一、基于MATLAB的控制系统信号源定制（论文文献综述）
蔡禹[1]（2021）在《用于可搬运镱原子光钟的控制系统设计》文中提出近年来,基于中性原子和单离子体系的光频标得到了迅猛的发展,其稳定度和不确定度都远远超过了当前作为秒定义基准的铯原子微波钟,基于光钟重新进行秒定义即将提上议事日程。而利用光钟进行新的秒定义需要建立在光钟之间以及光钟与铯原子喷泉钟之间的频率比对基础上,所以受限于商用可用光纤链路在全球范围内的覆盖程度,可搬运光钟设计是实现频率比对的一个重要手段。同时,可搬运光钟乃至星载光钟在高精度导航定位、大地水准面变化的高精度测量以及相对论效应的实验验证等方面也逐步展示出其重要的应用需求和精密科学研究手段。另一方面,镱原子光钟作为当前稳定度最高的光钟也引起了广泛的关注。基于以上研究背景,本论文围绕可搬运光钟的控制系统展开,着重研究了基于FPGA硬件设计的实现方案,功能参数以及相应的快速数据分析和处理能力,对于可搬运镱原子光钟系统的稳定性、工程化、小型化具有很重要的价值。我在硕士期间主要完成的工作包括以下几个方面:1.基于FPGA硬件实现了由AOM执行的光钟时序控制的光开关功能。测量结果显示所执行的光开关上升沿在10 ns左右,下降沿在5ns左右,产生了频率在0-400MHz,最大输出功率在达到0dBm的稳定射频信号,可以满足实验所要求的时序控制要求;2.基于FPGA硬件实现了模拟信号与数字信号的采集和处理。将采集到的信号进行数模（DAC）和模数（ADC）信号转换。其中DAC的分辨率为16位,运行速率是1 MSPS。ADC的分辨率也是16位,采样速率能达到1.5 MHz。3.基于FPGA硬件实现了对实验数据的快速处理。本系统执行一次钟跃迁谱线数据处理的时间约为11.98 s,执行一次冷原子图像数据处理的时间约为14.47s。数据处理可以完全匹配传统Matlab和origin软件处理方法;另外,对复杂钟跃迁谱线实现了高斯基函数的多峰拟合,可以用来作为光钟运行的过程分析和故障诊断。
苏云赫[2]（2021）在《调频连续波激光测距系统的仿真与实现》文中研究指明调频连续波激光测距技术是近年来工业测距的研究热点。调频连续波测距精度高、范围大,并且可实现非接触测量,在目前已有的工业测距方式中具有明显优势。本文对调频连续波激光测距系统的研究,具有重要的理论意义与广阔的应用前景。本文主要采用锯齿波和三角波作为调频信号,详细介绍了两种波形的测距原理。根据调频连续波激光测距系统的工作原理,应用MATLAB软件中的Simulink模块搭建了调频连续波激光测距仿真系统,并详细的介绍了发射部分、接收部分以及信号处理部分的搭建流程。为了更加贴近实际,在回波部分加入随机高斯白噪声,用以模拟实际系统中硬件性能产生的噪声。为了验证仿真系统的可行性,本文通过分析仿真系统的参数需求,设计并搭建调频连续波激光测距硬件系统。通过对硬件系统核心处理板的选型,最终确定以DSP TMS320F28335数字信号处理器作为硬件系统驱动与信号处理的功能板。同时,为获取更精确的测距结果,设计了光路传输系统及光电接收板。硬件系统主要包括DSP TMS320F28335数字信号处理器、AD9910高频信号源、激光驱动模块、光路传输系统、准直器以及光电接收模块。除此之外,为了提高测距精度,本文在FFT算法的基础上,应用Chirp-Z算法对频谱进行细化,并详细的阐述了Chirp-Z算法的原理和实现流程,实现了拍频频谱的优化。本文针对搭建的仿真系统和硬件系统,设计并完成了系统的可行性及测距精度测试。测试内容包括仿真系统可行性测试、精度测试和硬件系统功能性测试及硬件系统精度测试。测试结果表明,本文搭建的调频连续波激光测距系统的测距范围为20m,经Chirp-Z算法优化后的仿真系统的最大误差为±10mm,最小误差为0,均方差为5.975mm;硬件系统的最大误差为±34 mm,最小误差为±1 mm,均方差为18.278mm。验证了系统的测距能力和测距精度。仿真系统与硬件系统的测距结果虽然有差距,但相差较小,从而验证了仿真系统与硬件系统的可行性、联系性以及加入随机高斯白噪声的合理性。
赵国锋[3]（2021）在《涡流式边缘传感器精密调理电路的研究》文中研究指明本文以非接触高精度位移测量为课题研究背景,重点是研究大型天文望远镜中边缘传感器的性能提升问题。详细介绍了一种涡流式边缘传感器的系统设计方案,针对边缘传感器的核心指标:分辨率、温度稳定性和长时间稳定性,给出了传感器的探头、电路和制作工艺等主要部分的设计方法,系统的分析了传感器的温度漂移并给出补偿方案。在此基础上,深入研究传感器信号处理电路,分析电路各部分对传感器核心指标的影响,提出了一种传感器电路的噪声抑制方法和一种电路温度漂移的补偿方法,分别得到了分辨率水平接近电容位移传感器的电涡流位移传感器样机和温度稳定性优异的传感器电路;探索了 一种新型的同步解调电路,有望进一步提高传感器的信噪比和降低末端输出的谐波分量,提高传感器的动态范围。最后,对设计的边缘传感器样机进行了系统测试和LAMOST小系统共焦维持实验,充分展现了传感器的实际性能。本文的主要工作和内容有:一、以电涡流效应为基础,介绍了电涡流位移传感器的基本工作原理和等效电路模型。给出了传感器的分析方法,提出以COMSOL Multiphysics有限元仿真配合MATLAB数值优化的分析方法来设计传感器的电学参数。针对电涡流传感器的热漂移等核心问题,讨论了传感器探头的设计方法和制作工艺,分析了单探头、差动探头和伪差动探头的性能差异,讨论了传感器的基本信号处理电路,指出了它们的优势和局限性,为后续传感器的设计提供系统的指导。二、根据边缘传感器的应用场景,分析了传感器的设计难点,依次给出了传感器的探头和信号处理电路的设计方案,分析了传感器的温度漂移特性并给出了相应的补偿方法。对研制的边缘传感器样机进行了系统的参数标定和性能测试,并在我国LAMOST望远镜上进行了小系统的共焦维持测试,初步验证了共焦系统的闭环稳定性,有效提高了小系统的共焦维持时间,表明研制的传感器具备优异的性能,在未来有望大幅提升望远镜的单次观测时间。三、从商业传感器和实验样机中分析了电涡流位移传感器在全量程范围内的分辨率特性,通过公式推导,给出了提高传感器分辨率的优化方向并提出了一种抑制信号源噪声的滤波方法。设计了一种以微晶玻璃为探头材料的差动式电涡流位移传感器样机,测量了传感器的噪声水平,实验结果表明传感器的分辨率提高到原来的5倍。与国内外的部分传感器样机和商业产品相比,该传感器样机具有媲美电容传感器的分辨率水平,在20μm的量程、7.2Hz的带宽下,分辨率达到了0.05nm。四、以交流电桥式的电涡流位移传感器为研究对象,分析了电桥电路中的温度漂移特性。介绍了比率测量在精密测量中的应用,指出它的设计缺陷,在此基础上提出了一种由模拟电路构成的电路温漂的补偿方法,并对补偿的原理进行了详细推导。最后设计了相应的传感器样机并进行了测试,实验结果表明,电路的温度系数由原来的243 ppm/℃减小到5 ppm/℃。五、探索了一种基于采样保持的同步解调电路。首先讨论了传统的相敏检波方法的不足,针对传感器的测量电路,提出了利用同步采样保持可以提高信号检测的性能。分析了该电路的信号传输特性,同等条件下,该电路能够为传感器的测量提供更高的信噪比和动态范围;仿真分析了电路末端输出的高次谐波被抑制到-60dB以下。最后制作了相应的电涡流传感器样机,测试了该电路的主要性能参数。
