速技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于一维卷积的轴承故障诊断算法 |
| 4.2.1 深度学习模型轻量化 |
| 4.2.2 算法的训练与应用 |
| 4.3 轴承故障诊断硬件加速技术 |
| 4.3.1 基于DMA的数据采集加速 |
| 4.3.2 基于FPGA的矩阵运算加速 |
| 4.3.3 IP核链接与功能集成 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 算法模型性能测试 |
| 4.4.2 硬件加速功能测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 轴承故障诊断系统搭建与测试 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于边缘计算的轴承故障诊断系统框架 |
| 5.2.1 系统整体架构设计 |
| 5.2.2 边缘诊断节点设计 |
| 5.2.3 云端监控平台设计 |
| 5.3 轴承振动实验平台搭建 |
| 5.3.1 硬件平台介绍 |
| 5.3.2 故障诊断技术流程 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.4.1 轴承振动试验台数据集准备 |
| 5.4.2 边缘节点诊断结果分析 |
| 5.4.3 云端节点诊断结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（9）汽车发动机异响诊断算法及产生机理的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 发动机振动噪声研究现状 |
| 1.2.2 异响研究现状 |
| 1.2.3 信号处理方法研究现状 |
| 1.2.4 本文研究课题的提出 |
| 1.3 本文研究内容与安排 |
| 2 NLCT时频分析算法的基本原理与仿真试验研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 现代时频分析技术原理及仿真研究 |
| 2.2.1 短时傅里叶变换 |
| 2.2.2 广义S变换 |
| 2.2.3 线性调频变换 |
| 2.2.4 非线性调频变换 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 DVMD盲源分离算法的基本原理与仿真试验研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 DVMD的基本原理 |
| 3.2.1 变分模态分解原理简介 |
| 3.2.2 变分模态分解的分解优先级 |
| 3.2.3 DVMD的分解策略 |
| 3.3 DVMD与其他盲源分离方法的仿真试验比较研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于DVMD算法的发动机稳态机械异响诊断及机理研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 怠速异响声源定位试验研究 |
| 4.2.1 某乘用车怠速异响案例背景 |
| 4.2.2 缸盖总成机械结构系统影响研究 |
| 4.2.3 缸盖总成电子控制系统影响研究 |
| 4.3 基于DVMD算法的怠速异响特征分量提取 |
| 4.4 角度域下的怠速异响成因及机理研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于VKCT算法的发动机瞬态机械异响诊断及机理研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 VKCT时频分析方法原理 |
| 5.2.1 AGST时频变换 |
| 5.2.2 脊线提取技术 |
| 5.2.3 Vold-Kalman阶次分离 |
| 5.2.4 VKCT时频分析算法 |
| 5.3 某乘用车加速工况异响识别 |
| 5.3.1 某乘用车加速工况异响案例背景 |
| 5.3.2 整车异响分布特性研究 |
| 5.4 某乘用车加速工况异响机理研究 |
| 5.4.1 基于VKCT时频分析算法的异响特征提取与诊断 |
| 5.4.2 加速工况异响的机理研究及控制 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 发动机燃烧噪声的分离算法及燃烧异响诊断研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 发动机燃烧噪声的分离算法 |
| 6.2.1 基于维纳滤波的稳态工况燃烧噪声分离算法 |
| 6.2.2 基于多元回归的瞬态工况燃烧噪声分离算法 |
| 6.3 发动机稳态工况燃烧噪声和机械噪声的分离研究 |
| 6.3.1 1500r/min燃烧噪声分离结果 |
| 6.3.2 3000r/min燃烧噪声分离结果 |
| 6.3.3 5500r/min燃烧噪声分离结果 |
| 6.4 发动机瞬态工况的燃烧异响分离及诊断研究 |
| 6.4.1 某SUV车型急收油门工况异响案例背景 |
| 6.4.2 急收油门工况振声信号燃烧与机械贡献分离研究 |
| 6.4.3 急收油门工况燃烧异响控制 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 全文总结 |
| 7.1 研究成果与结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 教育经历 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
| 攻读博士期间参与的项目 |
