基于深度神经网络的宽带信号频谱检测方法及其后处理流程设计

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针对较大带宽条件下开展非合作通信信号盲检测的需求,为解决基于图像算法的信号时频检测技术路径难以检测到窄带信号的难点,提出一种基于深度神经网络的宽带信号频谱检测方法,并设计了从一维频谱检测结果提取信号起止时间和频带范围的后处理流程.通过仿真分析,证明了该方法的有效性,并试论证了该方法的应用意义.
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针对电力行业仓储业务中的人员分拣工作量大、拣货时间长、工作效率低等问题,设计了电力企业物料仓储分拣系统,系统能够实现物料检测、传送、存储、搬运等功能。在系统设计过程中,使用日本三菱公司的FX3U-64MR-ES-APLC作为控制器,此PLC的性能良好,成本低。之后对系统软件模块进行设计,主要包括入料分拣单元、出库模块和平面仓储单元。该系统能够对单独物料进行分拣,还能够实现物料仓储,连接网络系统,提高系统使用过程中的灵活性。
特征值分解是阵列信号处理中一种常用的信息提取方法,在多种信号分离算法中都有应用。针对复信号协方差矩阵的特征值分解问题进行了研究,通过两步解决了复Hermitian矩阵特征值分解问题。第一步先将复Hermitian矩阵转化为实对称矩阵,根据不同的情况,给出了两种将复Hermitian矩阵转化为实对称矩阵的方法。第二步利用Jacobi旋转法求解实对称矩阵的特征值分解。整个特征值分解模块在ISE软件上利用Cordic IP核以及脉动阵列结构矩阵乘法器实现,计算误差小、性能良好。
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为了确定磨斑图像中磨痕的方向,便于后续磨斑直径的测量、抗磨性分析和异常磨损检测等处理,文中提出了一种双邻域的磨痕角自动测定方法。方法同时考虑小、大两个尺寸邻域内的灰度变化度来推算磨痕的方向角,构建小尺寸的近邻域,计算像素及其近邻域像素的灰度差以得到像素不同方位的灰度变化,求出使差异度取最小值的方位值(很接近磨痕方向);考虑磨痕角的检测精度和耗时,利用大尺寸的远邻域及远邻域上的兴趣像素,得到兴趣像素
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