赵威[4]（2021）在《便携式一体化脑机接口系统设计》文中提出脑机接口已成为国际前沿热点研究领域,在脑功能损伤病人的沟通交流、神经康复,健康人的脑力负荷监测、游戏娱乐及认知增强等多个方面都具有巨大的应用价值和发展潜力,基于脑电的脑机接口由于无创便携、数据采集方便和采集环境要求低等优势,是脑机接口领域里面使用较多的一种技术,但是在广泛应用化方面,还存在整体系统造价昂贵、便携性差、系统扩展缺乏灵活性等问题。因此,本文围绕基于脑电的无创脑机接口,自主研发集成脑电采集与解码的便携式一体化脑机接口系统。本文的主要工作包含硬件平台搭建和软件系统开发两个方面。硬件方面,以xilinx公司的Zynq多核异构处理器为核心,集成了16通道的高性能模拟前端数据采集电路、HDMI、UART转WIFI、USB-OTG、USB-UART、SD卡等外设接口,搭建了一体化脑机接口硬件设备平台,整套系统使用锂离子电池供电,可完全脱离PC使用。软件方面,基于Zynq搭建了嵌入式Linux操作系统环境,开发了脑电波形显示程序、2指令集合的有训练运动想象脑机接口程序和5指令集合的无训练SSVEP脑机接口程序,能够在Zynq的控制下,实现对16通道脑电信号的并行同步采集,实时处理和解码数据,并输出相关的控制指令。为了验证整套系统的有效性和可应用性,本文分别进行了硬件性能测试和脑电实验测试,其中硬件性能测试包括前端采集系统的增益测试、噪声测试、共模抑制比测试和以及整体系统的功耗测试,脑电实验测试部分包括自发脑电测试、诱发脑电测试、运动想象脑机接口实验测试和SSVEP脑机接口实验测试。实验结果表明,本文设计的便携式一体化脑机接口系统能够采集到较高质量的脑电信号,并且在线脑机接口系统的识别效果较好,满足系统的设计要求。
梁太[5]（2021）在《信号模拟器的信号生成软件及相关技术研究》文中研究说明随着信号调制技术在通信领域的发展日趋成熟,不同类型的通信信号在各个场景下都有应用,对于可产生各种调制类型的信号模拟器的研究日益广泛。本文研究了传统信号源信号生成的原理及相关技术和软件端加速计算的实现方法,针对传统信号源信号生成种类单一、信号配置不灵活、设备仅支持离线使用、信号的计算需要依赖昂贵的高性能硬件的问题,提出了一种新型的解决方案。该方案采用基于CPU+FPGA的异构平台进行实现,其信号的生成部分主要在CPU内完成。在支持2种常用的模拟调制及9种常用的数字调制方式的功能下,发挥软件端对人机友好交互的优势,实现信号的灵活配置,支持通过以太网Socket包的方式配置信号参数,和最大4种信号的混叠以及不同信号的时延设置和运行中的参数修改。针对CPU芯片软件计算能力相比于高性能硬件要弱的不足,本文在软件端对信号的计算方法进行了加速优化,使用了MKL数学加速库以及使用C语言多线程并行生成组包的方式实现了软件端信号的加速生成。本文在每一处的加速计算部分给出了测速并进行理论分析,与普通计算方式相比其计算效率提升了约40%。为了实现信号数据的高速传输,本文研究了用于PCIe传输的WDF驱动程序的实现方式,并在基础的串行传输方式上进行了优化,实现了传输时的并行交互,同时针对不同的调制信号传输数据及配置信息,实现了CPU与PCIe设备之间的有效通信,经过测试该驱动的传输效率相比于串行方式提升了约35%,可以达到1886MB/s,满足信号发送实时性的要求。最后本文搭建了测试平台,使用示波器、频谱仪、MATLAB作图分析验证了本文实现的信号模拟器的所有功能以及信号生成的正确性。
包俊[6]（2020）在《钛合金板材电涡流无损检测与定量化评估研究》文中指出钛合金是一种新兴的结构材料,因其优越的综合性能而被广泛应用于各行各业。在各类钛合金加工材中,板材的应用最为广泛,产量也最高,近年来占到总产量的50%以上。钛合金板材在轧制过程中难免会产生一些质量问题,例如厚度不均匀、同板差超差,以及表面质量不佳,出现裂纹、麻坑等缺陷。电涡流检测是一种基于电磁感应的无损检测技术,被广泛应用于金属材料的无损检测与评估中,相比其他无损检测技术,具备高效、低成本、无污染等优势。而使用电涡流检测技术对钛合金板材进行无损检测时,仍面临着检测信号易受噪声干扰、厚度测量反演繁琐,以及缺陷的分类识别、定量化评估精度不足等问题。本文在讨论了钛合金板材轧制过程中可能出现的质量问题后,结合国内外研究现状,开展了钛合金板材电涡流无损检测与定量化评估研究,主要的研究工作如下:（1）针对钛合金板材缺陷电涡流检测图像的降噪预处理问题,研究了一种主元分析（Principal Component Analysis,PCA）联合局部线性嵌入（Locally Linear Embedding,LLE）的降噪方法。利用PCA方法对电涡流检测图像进行初步的处理,去除较大噪声。然后,使用LLE算法在像素点的可变邻域内自动搜索最近邻数据,并采用近邻数据的局部最优线性组合替代像素,在进一步精细降噪的同时,可保持图像局部几何结构。实验表明,在输入信噪比为15d B～30d B的条件下,输出信噪比可达26.80～39.89d B,电涡流检测图像信噪比平均提高11.16d B,证实了该方法对钛合金板材缺陷电涡流检测图像降噪预处理的有效性。（2）针对传统电涡流测厚方法难以直接通过检测信号反演板材厚度的问题,提出了一种钛合金板材电涡流解析模型与改进的厚度测量方法。结合钛合金板材低电导率、非铁磁的电磁特性,在特定测量条件下建立了一种新的解析模型,用于描述电涡流探头差分电压实部与钛合金板材厚度的关系。最后基于改进的解析模型提出一种快速、准确的钛合金板材电涡流测厚方法。该方法可直接根据标定信号计算钛合金板材的测量厚度,不需要通过预先获得的实验记录进行对比,也不需要预先求解复杂的正演模型。实验结果表明,6mm厚度范围内冷轧薄钛板的厚度测量误差不超过±0.14mm,远小于现行钛工业标准规定的±0.35mm。（3）针对传统机器学习方法难以在不同工况下对质量各异、高维非线性的钛合金板缺陷电涡流检测图像信息进行准确、有效分类的问题,提出了一种栈式稀疏降噪自编码（Stacked Sparse Denoising Autoencoder,SSDAE）深度神经网络的钛合金板材缺陷电涡流检测图像分类方法。该方法将稀疏性限制引入降噪自编码器（Denoising Auto Encoder,DAE）,并在此基础上将多个DAE进行栈式组合构建深度神经网络。训练后的网络模型在不同工况下均能有效地对钛合金板缺陷进行分类识别,有较好的鲁棒性。实验结果表明,在输入信噪比大于26d B时,该方法的分类准确率高于97%;当输入信噪比逐渐下降时,分类准确率也能保持较高水平,在环境复杂的钛合金板生产线上,具有抗干扰、性能稳定等优势。（4）针对钛合金板材缺陷定量化评估中,电涡流检测图像难以人工设计特征,使用常规的回归方法需要设计复杂目标函数等问题,研究了一种基于深度置信网络（Deep Belief Network,DBN）和最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的钛合金板缺陷缺陷定量化评估方法。在正确缺陷分类的基础之上,利用DBN从钛合金板材缺陷的电涡流检测图像中提取有效特征,并采用LSSVM算法建立钛合金板缺陷参数的多目标回归模型,实现对钛合金板材缺陷的定量化评估。实验结果表明,缺陷评估的相对误差和重复性标准差分别小于4.1%和0.12mm,与其他常规方法相比,该方法具有更高的准确性和可重复性。（5）完成了钛合金板材电涡流无损检测系统的设计和开发。对系统需求进行了综合的分析,设计了检测系统的总体架构,并模块化实现了检测系统的软硬件功能。最后将前述研究的厚度测量模型、分类识别和定量化评估智能算法在系统中进行了集成。钛合金板材缺陷电涡流检测、分类识别和定量化评估应用实例证实了所开发系统的有效性和实用性。
