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《信号处理》传感器阵列与多通道信号处理专刊简介
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作者 周成伟 刘维建 +3 位作者 王咸鹏 王勇 刘伟 廖桂生 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第10期1761-1762,共2页
传感器阵列与多通道信号处理是信号与信息处理领域中的一个前沿研究方向,已然成为了诸多重要工程应用的基础性理论与技术,例如雷达、声呐、语音、射电天文学、地震学、医学成像、无线通信等。然而,随着新一代信息技术的快速发展和应用... 传感器阵列与多通道信号处理是信号与信息处理领域中的一个前沿研究方向,已然成为了诸多重要工程应用的基础性理论与技术,例如雷达、声呐、语音、射电天文学、地震学、医学成像、无线通信等。然而,随着新一代信息技术的快速发展和应用场景的不断革新,其面临的信号环境日趋复杂,传统的传感器阵列与多通道信号处理理论和方法面临着全新的挑战。 展开更多
关键词 无线通信 医学成像 信号与信息处理 传感器阵列 信号环境 多通道信号处理 射电天文学 新一代信息技术
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一种多通道信号处理复用结构及其FPGA实现方法 被引量:12
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作者 刘纯武 黄芝平 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2008年第1期72-75,共4页
在FPGA硬件实现多通道信号处理的过程中,为了减少占用的FPGA硬件资源,降低设备的研制和生产成本,本文提出了一种多通道信号处理复用结构,并给出了该复用结构的调度机制以及在实现过程中遇到的速率匹配、处理速度、复用通道数、硬件资源... 在FPGA硬件实现多通道信号处理的过程中,为了减少占用的FPGA硬件资源,降低设备的研制和生产成本,本文提出了一种多通道信号处理复用结构,并给出了该复用结构的调度机制以及在实现过程中遇到的速率匹配、处理速度、复用通道数、硬件资源等问题的解决方法。实践表明,当运用Altera公司的StratixII器件时,32个通道信号处理复用结构在增加FPGA器件的寄存器资源占用量18.2%情况下,能够减少ALM资源占用量94.3%。 展开更多
关键词 复用结构 并行结构 多通道信号处理 现场可编程门阵列 调度机制
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基于GPU的多通道倍频程并行算法研究 被引量:12
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作者 陈孝良 程晓斌 +1 位作者 叶青华 李晓东 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1674-1680,共7页
倍频程分析是一种噪声与振动信号处理中的常用分析方法,在声与振动测量软件或仪器中广泛使用,但是由于这种算法的计算量很大,特别是多通道信号的倍频程分析,占用测量软件或仪器的大量计算资源,成为提高分析速度的瓶颈因素。为了解决这... 倍频程分析是一种噪声与振动信号处理中的常用分析方法,在声与振动测量软件或仪器中广泛使用,但是由于这种算法的计算量很大,特别是多通道信号的倍频程分析,占用测量软件或仪器的大量计算资源,成为提高分析速度的瓶颈因素。为了解决这个问题,本文引入了一种在GPU实现的多通道信号倍频程分析的并行算法,利用GPU的并行计算模型,采用多通道FIR并行滤波的方法,将倍频程滤波转换成信号矩阵相乘的结构进行迭代计算,从而实现多通道倍频程分析的并行处理。在256个通道的实例测试中,这种算法带来了最高120倍的速度提升。 展开更多
关键词 倍频程分析 多通道信号处理 并行计算 CUDA GPU
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基于集成精细复合多元多尺度模糊熵的齿轮箱故障诊断 被引量:1
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作者 杨小强 宫建成 +1 位作者 安立周 刘晓明 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第3期335-343,共9页
针对齿轮箱故障信号具有非线性和非平稳性的特点,且目前的方法对其特征提取不够充分这一问题,对不同形式粗粒化方法的集成、多通道信号处理方法在模糊熵算法上的应用进行了研究,提出了一种新的特征提取方法,即集成精细复合多元多尺度模... 针对齿轮箱故障信号具有非线性和非平稳性的特点,且目前的方法对其特征提取不够充分这一问题,对不同形式粗粒化方法的集成、多通道信号处理方法在模糊熵算法上的应用进行了研究,提出了一种新的特征提取方法,即集成精细复合多元多尺度模糊熵(ERCmvMFE)算法,在此基础上,结合t分布随机邻域嵌入(t-SNE)和人工鱼群算法优化的核极限学习机(AFSA-KELM),提出了一种新的齿轮箱故障综合诊断方法。首先,采用多种形式粗粒化方法的集成方法以及多通道信号处理方法,对模糊熵算法进行了改进,并进行了齿轮箱故障的初始特征提取;然后,通过t-SNE压缩原始故障特征,实现了维数的约简,并将低维故障特征输入至AFSA-KELM中进行了故障的分类识别;最后,为了对ERCmvMFE方法的特征提取性能进行测试,采用QPZZ-II旋转机械故障模拟测试平台进行了相关的实验。实验结果表明:采用新的齿轮箱故障综合诊断方法能够对不同类型的齿轮箱故障进行可靠诊断,对齿轮箱5种工况下的20次识别实验中,获得的平均准确率可达98.92%,标准差为0.956,识别准确率和稳定性均优于其他对比方法。研究结果表明:采用ERCmvMFE算法能够更充分地提取出齿轮箱的故障特征,因此,基于该特征提取方法的故障诊断方法具有更高的齿轮箱故障识别准确率。 展开更多
关键词 集成精细复合多元多尺度模糊熵 人工鱼群算法优化的核极限学习机 t分布随机邻域嵌入 特征提取 多粗粒化处理 多通道信号处理 故障分类识别
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