机电液一体化技术在工程机械上的应用研究

本文从工程机械今后发展的方向，即对于现代化工程机械，人们已不满足于其“能工作”，而是要求其“出色工作”为前提，介绍了工程机械机电液一体化系统的构成、机电液一体化技术在工程机械的应用，包括：传感器与检测技术、信号处理与接口技术、故障诊断技术，以及工程机械上应用机电液一体化技术后其性能发生的巨大变化。     

SPTool在数字信号处理课程教学中的应用

数字信号处理是高等院校重要的专业基础课程,然而由于课程理论性强,抽象概念多,学生难以理解,教师难以讲解演示。笔者从自身的教学经验出发,以滤波器为例,将图形化信号处理设计工具SPTool、FDATool引入课堂教学中,将抽象概念和复杂的公式以易于理解的图形化形式加以演示,提高了学生的学习兴趣和理解能力。同时针对数字信号处理的重要内容,以一个具体实验为例,利用图形化设计工具SPTool来实现综合实验的设计。理论和实践教学证明,面向对象的信号处理工具SPTool设计很方便,仿真效果也很好,将之应用于数字信号处理实验教学中,效果很好,非常适合高职高专、三本院校的学生。     

分块子空间追踪算法

压缩传感理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新信号采样理论。该理论表明，通过采集少量的信号测量值就能够实现可稀疏信号的精确重构。本文在研究现有经典重构算法的基础上，提出结合图像分块思想和回溯思想的分块子空间追踪算法（Block Subspace Pursuit, B_SP）用于压缩传感信号的重构。该算法以块结构获取图像，利用回溯过程实现支撑集的自适应筛选，最终实现图像信号的精确重构。实验结果表明，在相同测试条件下，该算法的重构效果无论从主观视觉上还是客观数据上都有不同程度的提高。     

机动车废气分析仪信号处理系统的智能化设计

提出了机动车废气分析仪的智能化组成及其实现信号处理的全过程。详细阐述了信号处理的软硬件的实现。实验结果表明：本系统克服了传统不分光红外线分析仪固有的缺陷。进一步保证了测量数据的正确性和准确性。     

机床传动误差测量中的空域法分析

从空间域的角度讨论了信号处理的一种特殊方法，介绍了它的特点，建立了空域傅氏变换数学模型，并且给出了实用效果。实践证明空域分析法应用于机床传动链一类的特殊场合是有效的。     

四合一集控台常见信号的处理方法

四合一集控台常见信号的处理方法王家陵江西宜黄县电力公司（３４４４００）宜黄县桃陂３５ｋＶ变电站是我县一座２Ｘ２０００ｋＶＡ变电站，采用湖南长沙湘南电气设备厂四合一（ＷＪＢＸ３型）集控台控制。下面，结合几年工作经验，向读者介绍一下关于四合一集控台常见信...     

机电液一体化技术在工程机械上的应用研究

本文从工程机械今后发展的方向,即对于现代化工程机械,人们已不满足其“能工作”,而是要求其“出色工作”为前提,介绍了工程机械机电液一体化系统的构成、机电液一体化技术在工程机械上的应用,包括:传感器与检测技术、信号处理与接口技术、故障诊断技术,以及工程机械上应用机电液一体化技术后其性能发生的巨大变化。     

采用改进CNN对生猪异常状态声音识别

猪只声音能够体现出其生长状态,该研究针对人工监测猪只声音造成的猪只疾病误判以及耗时耗力等问题,研究基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的生猪异常状态声音识别方法。该研究首先设计猪只声音实时采集系统,并利用4G通讯技术将声音信息上传至云服务器,基于专业人员指导制作猪只异常声音（生病、打架、饥饿等）数据集,提取猪只异常声音的梅尔谱图特征信息;其次引入多种注意力机制对CNN进行改进,并对CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制进行优化,提出_CBAM-CNN网络模型;最后将_CBAM-CNN网络模型分别与引入SE_NET（Squeeze and Excitation Network）、ECA_NET（Efficient Channel Attention Networks）和CBAM注意力机制的CNN神经网络进行对比,试验结果表明该文提出的_CBAM-CNN网络模型在最优参数为128维梅尔频率、2 048点FFT（Fast Fourier Transform）点数、512点窗移下的梅尔谱图特征下相较于其他模型对猪只异常声音识别效果最佳,识别率达到94.46%,验证了算法的有效性。该研究有助于生猪养殖过程中对猪只异常行为的监测,并对智能化、现代化猪场的建设具有重要意义。     

基于声信号特征加权的设施养殖羊行为分类识别

中国西部地区正在发展集约化和规模化的设施养羊业,通过监测羊舍内的声信号可以判别羊只的行为状态,从而为设施养羊的福利化水平评估提取基础依据。梅尔频率倒谱系数（mel frequency cepstrum coefficient,MFCC）模拟了人耳对语音的处理特点且抗噪音性强,被广泛用于畜禽发声信号的特征提取,但其没有考虑各个特征分量表征声信号的能力。该研究构建羊舍无线声音数据采集系统,采集20只羊在设施羊舍内的打斗、饥饿、咳嗽、啃咬和寻伴共5种行为下的声信号,并通过Audacity音频处理软件选出720个清晰且不重叠的声音样本数据。根据MFCC各分量对羊舍声信号表征能力,特征参数提取采用一种熵值加权的MFCC参数,再求其一、二阶差分并进行主成分分析降维,得到优化的19维特征参数。通过对羊舍声信号的声谱图分析,设计了支持向量机二叉树识别模型,并对模型内的4个分类器参数进行网格化寻优测试,该识别模型对羊只5种行为下的声信号进行分类识别,用改进的特征参数与传统MFCC和线性预测倒谱系数（linear predictive cepstrum coefficient,LPCC）进行对比分析。结果表明,该特征参数对5种行为的识别率平均可达83.6%,分别高于MFCC和LPCC参数14.1%和26.8%,羊只打斗和咳嗽行为的声信号属于相似的短时爆发类声音,其识别率分别仅为80.6%和79.5%,啃咬声特征显著不易混淆,其查全率可达到为92.5%,改进特征参数更好的表征了羊舍声信号的特征,提高了羊只不同行为的识别率,为羊只健康和福利状况的监测提供理论依据。     

随机共振理论及其应用发展研究

在输入信号、噪声和非线性系统的协同作用下,噪声能量可以向有用的信号能量转化,从而提高输出信号的信噪比,这种现象称为随机共振。本文介绍了随机共振的发展及其在多领域的探究应用,综述了随机共振在工程信号处理方面的进展。