陈聪[7]（2020）在《基于FPGA的桥梁拉索断丝声发射信号采集系统的设计与实现》文中研究说明拉索是桥梁的主要受力构件,其健康程度直接影响桥梁的整体安全。拉索易受周围大气、温度、湿度及天气的影响造成腐蚀损伤,同时因其长期承受动荷载作用,容易生成疲劳损伤,因此对桥梁拉索健康状况实时评估极为重要。声发射技术是一种无损检测技术,对结构缺陷敏感且能够实现对桥梁的动态检测。国内外声发射采集系统在通用性、性价比和灵活性存在不足,因此本论文基于FPGA设计适用桥梁拉索断丝声发射信号采集系统,精度高且数据传输速度快,ADC采样误差在0.2mV以内,以千兆以太网的方式进行数据传输;论文采用断铅实验模拟声发射信号进行信号采集传输处理,通过本系统与德国Spectrum数字化仪M2P.59xx-x4进行实验结果对比,验证系统的整体性能。首先根据声发射数据采集系统国内外现状、声发射检测原理以及桥梁拉索断丝声发射信号的特征,明确整体的软硬件设计方案,以FPGA为核心,声发射传感器信号通过模数转换至FPGA,数据在FPGA经过数据缓存后通过千兆以太网传输至上位机。其次在硬件设计中,选取系统所用的器件并完成原理图设计,主要器件包括声发射传感器、模数转换器ADS1675、千兆以太网RTL8211EG以及Spartan-6系列的XC6SLX150等芯片,主要电路包括前端调理电路、ADS1675和RTL8211EG外围电路、电源设计电路和XC6SLX150配置电路,在Allegro软件中完成PCB板卡的布局布线和分层。然后在软件设计中,通过VHDL语言在ISE软件中实现ADS1675数据采集功能,实现了 RTL8211EG数据传输功能以及CRC校验功能,利用Chipscope软件进行仿真。最后调试板卡,对ADC在直流和交流信号下的性能和千兆以太网传输进行测试,验证了 ADC采集和以太网传输的准确性和有效性,通过断铅实验来模拟声发射信号的采集以验证系统性能。
胡成立[8]（2020）在《基于声压传感器阵列的多点声源识别与定位虚拟仪器系统研究》文中认为基于声压传感器阵列声学信息采集技术一直备受学者关注,该技术广泛应用于语音信号采集和军事等领域,但在声源定位和识别方面的研究相对较少。在阵列信号处理上,大多数研究集中在雷达探测等实时性要求高的领域,对传播速度相对低空间声学信号源的阵列信号研究比较少。空间声源信号定位的研究具有较实际应用价值,可以定位环境中的特定的声源,便于快速排查环境噪声和拾取指定声源信息。本文通过大量文献的研究,分析比较不同结构阵列定位的原理及其优劣,提出基于C60结构的20元半球面共形阵列。基于此阵列结构,分别采用MUSIC算法和方向图算法研究阵列对多声源的定位性能。仿真实验结果表明,MUSIC算法对多声源的定位性能优于方向图法。在定位三声源时,方向图法仅能定位其中一个声源的位置,且存在1～3°的误差,而MUSIC方法可以定位三个声源的位置,并且误差稳定维持在1～2°。针对空间多声源数目识别,提出改进的多级分离盖氏圆盘估计器（Multistage Gerschgorin disk estimator,即MSGDE）,并引入GDE、AIC和MDL三中经典的声源数目识别算法验证该算法对多声源识别的准确性。仿真实验表明MSGDE方法在空间色噪声和白噪声环境先对多声源数目识别的准确率优于其他三种方法,并且基于本文的阵列结构,该方法识别声源数目的理论上线为19个。最后,采用软硬件结合的方法,通过以STM32为主控芯片的前端数据采集系统和基于Lab VIEW数据分析显示平台,对实际声源进行定位。该系统能准确定位空间三声源,误差控制在1～2°。本文在研究调整因子的选取时,采用在已知声源数目的条件下,利用算法对声源数目进行估计,研究多级调整因子D（n）的分布规律,从而取得最优值。仿真实验表明,通过此种方法选取的最优调整因子能适应多声源数目的识别。MSGDE算法实际上是类似于传统GDE算法的多次运算,它基于假设思想,对同一数据进行多次分级运算,大大降低了单次运算所早成的估计误差,提高了声源数目识别的准确率。相对传统GDE,在实验所给的-20d B～10d B信噪比区间,识别准确率普遍提高10%～80%。基于本文的研究方法和所提出的算法,后续利用更高效的计算手段将更大的提高声源数目识别和定位的性能。
李超[9]（2020）在《高可靠通信自适应波束形成算法研究与实现》文中认为自适应波束形成技术是阵列信号处理的关键技术,它能够使阵列接收期望信号的同时,有效抑制干扰信号。自适应波束形成的研究由来已久,现代研究可追溯到上世纪70年代。自适应阵列天线在信号抗衰落,系统抗干扰和增加系统容量等方面有着卓越的优势,这使得通信系统的可靠性得到大幅提升。目前,该技术已广泛应用于雷达、声呐、无线通讯、生物医学和地震探测等诸多领域中。未来,面对更加复杂的电磁环境,自适应波束形成技术在各领域中的贡献将更加突出。LCMV波束形成器是本文研究自适应波束形成技术的出发点,它包括信号波达方向估计和自适应波束形成两个过程。本文从这两方面出发,研究并提出了可靠性更高的波束形成算法,具体的工作内容说明如下:1、从盲DOA估计算法出发,提出了基于数据辅助的非盲DOA估计算法。传统的盲估计算法不能有效区分目标信号和干扰信号,而且当信号数量超过限制时,无法进行估计。本文提出的非盲估计算法将本地序列和接收信号做相关,用相关值来构建空间谱,通过搜索谱峰值来查找估计角度。因为本地序列的存在,所以角度估计理论上会更加准确,分辨力也更强,有效地弥补了盲估计算法的不足;2、在传统的LC-LMS（线性约束LMS）算法基础上,提出了改进的Log-sum LC-LMS算法。本文在研究波束形成算法（LC-LMS）时,在算法的代价函数中引入级数和约束,推导出了 Log-sum LC-LMS算法。实验数据表明,与LC-LMS算法相比,新算法有更快的收敛速度和更优秀的稳态性能;3、互质阵列可以增大阵列孔径,减少阵元耦合效应,提高估计分辨率等。除了常用的均匀直线阵列模型外,本文扩展研究了 DOA估计算法和波束形成算法在互质阵列上的应用,进一步深化抗干扰通信的理论化研究内容;4、本文不仅仅开展理论分析,还有工程实践验证。首先,本文对非盲DOA估计进行FPGA实现,用两次不同精度的角度搜索代替全范围精确的角度搜索,实现相同功能的同时,有效地节省了硬件资源,大大提高了计算速度。然后,选取LC-LMS算法,结合流水线技术等,完成了该算法的硬件编程。随后的模块仿真数据,以及FPGA仿真结果与浮点Matlab仿真结果的对比,验证了整个设计的有效性和可靠性。
帅维维[10]（2020）在《示波器波形运算模块软件设计》文中认为示波器作为一款常用的电子测量仪器,广泛应用在各行各业中,对信号数据的分析处理能力及应用灵活性的需求日益成为用户关注的焦点,具有强大丰富的数学运算功能和外部应用集成功能的示波器也愈发受到用户青睐。本课题基于数字示波器软硬件平台,着重对示波器的波形运算模块的功能进行深入研究,完成了示波器数学运算模块的软件功能设计与实现,并对各类运算算法的进行分析优化,并新增可扩展开发模块的设计与实现,丰富了示波器的外部应用集成功能。具体涉及内容如下:1、数学运算模块功能设计。为实现字符串表达式的解析计算功能,分别基于逆波兰表达式运算原理和C#动态代码执行设计了两套软件实现数学运算功能。两种设计都能够对多通道的各类信号进行自定义地编辑公式进行组合运算,即可以对采集数据完成更复杂的处理,大大提高了示波器的数据处理能力。2、多种函数运算设计。为了适应现实中的复杂测试环境,需要将被测信号经过示波器完成一系列数据分析和处理工作,以达到高灵敏性测试效果。因此对各类函数运算算法进行分析优化,其中包括积分微分运算、移动平均在内的30种运算,并对核心函数进行研究与设计。3、可扩展开发模块功能设计。仅依靠示波器自带的数学运算模块,远不能满足用户花样繁多的测试需求,为扩展示波器的波形处理能力,允许用户直接在示波器的环境中创建新的测量参数或者数学函数,支持使用Matlab、C#语言脚本编写算法,直接调用这些第三方工具的强大分析能力完成信号的数据分析处理工作。同时不需要另外运行一个独立程序甚至不必切换示波器窗口,所有自定义算法的结果都可返回到示波器网格上。本课题基于Windows平台、.NET框架和虚拟运行环境,采用面对对象编程思想并使用C#语言进行软件开发,完成了以上模块的代码编写,且在功能模块测试环节中,各个模块均能够正常运行并达到预期效果,验证了各个功能的逻辑业务正确性与性能稳定性。
