基于分布式的通用信号处理嵌入式软件架构

为了从根本上解决信号处理系统功能软件与硬件平台的解耦、在线重构、部署和升级问题,以信号处理嵌入式软件系统架构的新需求为牵引,分析了独立式架构、联合式架构和综合式架构等多种信号处理嵌入式软件系统架构的优缺点,提出了基于分布式的下一代通用信号处理嵌入式软件系统架构,研究了以信号预处理阵列、信号处理阵列、信息数据处理阵列和大容量存储阵列组成为主的硬件架构与以任务服务层、智能服务层、构件服务层和系统平台服务层组成为主的软件架构,解决了分布式通信中间件、多业务动态加载与灵活配置和异构处理器高效移植开发等关键性技术,实现了基于分布式的通用信号处理嵌入式软件架构。所提出的系统架构可扩展、可升级、可重构,快速提升系统性能,可满足不同的任务需求,面对复杂作战环境的适应能力强,能实现复杂电磁环境下电磁目标的智能感知。     

紧凑型无线电监测与定位系统R&S UMS300

<正>R&S UMS300将拥有符合ITU标准的监测、传统的到达角(AoA)测向和基于到达时间差(TDOA)测量功能的发射器整合到一台紧凑型户外设备上。R&S UMS300是罗德与施瓦茨UMS系列通用监测系统的最新成员。高性能接收机可快速和可靠地执行所有测量与测向(DF)任务。内置电脑提供控制软件平台,同时控制温度接口和管理接口。该系统定位为室外或屋顶设备,安装起来非常简单。短天线电缆可以有效提高系统灵敏度,使得系统可以对弱信号进行测量和定位。该系统还提供连接路由器的以太网接口,用于远程控制,也可以通过GSM/3G/4G移动无线网络连接。1.R&S UMS300的主要优点R&S UMS300(见图1)主要有以下一些优点:     

空中无线射频信号的复制

<正>在无线电监测和研究领域,技术人员经常需要把真实电磁环境中的信号记录下来,并在实验室中进行回放。这就是所谓的空中微信射频信号的复制。1.监测方案罗德与施瓦茨公司的解决方案包括三个独立步骤:信号的记录、转换和回放,可以独立执行(见图1)。图1信号的记录、转换和回放示意图(1)基带信号的记录基于罗德与施瓦茨公司的接收机信号处理的概念,原始的基带信息可以用I/Q形式使用,从而将实际射频信号记录     

基于频谱计算的高精度低频段复阻抗测量装置

电阻抗测量技术在工业领域电子器件特征匹配、性能评估中发挥了保障工业产品可靠性的作用,其中低频段复阻抗测量技术尤其受到关注。开发了一款高精度低频段复阻抗测量装置,根据阻抗信号的不同处理阶段,设计信号检测部分与信号运算部分,形成复阻抗测量装置系统架构。信号检测部分针对不同复阻抗灵活切换档位,实现较大带宽的测量;信号运算部分采用MSP430,基于正交分解技术搭建数字信号处理平台,具有低功耗优势。经多次迭代完善,板卡的规格尺寸最终精简为5.21 cm×5.56 cm,更具便捷性。性能测试表明,该装置可完成20Ω～400 kΩ、100 pF～10 nF的复阻抗测量,测量精度均值高达90%以上。     

振动信号数据处理技术

振动信号分析处理系统在国内、国外发展很快 ,以适应设备状态监测与故障诊断的需要。随着数字计算机的发展和各种数字信号处理方法软件的开发 ,用数字方法处理振动测量信号的技术日益广泛的被采用。本文利用《SDAS II信号采集与分析系统》对振动信号进行分析和处理 ,用共振法确定了系统的固有频率和阻尼比     

电子标签方兴未艾我国市场及时应对

电子标签通过射频识别系统实现自动识别.将商品信息存储在芯片上,附着在待识别物体表面,当商品进入阅读器的读取范围后,阅读器通过发射信号寻找它们.当信号激活电子标签时,后者会立刻反馈携带有标签信息的反射信号,实现无接触读取并识别电子标签中所保存的电子数据,达到自动识别物体的目的.     

基于虚拟仪器的振动信号采集分析系统

以PC机、数据采集板为主要硬件，以图形化编程语言LabVIEW为软件开发平台，设计并实现了振动信号采集分析虚拟仪器系统。对该系统平稳和非平稳振动信号的采集、处理和分析各功能模块进行了具体介绍，并以信号发生器产生的噪声、三角波与正弦波混合波形为例，重点分析了非平稳信号的处理——小波分析的实现过程。     

利用R&S Mobile Locator软件及R&S DDF007进行车载自动定位

<正>1概述基于便携式测向机R&S DDF007的紧凑型测向系统提供了同类尺寸系统中前所未有的功能多样性和性能表现。它可以用作固定或者移动的测向站,或者作为便携式室内手动测向机,经过数分钟的重新配置即可满足给定任务要求。R&S DDF007广泛而强大的软件选件使之成为有紧凑性和灵活性应用需求用户的很好选择。存在故障、屏蔽不良或者安装不恰当的电子设备会无意中发出电磁波,这样会影响甚至中断其他无线电通信。因此,必须快速定位干扰出现的楼宇或者楼宇中的     

