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1.
采用缸压传感器、数据采集卡、光电编码器和Lab VIEW软件,搭建在线缸压采集和实时燃烧分析系统平台,研究HCCI和RCCI燃烧模式的循环波动特性。针对单循环缸压测量过程中的通道效应干扰,基于频谱分析,采用FFT、线性插值法和IFFT等方法相结合的滤波方式,实现共振峰的在线自适应识别与实时滤波,较好地减少了单循环缸压的干扰误差,使单循环的实时燃烧分析成为可能。随后,基于实时滤波后的缸压曲线,计算得到内燃机的最大压力升高率、燃烧放热率、爆发压力等重要燃烧参数。利用程序算法中同步性良好的生产者/消费者运算模式提高数据的共享能力,实现了数据实时运算与数据快速储存的并行处理,提高了燃烧计算的实时性;针对发动机不同工作阶段采用了不同精度层次的计算方法,减少了进排气、压缩和膨胀阶段的计算耗时,在计算量较大的燃烧放热率计算部分,通过适当简化计算公式和公式节点运算模块来提高燃烧系统的实时性。最后,分析了燃烧分析系统的实时性,并进行了燃烧分析系统的实验验证。 相似文献
2.
变频器高次谐波带来的电磁干扰和污染问题危害较大,本文从变频器工程实际应用出发,从隔离、屏蔽、滤波和接地四个方面全面阐述了抑制和消除干扰的方法。 相似文献
3.
针对木材害虫声发射（AE）信号检测问题，研究杨树木段中麻点豹天牛幼虫AE信号波形特征及其信号的能量，为钻蛀害虫声音的监测提出一种新的方法。取一段具有麻点豹天牛幼虫的杨树木段，通过采样频率为500 kHz的2通道木材蠕变声发射信号采集系统采集原始AE信号。对采集到的原始信号滤波后进行小波分解，通过对各层高频信号的分析获取AE信号的频域特征，并对其进行重构与信号解析。结果表明，麻点豹天牛幼虫AE信号的主频主要集中在30 kHz附近，其信号的能量在16:00最高，反映了该幼虫在15:00-16:00较活跃。 相似文献
4.
针对田间颠簸环境影响农业机器人采集实时稳定图像问题，提出了基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法。首先，利用摄像头获取田间抖动视频图像序列，进行图像子区域划分并计算各区域灰度均方差，进而确定各区域Harris角点阈值；通过自适应角点阈值设置，增加角点距离约束，完成图像角点检测。然后，对检测出的角点进行光流跟踪，计算出帧间运动估计参数。最后，利用自适应卡尔曼滤波算法对运动估计参数进行平滑操作并动态调整滤波平滑性能，获得精确运动估计矢量。测试结果表明，改进后的Harris角点检测算法区域平均分布标准差减小；自适应卡尔曼滤波算法在保证平滑随机运动前提下，跟踪主动运动性能平均提升30.75个百分点；稳像后的图像峰间信噪比提升15.93%,单帧处理时间为25.66 ms,满足农业机器人30 f/s高速图像采集时同步稳像对实时性要求。 相似文献
5.
余品 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2016,(4):58-62
消费者价格指数（Consumer Price Index,CPI）与生产者价格指数（Producer Price Index,PPI）是我国最重要的两个价格指数，一般说来，CPI与PPI应当是同步变化的.但是自2000年以来，CPI与PPI出现了多次“倒挂”现象，这无疑对当前经济通胀情况的判断带来了挑战.采用最新的X-13-ARIMA-SEATS方法对我国的CPI与PPI指数进行季节调整；在谱分析的基础上采用BK滤波方法将其趋势-循环因素进行分解得到趋势因素与循环因素.研究后发现是经济周期导致了“倒挂”现象. 相似文献
6.
基于1978—2016年畜禽产品年度产量数据,采用HP滤波技术和非线性MS-AR模型,分析中国畜牧业生产波动的特征,从畜牧业生产区制转换的视角剖析畜牧业生产波动的具体路径,探讨影响畜牧业生产波动和路径转换的原因。结果表明:从生产波动变化趋势上看,猪肉生产增长高峰期出现最早,其次是牛肉、羊肉、禽肉和禽蛋生产,牛奶生产增长高峰期出现时间最晚;从生产波动比较上看,猪肉生产波动幅度最小,其他畜牧产业生产波动幅度相对较大,各畜牧产业生产波动趋势存在差异,但近年来总体趋于收敛。通过模型识别将畜牧业生产划分为低速、中速和快速增长3个区制,低速和中速增长区制下各畜禽业产品产量平均增长率在3%和5%左右,而快速增长区制下平均增长率在10%以上;猪肉生产倾向于保持中速增长,牛肉、羊肉和牛奶生产容易出现低中速增长往复徘徊的现象,禽肉和禽蛋生产在各区制下均较为稳定且区制变迁较为平稳;改革开放以来,除牛奶产业以外,其他畜牧产业生产基本在低速或中速增长区制时间最长。基于此,提出针对不同畜禽产业在不同发展阶段相机制定不同调控政策,推动畜禽产业规模化养殖和产业化经营水平,提高畜禽产业抗冲击能力等建议。 相似文献
7.
The principle and method of the adaptive filter and the filtering with wavelet transform were analyzed, and the model and method of adaptive filtering with wavelet transforms for the transient signal was established. The separated noise of signal by the multi-scale decomposition of wavelet transforms, was the input signal of adaptive filter, and accordingly the optimal filtering method of signal-noise decomposition was realized. By the adaptive filter grou Pbased on the wavelet transform, the optimal filtering to the multi-noise of signal is achieved at the same time, and the method presented in this paper has the excellent filtering capability. Examples of application demonstrate that this method presented is excellent to realize the optimal estimate to the valuable signal and noise of the transient signal in the same frequency segment. 相似文献
8.
9.
基于小波变换的Wiener滤波算法去除苹果图像噪声 总被引：1，自引：1，他引：1
在小波变换的基础上，提出了一种基于小波变换的Wiener滤波去噪方法。采用该方法对苹果图像的加性噪声（高斯白噪声）去噪，结果PSNR为184．94，视觉效果清晰（而含噪声图像的PSNR为158．23，噪声太多不清晰）。好于邻域平均法（PSNR为174．15，视觉上含部分噪声）、中值滤波法（PSNR为182．4Z）、小波阔值去噪（PSNR为171．59，视觉上也含部分噪声）和Wiener滤波去噪法（PSNR为173．65）的去噪结果，更好于数学形态学的去噪结果（PSNR为150．46，视觉上含较多噪声）。试验结果表明，基于小波变换的Wiener滤波方法对苹果图像加性噪声的去噪效果具有信噪比高、视觉效果好等优点。 相似文献
10.