二、基于MATLAB的控制系统信号源定制（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、基于MATLAB的控制系统信号源定制（论文提纲范文）
（1）用于可搬运镱原子光钟的控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 原子光钟的研究历史和发展 |
| 1.1.1 原子光钟 |
| 1.2 原子光钟的应用 |
| 1.3 可搬运光钟 |
| 1.3.1 可搬运光钟的现状 |
| 1.3.2 数据分析和机器学习 |
| 1.4 论文主要内容介绍 |
| 第2章 实验室常用的控制系统 |
| 2.1 介绍 |
| 2.1.1 matlab和labview的基本介绍 |
| 2.1.2 matlab和labview的控制系统 |
| 2.2 基于FPGA的控制系统 |
| 2.2.1 FPGA的特点 |
| 2.2.2 FPGA的开发板的功能模块 |
| 2.2.3 基于FPGA的控制系统的优势和不足 |
| 2.3 ARTIQ的控制系统 |
| 2.3.1 ARTIQ的发展和近况 |
| 2.3.2 ARTIQ的功能模块的特点 |
| 2.3.3 ARTIQ的软件的特点 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 基于FPGA的可搬运镱原子光钟控制系统设计 |
| 3.1 介绍 |
| 3.2 具体的功能设计及实现 |
| 3.2.1 介绍 |
| 3.3 TTL功能模块 |
| 3.4 DDS功能模块 |
| 3.5 ADC功能模块 |
| 3.6 DAC功能模块 |
| 3.7 镱原子光钟的工作时序 |
| 3.7.1 基本的工作时序 |
| 3.8 数据处理 |
| 3.8.1 python对CCD成像图像的处理 |
| 3.8.2 Origin对钟跃迁谱线信号的处理 |
| 3.8.3 python对钟跃迁谱线信号的处理 |
| 3.8.4 数据处理与机器学习 |
| 3.9 小结 |
| 第4章 总结与展望 |
| 4.1 研究总结 |
| 4.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 作者简介 |
| 获奖情况 |
| 发表的学术论文与研究成果 |
（2）调频连续波激光测距系统的仿真与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题的研究背景与意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 激光测距的研究现状 |
| §1.2.2 FMCW激光测距技术国内研究现状 |
| §1.2.3 FMCW激光测距技术国外研究现状 |
| §1.3 信号处理算法的研究现状 |
| §1.4 本文主要研究内容与安排 |
| 第二章 FMCW激光测距系统设计原理 |
| §2.1 FMCW测距技术简介 |
| §2.2 两种波形调制原理 |
| §2.2.1 锯齿波调频测距原理 |
| §2.2.2 三角波调频测距原理 |
| §2.3 基于模型的设计(MBD)方法 |
| §2.3.1 MBD方法的理论原理 |
| §2.3.2 MBD方法的步骤 |
| §2.4 数字信号处理芯片的选择与依据 |
| §2.4.1 信号处理核心板的选择 |
| §2.4.2 DSP芯片的选型依据 |
| §2.5 高斯白噪声理论 |
| §2.6 信号处理算法原理 |
| §2.6.1 信号滤波原理 |
| §2.6.2 FFT算法原理 |
| §2.6.3 基于Chirp-Z变换频谱细化法的原理 |
| §2.7 本章小结 |
| 第三章 FMCW激光测距仿真系统的设计与实现 |
| §3.1 仿真系统及设计思路 |
| §3.2 信号发射部分设计与实现 |
| §3.2.1 信号发射部分的设计 |
| §3.2.2 信号发射部分的实现 |
| §3.3 仿真系统信号接收部分设计与实现 |
| §3.3.1 回波信号的设计与实现 |
| §3.3.2 信号接收部分的设计与实现 |
| §3.4 信号处理部分的设计与实现 |
| §3.5 本章小结 |
| 第四章 FMCW激光测距硬件系统的设计与实现 |
| §4.1 硬件系统的设计方案 |
| §4.2 硬件系统的设计组成 |
| §4.2.1 DSP TMS320F28335 数字信号处理器 |
| §4.2.2 光路传输系统 |
| §4.2.3 光电接收模块 |
| §4.3 FMCW激光测距硬件系统的实现 |
| §4.4 本章小结 |
| 第五章 FMCW激光测距系统的验证设计与分析 |
| §5.1 仿真系统的验证设计与分析 |
| §5.1.1 仿真系统测试设计 |
| §5.1.2 仿真系统测试数据与分析 |
| §5.2 硬件系统的验证设计与分析 |
| §5.2.1 硬件系统的功能性测试 |
| §5.2.2 硬件系统距离测试的设计 |
| §5.2.3 硬件系统测试数据与分析 |
| §5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| §6.1 结论 |
| §6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（3）涡流式边缘传感器精密调理电路的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 非接触精密测量的应用场合 |
| 1.2.1 半导体加工 |
| 1.2.2 加速度计和陀螺仪 |
| 1.2.3 微位移平台定位 |
| 1.2.4 设备监测 |
| 1.2.5 光学望远镜的主镜拼接 |
| 1.3 非接触精密位移传感器 |
| 1.3.1 光学位移传感器 |
| 1.3.2 线性编码器 |
| 1.3.3 电容与电涡流传感器 |
| 1.4 位移传感器的性能指标 |
| 1.4.1 量程和非线性 |
| 1.4.2 分辨率与动态范围 |
| 1.4.3 温度稳定性 |
| 1.5 高精度ECDS的研究现状 |
| 1.6 本论文的研究目的和创新性 |
| 1.7 本论文的内容和结构安排 |
| 第2章 ECDS的基础理论和系统设计 |
| 2.1 ECDS的相关理论 |
| 2.1.1 电涡流效应与集肤效应 |
| 2.1.2 ECDS的工作原理 |
| 2.1.3 ECDS的基本模型 |
| 2.1.4 ECDS的分析方法 |
| 2.2 ECDS的基本信号处理电路 |
| 2.2.1 调幅与调频法 |
| 2.2.2 相位法 |
| 2.2.3 交流电桥法 |
| 2.3 ECDS的基本探头设计 |
| 2.3.1 探头的测量形式 |
| 2.3.2 探头面形对阻抗曲线的影响 |
| 2.3.3 线圈及设计工艺的选取 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 涡流式边缘传感器的系统设计 |
| 3.1 边缘传感器的设计方案和难点 |
| 3.1.1 边缘传感器的设计方案 |
| 3.1.2 参数指标和设计难点 |
| 3.2 探头的设计 |
| 3.2.1 材料的选择 |
| 3.2.2 整体结构设计 |
| 3.2.3 探头结构的热仿真分析 |