（10）滚动轴承故障特征快速提取方法及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 滚动轴承振动特性分析基础 |
| 1.2.1 滚动轴承振动源及信号特征 |
| 1.2.2 滚动轴承故障振动信号特点 |
| 1.3 滚动轴承故障诊断中几个关键问题的硏究现状 |
| 1.3.1 信号降噪方法的研究现状 |
| 1.3.2 解调方法的研究现状 |
| 1.3.3 早期微弱故障诊断的研究现状 |
| 1.4 主要研究内容与章节安排 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文章节安排 |
| 第二章 基于IFNLM和 SHO-AEO的轴承故障特征快速提取 |
| 2.1 NLM降噪算法 |
| 2.2 改进的快速NLM降噪算法 |
| 2.2.1 相似性度量标准的优化 |
| 2.2.2 改进的核函数 |
| 2.2.3 IFNLM基本参数设置 |
| 2.2.4 IFNLM算法的性能分析 |
| 2.3 基本能量算子回顾 |
| 2.3.1 Teager能量算子 |
| 2.3.2 对称差分能量算子 |
| 2.3.3 解析能量算子 |
| 2.4 对称高阶差分解析能量算子 |
| 2.4.1 SHO-AEO的理论推导 |
| 2.4.2 SHO-AEO阶次m的确定 |
| 2.4.3 SHO-AEO解调性能 |
| 2.5 IFNLM-SHOAEO方法的技术路线 |
| 2.6 仿真验证和分析 |
| 2.6.1 低噪声水平的轴承故障特征提取 |
| 2.6.2 中等噪声水平的轴承故障特征提取 |
| 2.6.3 高噪声水平的轴承故障特征提取 |
| 2.7 实验验证和分析 |
| 2.7.1 内圈故障特征提取 |
| 2.7.2 外圈故障特征提取 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 基于HTFIF和 k-SDAEO的轴承故障特征快提取 |
| 3.1 硬阈值快速迭代滤波HTFIF |
| 3.1.1 HTFIF基本理论 |
| 3.1.2 性能比较 |
| 3.2 敏感IMF选择的L-KCA指标 |
| 3.2.1 L-KCA基本理论 |
| 3.2.2 性质讨论 |
| 3.3 k值改进的对称差分解析能量算子 |
| 3.3.1 k-SDAEO的基本原理 |
| 3.3.2 k-SDAEO的信噪比增强 |
| 3.4 所提HTFIF-k-SDAEO方法的步骤 |
| 3.5 仿真验证和分析 |
| 3.5.1 故障轴承的模拟信号 |
| 3.5.2 低噪声水平的轴承故障特征提取 |
| 3.5.3 高噪声水平的轴承故障特征提取 |
| 3.5.4 高噪声水平和谐波干扰并存的故障特征提取 |
| 3.6 实验验证和分析 |
| 3.6.1 实验装置 |
| 3.6.2 外圈故障特征提取 |
| 3.6.3 内圈故障特征提取 |
| 3.6.4 滚动体故障特征提取 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于SOSO增强技术的滚动轴承微弱故障特征提取 |
| 4.1 增强算法的技术背景 |
| 4.2 IFNLM去噪算法的SOSO增强 |
| 4.2.1 SOSO_IFNLM增强算法的实现 |
| 4.2.2 SOSO增强算法的性能 |
| 4.3 对称高阶频率加权能量算子 |
| 4.3.1 SHFWEO理论推导 |
| 4.3.2 SHFWEO性质讨论 |
| 4.4 HTFIF-SOSO_IFNLM-SHFWEO的技术路线 |
| 4.5 仿真验证和分析 |
| 4.6 实验验证和分析 |
| 4.6.1 实验一 |
| 4.6.2 实验二 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 所提方法在振动机械故障诊断中的应用研究 |
| 5.1 振动筛试验平台 |
| 5.1.1 振动筛的结构和工作原理 |
| 5.1.2 直线振动筛轴承受力分析 |
| 5.1.3 振动信号采集系统 |
| 5.2 激振器轴承故障诊断试验 |
| 5.2.1 试验内容 |
| 5.2.2 数据采集 |
| 5.2.3 试验结果分析 |
| 5.3 基于激振器故障轴承的算法比较 |
| 5.3.1 三种诊断方法的比较 |
| 5.3.2 三种能量算子的比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 创新点 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
四、小波分析快速算法的加速方法（论文参考文献）
- [1]基于频域自适应算法的车内主动噪声控制方法研究[D]. 吴开明. 吉林大学, 2021(01)
- [2]基于深度学习的岩石微破裂演化声发射行为特征[D]. 杨道学. 江西理工大学, 2021(01)
- [3]基于深度学习的磁共振图像重建和波谱相位校正方法研究[D]. 李钊. 中国科学院大学(中国科学院精密测量科学与技术创新研究院), 2021(01)
- [4]基于小波变换的并行化MCMC算法改进及其应用研究[D]. 谢涛. 江西财经大学, 2021(10)
- [5]盲同步算法研究与FPGA实现[D]. 柳娜娜. 北京邮电大学, 2021(01)
- [6]加速度和位移双谱匹配地震动选取及合成方法研究[D]. 陈亚彬. 哈尔滨工业大学, 2021
- [7]基于农业物联网USB接口的FPGA边缘计算设计与实现[D]. 刘靖. 内蒙古大学, 2021(12)
- [8]基于注意力机制与深度学习的故障诊断方法研究[D]. 宋林. 西南科技大学, 2021(08)
- [9]汽车发动机异响诊断算法及产生机理的研究[D]. 周全. 浙江大学, 2021(01)
- [10]滚动轴承故障特征快速提取方法及其应用研究[D]. 王艳. 长安大学, 2021(02)