期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
光学电流传感消抖卡尔曼本征信号高精度提取方法研究
被引量：
1
1
作者
刘逸伦
宣鹏华
+2 位作者
李岩松
冉沅昌
王其伟
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期68-80,共13页
本征信号是光学电流传感长期运行稳定性和高精度测量的重要性能参数。目前,传统方法如双光路法并不能消除本征信号的抖动,对光学电流传感高测量精度产生消极影响。为此,提出了光学电流传感消抖卡尔曼本征信号高精度提取方法来对本征信...
本征信号是光学电流传感长期运行稳定性和高精度测量的重要性能参数。目前,传统方法如双光路法并不能消除本征信号的抖动,对光学电流传感高测量精度产生消极影响。为此,提出了光学电流传感消抖卡尔曼本征信号高精度提取方法来对本征信号进行消噪处理。首先对光学电流传感的噪声特性以及光路结构进行分析,建立了光学电流传感本征信号模型。引入消抖函数修正卡尔曼增益K,提出了消抖卡尔曼(Debouncing Kalman,DBK)算法,解决了标准卡尔曼增益K对初始状态依赖性强以及测量过程不确定性非常敏感带来的状态估计值严重抖动问题。并且引入了噪声方差递推估计,来保证在滤波过程中可以实时对噪声方差进行修正。在MATLAB进行了消抖卡尔曼滤波算法的验证并与标准卡尔曼算法进行了滤波效果的对比分析,验证了该算法的可行性,并结合李雅普诺夫稳定性分析法推导验证了该算法的稳定性。最后,搭建光学电流传感实验平台,将所提算法在LabVIEW FPGA硬件平台并行实现,验证了该算法的实时性,且能够满足实际工程需求。
展开更多
关键词
光学电流传感
消抖卡尔曼
本征信号
噪声方差估计
并行处理
在线阅读
下载PDF
职称材料
使用快速傅里叶变换优化周期参数的EMD-FFT-SARIMA光伏发电预测模型
被引量：
2
2
作者
熊川羽
廖晓红
+5 位作者
何诗英
陈然
王巍
臧楠
王瀛
肖梦涵
《强激光与粒子束》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期117-123,共7页
根据分布式能源工业园区的光伏电力单元特点,对园区光伏发电功率预测模型进行优化,为后续的调度策略提供数据支持。针对经验模式分解(EMD)与季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)相组合的EMD-SARIMA预测模型中,原始数据经过EMD分解得...
根据分布式能源工业园区的光伏电力单元特点,对园区光伏发电功率预测模型进行优化,为后续的调度策略提供数据支持。针对经验模式分解(EMD)与季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)相组合的EMD-SARIMA预测模型中,原始数据经过EMD分解得到的各固有本征模态函数(IMF)分量周期计算问题,提出加入快速傅里叶变换(FFT)的周期计算方法,建立EMD-FFT-SARIMA光伏发电功率预测模型。再将每个IMF对应的预测结果进行叠加重构得到最终的预测结果。通过预测结果的误差计算可以发现,加入FFT环节后均方根误差(RMSE)从120.6 MW下降到19.3 MW,平均绝对误差(MAE)从52.87 MW下降到12.3 MW。
展开更多
关键词
经验模式分解
季节性差分自回归移动平均模型
周期计算
固有
本征
模态函数
信号
分量
快速傅里叶变换
光伏发电预测
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于自编码收缩神经网络的奶粉掺杂快速拉曼成像检测
3
作者
夏启
黄志轩
+2 位作者
鲍蕾
卜汉萍
陈达
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第24期296-302,共7页
建立一种快速的奶粉掺杂拉曼成像识别方法,开发了自编码收缩神经网络重构算法,从低信噪比的短时拉曼成像信号中准确提取本征信号,并有机结合多元回归技术对奶粉中掺杂物进行定量分析,极大提升了拉曼成像扫描速度。在多种掺杂奶粉样本的...