| 3.2.4 线圈和目标板的设计和制作 |
| 3.3 信号处理电路的设计 |
| 3.3.1 差动电桥 |
| 3.3.2 多通道测量系统 |
| 3.3.3 电源的噪声抑制 |
| 3.3.4 电路器件的老化处理 |
| 3.4 探头的特性分析 |
| 3.4.1 探头的阻抗特性 |
| 3.4.2 探头的热漂移特性 |
| 3.5 边缘传感器的温度补偿 |
| 3.5.1 基本的补偿思路 |
| 3.5.2 电路的补偿方法 |
| 3.5.3 探头的补偿方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 ECDS的噪声分析与分辨率的提高 |
| 4.1 ECDS中的噪声分析 |
| 4.1.1 差动结构的电路噪声分析 |
| 4.1.2 电路噪声的测试与结果 |
| 4.2 正弦信号的常用产生方法 |
| 4.2.1 方波滤波 |
| 4.2.2 基于移位寄存器的数字合成方法 |
| 4.2.3 直接数字合成-DDS |
| 4.3 基于LC回路的噪声抑制方法 |
| 4.3.1 正弦信号源的频谱 |
| 4.3.2 LC带通滤波器的设计 |
| 4.4 高分辨率位移传感器样机的设计和测试 |
| 4.4.1 传感器的设计与标定 |
| 4.4.2 信号源噪声对传感器的影响 |
| 4.4.3 传感器的噪声测量和微振动响应测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 ECDS中温度漂移的分析与补偿 |
| 5.1 精密位移传感器的温度漂移的介绍和分析 |
| 5.1.1 精密位移传感器的温度漂移概况 |
| 5.2 比率测量在精密测量中的应用 |
| 5.2.1 ADC中的比率测量 |
| 5.2.2 LVDT中的比率测量 |
| 5.2.3 电涡流传感器中的比率测量 |
| 5.2.4 比率测量的误差对传感器的影响 |
| 5.3 ECDS中电桥电路的温度漂移补偿 |
| 5.3.1 ECDS中电桥电路的的温度漂移分析 |
| 5.3.2 补偿通道的设计 |
| 5.3.3 电路热漂移的自校正 |
| 5.3.4 补偿的进一步优化 |
| 5.4 实验设计和结果讨论 |
| 5.4.1 测试系统的设计 |
| 5.4.2 温度漂移测试实验 |
| 5.5 实验结果的讨论与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于采样保持可应用于ECDS的同步检幅电路 |
| 6.1 同步解调在弱信号检测中的作用 |
| 6.1.1 噪声与噪声带宽 |
| 6.1.2 同步解调提高检测系统的信噪比 |
| 6.2 基于采样保持的同步解调方法 |
| 6.2.1 工作原理 |
| 6.2.2 电路性能的分析 |
| 6.2.3 多通道采样保持同步解调系统的设计 |
| 6.3 实验设计与讨论 |
| 6.3.1 动态特性测试 |
| 6.3.2 谐波对比实验 |
| 6.3.3 在ECDS中的性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 边缘传感器的测试标定和共焦维持实验 |
| 7.1 边缘传感器的参数标定 |
| 7.1.1 灵敏度和非线性 |
| 7.1.2 分辨率、精度和重复性 |
| 7.1.3 温度系数的标定 |
| 7.1.4 传感器的标定结果汇总 |
| 7.2 边缘传感器的性能测试 |
| 7.2.1 温度稳定性测试 |
| 7.2.2 长时间稳定性测试 |
| 7.3 LAMOST小系统共焦维持实验 |
| 7.3.1 拼接镜共焦维持的原理 |
| 7.3.2 测试系统的建立 |
| 7.3.3 闭环系统验证 |
| 7.3.4 共焦维持测试 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 工作总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（4）便携式一体化脑机接口系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 |
| 1.2 脑机接口的研究历史与现状 |
| 1.3 本论文的主要工作与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 相关理论与技术 |
| 2.1 脑电信号的相关知识 |
| 2.2 运动想象脑电信号的相关知识 |
| 2.3 SSVEP脑电信号的相关知识 |
| 2.4 脑机接口的系统组成 |
| 2.5 核心处理器Zynq的基本介绍 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 便携式一体化脑机接口系统硬件电路设计 |
| 3.1 系统硬件设计总体方案 |
| 3.2 前端信号采集电路 |
| 3.2.1 模拟前端电路 |
| 3.2.2 模数转换电路 |
| 3.2.3 隔离电路 |
| 3.3 核心处理器电路 |
| 3.3.1 处理器核心板接口电路 |
| 3.3.2 模数转换控制接口电路 |
| 3.3.3 HDMI显示接口电路 |
| 3.3.4 UART串口转WIFI接口电路 |
| 3.3.5 USB-OTG接口电路 |
| 3.3.6 USB-UART接口电路 |
| 3.3.7 SD卡接口电路 |
| 3.4 系统电源电路 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 便携式一体化脑机接口系统软件设计 |
| 4.1 系统软件设计总体方案 |
| 4.2 自定义数据采集IP核设计 |
| 4.2.1 数据采集模块 |
| 4.2.2 同步FIFO缓存模块 |
| 4.2.3 同步串口发送模块 |
| 4.3 基于Zynq的嵌入式Linux环境搭建 |
| 4.3.1 嵌入式Linux内核裁剪移植 |
| 4.3.2 自定义数据采集IP核的驱动编写 |
| 4.4 脑电波形显示程序 |
| 4.5 运动想象脑机接口程序设计 |
| 4.5.1 运动想象脑机接口算法流程 |
| 4.5.2 运动想象脑机接口程序开发 |
| 4.6 SSVEP脑机接口程序设计 |
| 4.6.1 SSVEP脑机接口算法流程 |
| 4.6.2 SSVEP脑机接口程序开发 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 性能测试和实验测试 |
| 5.1 系统电路性能测试 |
| 5.1.1 前端增益测试 |
| 5.1.2 前端噪声测试 |
| 5.1.3 前端共模抑制比测试 |
| 5.1.4 系统功耗测试 |
| 5.2 自发脑电和诱发脑电实验测试 |
| 5.2.1 自发脑电实验测试 |
| 5.2.2 诱发脑电实验测试 |
| 5.3 运动想象脑机接口实验测试 |
| 5.3.1 实验介绍 |
| 5.3.2 实验测试与结果分析 |
| 5.4 SSVEP脑机接口实验测试 |
| 5.4.1 实验介绍 |
| 5.4.2 实验测试与结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（5）信号模拟器的信号生成软件及相关技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 2 信号生成技术基本理论 |
| 2.1 IQ调制的原理及方法 |
| 2.2 载波调制基本调制类型 |
| 2.3 模拟调制基本原理 |
| 2.4 数字调制基本原理 |