基于自适应改进LMS算法形态滤波的故障信号分析法

<正>为了提高电网运行的安全性与稳定性,电网系统故障信号分析处理方法一直是电网科研工作者研究的重点与热点。从最开始的傅里叶变换法和小波分析法,再到近几年热门研究的数学形态法,都体现了信号处理的研究热潮。傅里叶变换只能对信号进行频域上的分析,而在时域上没有任何分辨能力。小波变换最显著的特点是     

DAS—1动态信号分析与故障诊断系统的功能和特点

DAS-1动态信号分析与故障诊断系统是在对“CDMS信号处理故障诊断及振动分析系统”(见本刊1991年第9期第20页—编注)作了大规模改进的基础上研制而成的新一代全彩色汉化系统。系统由微机(台式或便携式)、A/D板、接口箱、打印机及DAS-1软件包组成,其功能包括转速定常监测、信号监测与采集、信号处理、瞬态分析、故障诊断、     

有源天线产品重组的实践

<正>卫星导航接收有源天线负责接收GPS、GLONASS和BD-2(B1频点、B3频点)卫星信号,并将信号滤波、放大,为接收机提供GPS/GLONASS/BD-2信号,送入接收机进行定位处理,用于卫星导航和测量系统测量定位。有源天线是将低噪声放大模块和天线集成为一体的电气系统,相对于传统天馈系统,有源天线取消了天线与低噪放之     

继电器试验中高频信号采集技术的研究

介绍了数据采集系统的工作原理,对系统中各个环节的参数进行了分析计算。以DSP为核心组成了高速数据采集系统板,充分利用易扩展的优点,继电器分析电路时产生的过电压信号进行采集,应用当时的数字信号处理知识,数字滤波及快速傅立叶变换,对所采集的信号进行幅值与频率的分析与处理,并与记忆示波器所测得的波形进行验证比较,得出实际的过电压波形。     

双沟白酒瓶：使用RFID防伪技术

随着世界经济发展和全球贸易增量,从物流、供应管理、生产制造、装配到航空行李、邮件、快运包裹处理等,亟待需要准确、快捷、便利的处理手段。RFID射频识别（俗称电子标签）是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据。识别工作无须人工干预,可工作于各种环境。     

调控一体化模式变电站遥信信号的采集与处理

在调控一体化模式下,遥信信号的采集和处理是电力系统运行管理中非常重要的环节,它可以帮助系统及时发现和排除异常情况,保证电力系统的高效稳定运行。探讨调控一体化模式下的变电站遥信信号采集和处理内容,介绍遥信信号的分类、采集和传输、解码和处理、存储和转换以及异常状态的处理和故障诊断等。     

2006年RFID技术回顾

射频识别（Radio Frequency Identification，简称RFID）技术通过无线射频信号自动识别目标对象并获取相关数据。它可以实现对电子标签的快速读写，并可对多目标和移动目标进行识别，通过与互联网技术结合还可以实现全球范围内物品的跟踪与信息的共享，具有广泛的应用前景。     

一种实用机械设备振动信号的调理模块设计

在机械故障的诊断中,振动信号是不可缺少的重要判断依据.由于振动信号极其微弱,并且由于所处环境等原因,极容易造成频率混叠而导致不能直接进行A/D转换,这就需要在A/D转换之前对信号进行放大和滤波等调理方法,使其满足A/D转换的要求,文章论述一种振动信号处理的前端信号调理模块的设计方法,并针对其中的传感器恒流源供电、信号放大和滤波等部分作详细介绍.     

明察秋毫的机器视觉

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。     

瑞士清钢联C4梳棉机给棉系统变频改造

1 CA梳棉机给棉系统工作原理 C4梳棉机给棉系统主要由自调匀整装置U12、调速板U15、给棉电机D、测速电机g及棉层厚度传感器U18组成。自调匀整装置U12根据工艺要求，将棉层厚度传感器U18及U16等有关匀整信号进行处理后，输出一个控制信号，控制调速板U15，对给棉电机D进行调速，同时测速电机g对给棉电机进行转速测定，并将电压信号反馈到U15，与设定信号进行比较，使转速达到设定要求，并稳定电机转速。     

液体传输系统自动控制器--乳化液泵站自控装置(专利号:98231371)

本液体传输系统自动控制器,采用自动检测与转换技术,通过安装在泵站的液体动态传感器,检测液体动态情况并输出动态情况电信号.液体动态信号经过信号处理电路分析处理来判断系统是否开机或停机.整个系统采用传感器控制,工作灵敏可靠.本自动控制器巧妙地解决了液体传输远距离控制问题.它适用于各种供液泵站的远距离终端控制开机和停机,切实做到了用时自动开机,不用自动停机.     

基于CEEMD-BP神经网络大数据轴承故障诊断

基于BP神经网络的智能诊断方法,应用于离心泵的滚动轴承故障诊断中。将原信号经过CEEMD分解进行降噪处理,重构信号并求出时频域特征参数;选取合适的时域特征参数(峭度指标、峰值指数等)和频域特征参数(重心频率、均方频率等),作为BP神经网络的输入;确定网络层的数目、各层节点数目和初始权值大小,进一步明确诊断模型;对比实际输出值与理论输出,推导滚动轴承的故障状态。实践证明,由于BP神经网络在信号处理方面具有很强的数据拟合能力,这种方法在大数据滚动轴承故障诊断中取得良好应用效果。