建立一种快速的奶粉掺杂拉曼成像识别方法,开发了自编码收缩神经网络重构算法,从低信噪比的短时拉曼成像信号中准确提取本征信号,并有机结合多元回归技术对奶粉中掺杂物进行定量分析,极大提升了拉曼成像扫描速度。在多种掺杂奶粉样本的定量检测中,该方法所建立的定量模型R2均达到了0.95以上,其检测速度较传统拉曼成像技术提升了30倍,可在2 min之内完成50 mm×50 mm区域内的奶粉掺杂检测。结果表明,该方法可有效满足奶粉掺杂快速检测的实际需求,并为其他非均匀食品体系掺杂快速检测提供了一种新方法。
展开更多
关键词
奶粉掺杂
快速拉曼成像
自编码收缩神经网络
本征信号
提取
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
光学电流传感消抖卡尔曼本征信号高精度提取方法研究
被引量：
1
1
作者
刘逸伦
宣鹏华
李岩松
冉沅昌
王其伟
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期68-80,共13页
基金
国家自然科学基金(No.51277066)。
文摘
本征信号是光学电流传感长期运行稳定性和高精度测量的重要性能参数。目前,传统方法如双光路法并不能消除本征信号的抖动,对光学电流传感高测量精度产生消极影响。为此,提出了光学电流传感消抖卡尔曼本征信号高精度提取方法来对本征信号进行消噪处理。首先对光学电流传感的噪声特性以及光路结构进行分析,建立了光学电流传感本征信号模型。引入消抖函数修正卡尔曼增益K,提出了消抖卡尔曼(Debouncing Kalman,DBK)算法,解决了标准卡尔曼增益K对初始状态依赖性强以及测量过程不确定性非常敏感带来的状态估计值严重抖动问题。并且引入了噪声方差递推估计,来保证在滤波过程中可以实时对噪声方差进行修正。在MATLAB进行了消抖卡尔曼滤波算法的验证并与标准卡尔曼算法进行了滤波效果的对比分析,验证了该算法的可行性,并结合李雅普诺夫稳定性分析法推导验证了该算法的稳定性。最后,搭建光学电流传感实验平台,将所提算法在LabVIEW FPGA硬件平台并行实现,验证了该算法的实时性,且能够满足实际工程需求。
关键词
光学电流传感
消抖卡尔曼
本征信号
噪声方差估计
并行处理
Keywords
Optical current sensing
Debouncing Kalman
Intrinsic signal
Estimation of noise variance
Parallel processing
分类号
TH741 [机械工程—光学工程]
TM452 [电气工程—电器]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
使用快速傅里叶变换优化周期参数的EMD-FFT-SARIMA光伏发电预测模型
被引量：
2
2
作者
熊川羽
廖晓红
何诗英
陈然
王巍
臧楠
王瀛
肖梦涵
机构
国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
中国科学院合肥物质科学研究院等离子体物理研究所
安徽建筑大学机械与电气工程学院
安徽大学物质科学与信息技术研究院
华中科技大学
国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
出处
《强激光与粒子束》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期117-123,共7页
基金
北省电力有限公司科技研究项目(521538220003)。
文摘
根据分布式能源工业园区的光伏电力单元特点,对园区光伏发电功率预测模型进行优化,为后续的调度策略提供数据支持。针对经验模式分解(EMD)与季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)相组合的EMD-SARIMA预测模型中,原始数据经过EMD分解得到的各固有本征模态函数(IMF)分量周期计算问题,提出加入快速傅里叶变换(FFT)的周期计算方法,建立EMD-FFT-SARIMA光伏发电功率预测模型。再将每个IMF对应的预测结果进行叠加重构得到最终的预测结果。通过预测结果的误差计算可以发现,加入FFT环节后均方根误差(RMSE)从120.6 MW下降到19.3 MW,平均绝对误差(MAE)从52.87 MW下降到12.3 MW。
关键词
经验模式分解
季节性差分自回归移动平均模型
周期计算
固有
本征
模态函数
信号
分量
快速傅里叶变换
光伏发电预测
Keywords
empirical mode decomposition
seasonal autoregressive integrated moving average
cycle calculation
signal component intrinsic mode function
fast Fourier transform
photovoltaic power generation forecast
分类号
TM341 [电气工程—电机]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于自编码收缩神经网络的奶粉掺杂快速拉曼成像检测
3
作者
夏启
黄志轩
鲍蕾
卜汉萍
陈达
机构
天津大学精密仪器与光电子工程学院
雀巢研发(中国)有限公司雀巢食品安全研究院
中国民航大学民航热灾害防控与应急重点实验室
出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第24期296-302,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(21973111,61378048)
“十三五”国家重点研发计划重点专项(2018YFF01011700)。
文摘
建立一种快速的奶粉掺杂拉曼成像识别方法,开发了自编码收缩神经网络重构算法,从低信噪比的短时拉曼成像信号中准确提取本征信号,并有机结合多元回归技术对奶粉中掺杂物进行定量分析,极大提升了拉曼成像扫描速度。在多种掺杂奶粉样本的定量检测中,该方法所建立的定量模型R2均达到了0.95以上,其检测速度较传统拉曼成像技术提升了30倍,可在2 min之内完成50 mm×50 mm区域内的奶粉掺杂检测。结果表明,该方法可有效满足奶粉掺杂快速检测的实际需求,并为其他非均匀食品体系掺杂快速检测提供了一种新方法。
关键词
奶粉掺杂
快速拉曼成像
自编码收缩神经网络
本征信号
提取
Keywords
milk powder adulteration
high-speed Raman imaging
self-encode shrinkage neural network
extraction of intrinsic signals
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
光学电流传感消抖卡尔曼本征信号高精度提取方法研究
刘逸伦
宣鹏华
李岩松
冉沅昌
王其伟
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
使用快速傅里叶变换优化周期参数的EMD-FFT-SARIMA光伏发电预测模型
熊川羽
廖晓红
何诗英
陈然
王巍
臧楠
王瀛
肖梦涵
《强激光与粒子束》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于自编码收缩神经网络的奶粉掺杂快速拉曼成像检测
夏启
黄志轩
鲍蕾
卜汉萍
陈达
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