| 2.5 杂波的类型 |
| 2.6 噪声的类型 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 信号模拟器总体架构 |
| 3.1 系统开发目标 |
| 3.2 软件系统需求分析 |
| 3.2.1 系统功能性需求分析 |
| 3.2.2 系统非功能性需求分析 |
| 3.2.3 系统可行性分析 |
| 3.3 信号模拟器总体框图 |
| 3.4 软件系统运行环境 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 计算软件相关技术实现 |
| 4.1 计算软件架构 |
| 4.1.1 软件计算实现框图 |
| 4.1.2 信号参数包的格式 |
| 4.1.3 信号计算的处理流程 |
| 4.1.4 在线模式下的时间匹配方法 |
| 4.2 信号生成模块的软件实现 |
| 4.2.1 信号生成流程 |
| 4.2.2 模拟信号的IQ分解 |
| 4.2.3 数字信号的IQ分解 |
| 4.3 杂波生成模块的软件实现 |
| 4.3.1 瑞利分布杂波的实现 |
| 4.3.2 对数正态分布杂波的实现 |
| 4.3.3 韦布尔分布杂波的实现 |
| 4.4 信号内插模块的软件实现 |
| 4.4.1 内插原理 |
| 4.4.2 滤波器卷积算法优化 |
| 4.4.3 优化后的卷积计算效率对比 |
| 4.5 软件端数字上变频模块的实现 |
| 4.6 MKL加速库在计算中的实现 |
| 4.6.1 MKL简介及配置 |
| 4.6.2 MKL加速库在计算中的具体实现 |
| 4.6.3 MKL加速库与传统函数计算速度对比 |
| 4.7 软件端信号的组包方式 |
| 4.8 多路信号生成搬运的多线程算法实现 |
| 4.8.1 Windows多线程概述 |
| 4.8.2 Windows线程通信的实现 |
| 4.8.3 多线程计算搬运的具体软件实现 |
| 4.9 本章小结 |
| 5 PCIe设备的WDF驱动开发相关技术实现 |
| 5.1 PCIe体系结构研究 |
| 5.1.1 PCIe总线概述 |
| 5.1.2 PCIe层次结构 |
| 5.1.3 PCIe的配置空间 |
| 5.2 WDF驱动相关研究 |
| 5.2.1 驱动程序概述 |
| 5.2.2 驱动响应设备中断 |
| 5.2.3 驱动的DMA传输 |
| 5.3 WDF驱动基本框架的实现 |
| 5.3.1 WDF基本框架 |
| 5.3.2 Driver Entry函数的实现 |
| 5.3.3 EvtDriverDeviceAdd函数功能的实现 |
| 5.3.4 数据传输的方式 |
| 5.4 驱动程序数据传输相关技术实现 |
| 5.4.1 数据传输整体框架 |
| 5.4.2 DMA配置以及数据传输缓冲区的分配 |
| 5.4.3 寄存器的功能定义 |
| 5.4.4 驱动读取数据模块的实现 |
| 5.4.5 驱动写入数据模块的实现 |
| 5.4.6 驱动I/O请求处理模块的实现 |
| 5.4.7 中断服务函数ISR模块的实现 |
| 5.5 驱动程序的编译调试与安装 |
| 5.6 应用程序与驱动程序通信的动态链接库的实现 |
| 5.6.1 动态链接库简介 |
| 5.6.2 应用程序通信流程图 |
| 5.6.3 应用程序IRP请求的实现 |
| 5.6.4 应用程序读写操作的实现 |
| 5.7 驱动传输流程的实现及效率测试 |
| 5.7.1 串行模式下的传输流程及效率测试 |
| 5.7.2 并行模式下的传输流程及效率测试 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 信号模拟器功能及效率测试 |
| 6.1 信号测试平台搭建 |
| 6.2 软件多线程计算搬运效率测试 |
| 6.3 软件信号生成的效率测试 |
| 6.4 多路信号混叠功能测试 |
| 6.5 多路信号时延功能测试 |
| 6.6 读本地波形文件功能测试 |
| 6.7 软件端载波衰减补偿 |
| 6.8 信号测试 |
| 6.8.1、AM调制的测试 |
| 6.8.2、4FSK调制的测试 |
| 6.8.3、16QAM调制的测试 |
| 6.9 本章小结 |
| 7 总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（6）钛合金板材电涡流无损检测与定量化评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 钛合金板材的生产制造及质量标准 |
| 1.2.1 钛合金板材的发展与应用 |
| 1.2.2 钛合金板材轧制工艺 |
| 1.2.3 钛合金板材质量标准 |
| 1.2.4 钛合金板材无损检测方法 |
| 1.3 电涡流无损检测技术概述及其研究现状 |
| 1.3.1 电涡流检测技术发展概述 |
| 1.3.2 电涡流检测信号预处理研究现状 |
| 1.3.3 电涡流测厚方法研究现状 |
| 1.3.4 电涡流检测缺陷分类识别研究现状 |
| 1.3.5 电涡流缺陷定量化评估研究现状 |
| 1.4 钛合金板材电涡流无损检测研究现状及存在的问题 |
| 1.4.1 钛合金板材电涡流无损检测研究现状 |
| 1.4.2 研究热点 |
| 1.4.3 存在的问题 |
| 1.5 本文的主要研究内容及创新 |
| 1.5.1 论文的主要研究内容 |
| 1.5.2 论文的创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 钛合金板材电涡流检测信号预处理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 钛合金板材电涡流检测信号特性 |
| 2.2.1 探头线圈阻抗模型 |
| 2.2.2 探头线圈电压变化 |
| 2.2.3 钛合金板材电涡流检测信号 |
| 2.3 数字相敏检波算法与电涡流成像原理 |
| 2.3.1 数字相敏检波 |
| 2.3.2 电涡流扫描成像原理 |
| 2.4 钛合金板电涡流检测图像PCA-LLE联合降噪方法 |
| 2.4.1 主元分析(PCA)降噪 |
| 2.4.2 局部线性嵌入(LLE)图像重构 |
| 2.4.3 基于PCA-LLE的电涡流检测图像降噪 |
| 2.4.4 降噪预处理实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 钛合金板材电涡流解析模型与厚度测量研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 钛合金板材电涡流解析模型建立 |
| 3.2.1 电涡流探头与测量原理 |
| 3.2.2 Dodd-Deeds解析模型 |
| 3.2.3 钛合金板材电涡流解析模型 |
| 3.3 钛合金板材电涡流解析模型的分析与改进 |
| 3.3.1 钛合金板材解析模型相位分离 |
| 3.3.2 钛合金板材电涡流解析模型的改进 |
| 3.4 基于改进解析模型的钛合金板材电涡流测厚方法 |
| 3.5 钛合金板电涡流厚度测量实验 |
| 3.5.1 测量设备及实验设置 |
| 3.5.2 厚度测量结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于SSDAE深度神经网络的钛合金板材缺陷电涡流检测图像分类方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 降噪自编码器原理及训练方式 |
| 4.2.1 自编码器原理 |
