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基于LabWindows/CVI的虚拟仪器设计.pdf

于 2020-12-06 发布
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基于LabWindows/CVI的虚拟仪器设计.pdf目录541功能描述……口中…14754.2设计原理…147543设计步骤………………4855设计举例4基数字滤波技术的虚找频率补偿仪…55I功能描述…………154552设计原理…………………………4154553设计步骤159第6章基于相关伪随机技术的虚拟仪器设计……………17161相关辨识的基础知识6l1系统数学模型的主要描述形式…吧看罪甲噜看音·自老·着着。甲曾會自·看着174612系统输入输出关系的卷积表述形式175613由系统的冲激响应函数求系统的频率特性…177614相关辨识法的优点………………1762伪随机信号—相关辨识实际采用的激励信号9621伪随机信号的性质……………180622M序列伪随机信号的产生62.3 Labwindows/cⅥ环境中M信号的产生…………184▲63设计举例口和2—伪随机相关辨识仿真仪灬194631例[一一阶系统辨识仿真仪………………194632例[2}_二阶系统辨识仿真仪……208▲64设计举例3}-系统参数辨识实测仪-25641功能描述…………………216642设计原理……………………216643设计步骤bb●自看是题bDpD命各备命罪即非国百D看山會看看看q看甲q:音ts223644系统参数辨识仪的性能检验…236645小结239第7章基于神经网络的虚拟仪器设计………吾号.·D罪D·咖自音噜唱日司看自命是··昏b●甲」24171概述……………………247.2神经网络基础知识…4721神经网络结构………244722神经元模型……246723神经元作用函数…247724BP神经网络250基于凵 abwindows/C的虚拟仪设计72.5径向基(RBF)神经网络……25573 MATLAB工具箱中的BP与RBF函数5731BP与RBF网络创建函数……257732网络训练函数………259733网络初始化函数2637.34网络学习函数pseD即■日■■曾264735网络仿真函数酯“着申自曲量ab血a▲bdd暴Db自合·看单■即非兽pD鲁26674设计举例[虚拟压力传感器温度补偿器…26266741功能描述…………742工作原理……267743设计步骤…命a4.品中B自●非昏·:·:是PP…271L75设计举例2一虚拟三组分气体成分分析仪的设计2837.51功能描述…单当香s·.甲命命甲二··········a283752工作原理……………283753设计步骤………87754设计小结…297第8章基于小波分析的虚拟仪器设计……2998.1小波分析基础…已得…,…下不已是811小波分析与短时傅里叶变换………301812离散小波与小波对偶品百·。命自日自目即合D即章矿●印·…306813小波级数多事品◆晶号提品4··B旨自D导看308814多分辨分析初步……309815正交小波…316816小波包分析………:32382 MATLAB王具箱中小波分析函数…325821小波包函数……p品a由自日自值合◆··年卓看自53483设计举例一虚拟小波消噪仪…340831小波消噪原理..340832虚拟小波消噪仪设计a品血吾春自白看令节自B导342L84设计举例2—虚拟特征信号提取仪8.41特征信号小波提取原理灬………………350842仪器功能中▲如婚+44“亠b白自自4·1··.……350843仪器设计………………350目录844运行测试…356第9章基于混沌技术的虚拟仪器设计·是Da命品西·盲血·鲁自D鲁唱唱非看4看a■自…357▲9.1概述………………35992混沌技术基础知识0921基于 Duffing方程实现频率测量检测原理…………360922基于 Logist迭代方程产生白噪声的原理…………36993设计举例一基于 Logist方程的虚拟白噪声发生器…375931设计举例1基于 Logist方程的虚拟白噪声仿真仪…375932设计举例[2]_基于 Logist方程的拟简易白噪声发生器…380933设计举例3}基于 Logist方程的虚拟白噪声发生器及其性能评估仪■D即口即即要号■………384h94设计举例基于混沌技术的频率仿真测试仪一941功能描述…………………389942工作原理……390943混沌精密频率仿真测试仪的实现396944性能校验……3999.5设计举例2]基于混沌技术的精密频率实测仪”399第10章基于模糊理论的虚拟仪器设计……●鲁看●4命1a!模糊集合理论概述”010L1模糊集合的定义及其表示方法…P·●吾音p聊·品日.···P.