| 4.2.2 降噪自编码器原理 |
| 4.2.3 降噪自编码器训练方式 |
| 4.3 稀疏性限制引入与深度神经网络构建 |
| 4.3.1 稀疏性限制 |
| 4.3.2 栈式稀疏降噪自编码(SSDAE)深度神经网络构建 |
| 4.4 基于SSDAE深度神经网络的钛板缺陷电涡流图像分类方法 |
| 4.5 钛合金板缺陷电涡流检测与分类实验 |
| 4.5.1 检测装置 |
| 4.5.2 检测材料与试验设置 |
| 4.5.3 实验结果及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于DBN与LSSVM的钛合金板材缺陷电涡流检测图像定量化评估方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于DBN的钛合金板缺陷特征提取 |
| 5.2.1 限制玻尔兹曼机原理 |
| 5.2.2 深度置信网络构建与特征提取 |
| 5.3 基于LSSVM的钛合金板缺陷参数回归 |
| 5.4 基于DBN和LSSVM的钛合金板缺陷定量化评估方法 |
| 5.5 钛合金板缺陷定量化评估实验 |
| 5.5.1 参数影响分析 |
| 5.5.2 评估结果与讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 钛合金板材电涡流无损检测系统设计与实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 钛合金板材电涡流无损检测系统总体架构 |
| 6.2.1 电涡流检测系统总体硬件架构 |
| 6.2.2 电涡流检测系统总体软件工作流程 |
| 6.2.3 电涡流检测系统功能模块划分 |
| 6.3 电涡流无损检测系统软硬件模块化实现 |
| 6.3.1 电涡流探头设计 |
| 6.3.2 电涡流检测系统硬件实现 |
| 6.3.3 电涡流检测系统软件实现 |
| 6.4 智能检测分析功能集成 |
| 6.4.1 钛合金板测厚功能 |
| 6.4.2 钛合金板缺陷分类与评估功能 |
| 6.5 钛合金板材电涡流无损检测应用实例 |
| 6.5.1 钛合金板材缺陷检测 |
| 6.5.2 钛合金板材厚度测量 |
| 6.5.3 钛合金板材缺陷分类与评估 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 下一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读博士学位期间取得的主要研究成果 |
| 附录B 攻读博士期间参与的科研项目 |
（7）基于FPGA的桥梁拉索断丝声发射信号采集系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及研究意义 |
| 1.2 声发射数据采集系统国内外现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要的研究内容 |
| 第2章 系统总体设计与相关技术介绍 |
| 2.1 声发射检测原理和系统总体设计 |
| 2.1.1 声发射检测原理 |
| 2.1.2 系统总体设计 |
| 2.2 FPGA相关技术简介 |
| 2.2.1 FPGA开发技术概述 |
| 2.2.2 FPGA开发流程 |
| 2.3 千兆以太网技术工作原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统硬件电路设计 |
| 3.1 声发射传感器选取 |
| 3.2 前端调理电路设计 |
| 3.2.1 放大电路设计 |
| 3.2.2 滤波电路设计 |
| 3.3 ADC的选取和电路设计 |
| 3.3.1 ADC的选取 |
| 3.3.2 ADC电路设计 |
| 3.4 FPGA的选取及配置电路 |
| 3.4.1 FPGA型号选取 |
| 3.4.2 FPGA配置电路 |
| 3.5 以太网电路设计 |
| 3.6 电源设计 |
| 3.7 PCB设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 桥梁拉索断丝采集系统硬件实现 |
| 4.1 软件开发平台介绍 |
| 4.2 时钟管理单元 |
| 4.3 AD采样模块 |
| 4.4 以太网传输模块 |
| 4.4.1 Ipsend发送模块 |
| 4.4.2 CRC检验模块 |
| 4.4.3 ADC数据存储模块 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统调试 |
| 5.1 ADC采集性能测试 |
| 5.2 千兆以太网传输测试 |
| 5.3 断铅实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参加科研情况 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（8）基于声压传感器阵列的多点声源识别与定位虚拟仪器系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题研究的主要内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 点声源定位阵列信号及定位识别算法 |
| 2.1 点声源定位阵列结构及其方向矢量 |
| 2.1.1 直线阵列 |
| 2.1.2 平面阵列 |
| 2.1.3 立体阵列 |
| 2.1.4 虚拟阵列 |
| 2.2 传感器阵列采集信号辨识与处理 |
| 2.2.1 窄带信号辨识与处理 |
| 2.2.2 宽带信号辨识与处理 |
| 2.2.3 相干信号辨识与处理 |
| 2.2.4 接收数据的协方差矩阵 |
| 2.3 点声源经典定位算法 |
| 2.3.1 基于高分辨率谱估计的点声源定位 |
| 2.3.2 基于可控波束形成的点声源定位 |
| 2.3.3 基于半球面共形阵列方向图点声源定位 |
| 2.3.4 基于时延估计的点声源定位 |
| 2.4 经典点声源识别方法 |
| 2.4.1 信息论法 |
| 2.4.2 经典Gerschgorin Disk Estimator |
| 2.5 多点声源三维复合声场分布规律 |
| 2.5.1 点声源在声场中的衰减规律 |
| 2.5.2 多点声源在三维声场中分布 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于C60结构的半球面共形阵列及多级分离GDE算法 |
| 3.1 基于C60结构的半球面共形阵列设计 |
| 3.1.1 C60结构的半球面共形阵列设计 |
| 3.1.2 C60结构的半球面共形阵列信号处理 |
| 3.2 C60结构半球面共形阵列点声源定位仿真分析 |
| 3.3 多级分离GDE估计算法及参数优化 |
| 3.3.1 改进的多级分离GDE估计算法 |
| 3.3.2 最优调整因子D(n)和d的参数优化 |
| 3.4 多级分离GDE估计算法仿真分析 |
| 3.4.1 最优调整因子D(n)和d的选取 |
| 3.4.2 声源数目估计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 点声源定位虚拟仪器设计 |
| 4.1 点声源定位系统总体结构 |
| 4.2 系统软件设计 |
| 4.2.1 LabVIEW软件开发平台 |
| 4.2.2 STM32系统软件设计 |
| 4.2.3 系统软件调试 |
| 4.3 硬件采集电路及实验条件 |
| 4.3.1 声压传感器的选择 |
| 4.3.2 系统硬件调试 |
| 4.3.3 点声源的选择及实验环境 |
| 4.4 实验误差分析 |
| 4.4.1 误差来源 |
| 4.4.2 角度误差 |
| 4.4.3 实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（9）高可靠通信自适应波束形成算法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第二章 自适应波束形成原理 |
| 2.1 DOA估计 |
| 2.2 阵列信号模型 |
| 2.2.1 阵列模型 |
| 2.2.2 均匀直线阵信号模型 |
| 2.3 自适应波束形成 |
| 2.4 最优波束形成准则 |
| 2.4.1 最小均方误差准则 |
| 2.4.2 线性约束最小方差准则 |
| 2.4.3 最大信干噪比准则 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 波束形成算法研究与仿真分析 |
| 3.1 非盲DOA估计算法 |
| 3.1.1 算法介绍 |
| 3.1.2 算法仿真 |
| 3.2 线性约束最小方差准则的LMS实现(LC-LMS) |
| 3.3 基于对数和约束的线性约束最小方差算法(Log-sum LC-LMS) |
| 3.4 均匀直线阵条件下Log-sum LC-LMS算法的Matlab仿真 |
| 3.4.1 不同阵元数下的仿真 |
| 3.4.2 不同干扰个数下的仿真 |
| 3.4.3 波束图仿真 |
| 3.4.4 对Log-sum LC-LMS算法影响因素的仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于互质阵列的波束形成算法研究 |
| 4.1 互质阵列 |
| 4.1.1 阵列模型 |
| 4.1.2 信号模型及原理说明 |
| 4.2 基于互质阵列的DOA估计算法 |
| 4.2.1 基于均匀线阵的MUSIC算法 |
| 4.2.2 基于互质阵列子阵的DOA估计算法 |
| 4.3 互质阵列条件下的波束成形算法研究 |
| 4.3.1 LC-LMS算法 |
| 4.3.2 Log-sum LC-LMS算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 自适应波束形成算法的FPGA实现 |
| 5.1 硬件资源与相关技术 |
| 5.1.1 FPGA与硬件描述语言 |
| 5.1.2 设计流程 |
| 5.1.3 流水线 |
| 5.1.4 数据定点化运算 |
| 5.2 非盲DOA估计的FPGA实现 |
| 5.2.1 模块设计 |
| 5.2.2 模块仿真 |
| 5.3 波束形成算法的FPGA实现 |
| 5.3.1 模块设计 |
| 5.3.2 子模块FPGA仿真 |
| 5.3.3 顶层模块FPGA仿真 |
| 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 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（10）示波器波形运算模块软件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 波形运算的国内外研究历史与现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 论文的设计目标 |
| 第二章 示波器系统分析及波形运算软件总体设计 |
| 2.1 示波器硬件系统分析 |
| 2.2 示波器软件系统总体结构分析 |
| 2.3 波形运算模块软件总体方案设计 |
| 2.3.1 数学运算模块软件总体方案设计 |
| 2.3.2 可扩展开发模块软件总体方案设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数学运算模块的设计与实现 |
| 3.1 数学运算模块公式编辑器界面设计 |
| 3.1.1 虚拟键盘设计 |
| 3.1.2 公式编辑器设计 |
| 3.2 公式解析及计算流程的设计与实现 |
| 3.2.1 基于逆波兰式数学运算模块的设计与实现 |
| 3.2.2 基于C#动态代码执行的数学运算模块的设计与实现 |
| 3.2.3 方案总结 |
| 3.3 数学运算之单位运算的设计与实现 |
| 3.3.1 单位运算设计 |
| 3.3.2 单位运算实现 |
| 3.4 软件结构的优化设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 函数运算研究与实现 |
| 4.1 信号平均运算的研究与实现 |
| 4.1.1 信号平均运算原理 |
| 4.1.2 信号平均运算方案选择与实现 |
| 4.2 数值微分运算的研究与实现 |
| 4.2.1 数值微分运算原理 |
| 4.2.2 数值微分运算方案选择与实现 |
| 4.3 数值积分运算的研究与实现 |
| 4.3.1 数值积分运算原理 |
| 4.3.2 数值积分运算方案选择与实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 可扩展开发模块的设计与实现 |
| 5.1 基于Matlab可扩展开发的软件设计 |
| 5.1.1 COM技术 |
| 5.1.2 基于COM组件的混合编程设计与实现 |
| 5.1.3 基于Matlab引擎技术的混合编程设计与实现 |
| 5.2 基于C#可扩展开发的软件设计 |
| 5.2.1 反射机制 |
| 5.2.2 C#动态代码执行实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 功能测试与验证 |
| 6.1 数学运算模块测试与验证 |
| 6.1.1 自定义运算功能测试 |
| 6.1.2 函数运算功能测试 |
| 6.2 可扩展开发模块测试与验证 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
四、基于MATLAB的控制系统信号源定制（论文参考文献）
- [1]用于可搬运镱原子光钟的控制系统设计[D]. 蔡禹. 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)
- [2]调频连续波激光测距系统的仿真与实现[D]. 苏云赫. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [3]涡流式边缘传感器精密调理电路的研究[D]. 赵国锋. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [4]便携式一体化脑机接口系统设计[D]. 赵威. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]信号模拟器的信号生成软件及相关技术研究[D]. 梁太. 浙江大学, 2021(01)
- [6]钛合金板材电涡流无损检测与定量化评估研究[D]. 包俊. 昆明理工大学, 2020
- [7]基于FPGA的桥梁拉索断丝声发射信号采集系统的设计与实现[D]. 陈聪. 山东大学, 2020(02)
- [8]基于声压传感器阵列的多点声源识别与定位虚拟仪器系统研究[D]. 胡成立. 东北石油大学, 2020(03)
- [9]高可靠通信自适应波束形成算法研究与实现[D]. 李超. 北京邮电大学, 2020(04)
- [10]示波器波形运算模块软件设计[D]. 帅维维. 电子科技大学, 2020(08)