身10.12隶属函数的确定方法及常用形式10.1.3模糊集合的基本运算……41010.14模糊关系的定义及合成……●pb自●哥司q■P省…4ll10.1.5语言变量与模糊推理…………………413102模糊传感器系统“……………1021测量结果“符号化表示”的概念…4151022模糊传感器的基本概念和功能………中中416102.3模糊传感器的结构………备合自看司q·是即即罪罪看血咖音看叠看4q●命4171024模糊传感器语言描述的产生方法……………4200.25模糊传感器对测量环境的适应性………………4241026模糊传感器隶属函数的训练算法…………426103设计举例1虚拟模糊热点温度分析仪301031功能描述…………430蒹于 Labwindow/QⅥ的盧拟仪暴设计1032工作原理着看■舞非罪阜444■p●鲁看要1033设计步骤432110.4设计举例2]高级虚拟模糊热点温度分析仪…………43810.1功能描述…4381042实现原理………………………………4381043设计步骤……43第11章网络化虚拟智能传感器系统……………………4611112网络体系结构与协议……………“4631111网络体系结构……4631112 Lab windows/CⅥ中的主要协议…………4671113 DataSocket技术……472112组建网络化虚拟智能传感器系统的模式…475112,1CS模式…………………………476122B/S模式476网络化虚拟正弦波发生器1131设计原理………1画画D备即命●●看卓自白自↓td.自占即命自咖自·t477113,2仪器功能描述478113.3仪器设计……………4781134编译运行……D。春明中血自■■…487114设计举例2)基于C模式的远程开关控制器的设计………48114.1系统的工作原理4881142仪器功能描述…4881143仪器设计…咖·d日·自·暴■■非罪自咖4●看省·b导···号q48944编译运493参考文献…………95VIll绪论成拟伙器还应数伙器饱发展及持点原书空白第1章蜻忪由于电子技术、计算机技术的高速发属及其在电子测量技术与仪器领域的应用,新的测试理论、测试方法、测试领域以及仪器结均不断出现,电了测量仪器的功能和作用发了质的变化,计算机处于核心地位,计算机软件技术和测试系统更紧密地结合成了个有机整休,仪器的结构概含和设计观点等都发生了突破性的变化。在上述的背景下,出现、仝新概念的仪器—虚拟仪器。本章在介絰有关虚拟仪器的基本概念、组成、发展过程及发展趋势的基础上,重点阐述“软件就是仪器,仪器就足软件”的观点。在本章中,将学到如下内容≥虚拟仪器的基本概念虚拟仪器的组成特点虚拟仗器的设计与实现方法少虚拟仪器的发展过程及发展趋势1.痃担仪欲枇遗虚拟仪器( Virual instrurenent,简称ⅥI)是现代计算机技术和仪器技深层次结合的产物,是当今计算机辅助澳试(CAT)领域的一项重要技术。虚拟仪器是计算机硬件资源、仪器与测控系统硬件资源和虚拟仪器软件资源三者的有效结合。1.11虚戏仪器的基本概念所谓虚拟仪器,就是在以计算机为核心的硬件平台上,由用户设计定义具有虚拟面板,其测试功能由测试软件实现的一种计算机仪器系统。虚拟仪器的实质是利用计算机显示器模拟传统仪器的控制面板,以多种形式输出检测结果;利用计算机软件实现信号数据的运算、分析和处理;利用O接口设备完成信号的采集、测量与调理,从而完成各种测试功能的一和计算机仪器系统。使用者用鼠标或键盘操作虚拟面板,就如同使用一台专用测量仪器虚拟仪器的“虚拟”两字主要包含以下两方面的含义。1.虛拟仪器的面板是虚拟的虚拟仪器面板上的各种“控件”与传统仪器面板上的各种器付所元成的功能是相同約,并扫各种开关、按钮、显示器等实现仪器电源的“通”或“断暴于 Labwindow/Ⅵ的姒仪器谩计被测信号“输入通道"、“放大倍数”等参数设置,测量结果的“数值显示或“波形显示”等。传统仪器面板上的器件都是“实物”,而且是由“手动”和“触摸”进行探作的,而虚拟仪器面板控件是外形与实物相像的“图标”个控科的j”“断”、“放大”等动作是通过用户对计算机鼠标或键益的操作米完成!。因此,设计虚拟面板的过程就是在板设计窗口中摆放所需的控件,然后对控件进行合逗的属性投置。2.虍拟仪器则量功能是由软件编程来实现的在以计算机为核心组成的硬件平台支持,通过软件编程设计来实现仪器的功能,可以通过组合不同的测试功能软性模块来实现多种测试功能,因此,在硬件平台确定后,有“软件就是仪器”的说法,这也体现了测试技术与训算机的深层次结合。1.12虚拟仪器的构成及其分类虚拟仪器通用仪器硬件平台(简称硬什平台)和应用软件两大部分构成。1.虚拟仪器的硬件平台构成拟仪器的硬件平台包括两部分。(1)计算机它-般为-台PC或者工作站,是硬件平台的核心(2)JO接口设备IAO接口设备要完成被测输入信号的采集、放大、愧数转换。不同的总线有其坩应的IO接口硬件设备,如利用PC总线的数据采集卡版(DAQ)GPB总线仪器、VXI总线仪器模块.串口总线仪器等。虚拟仪器的构成方式主要有五种类型,如图1.1所示。≯ PC-DAQ系统PC-DAQ系统是以数据采集板、信号调理电路及计算机为仪器硬件平台组成的插卡式虚拟仪器系统。这种系练用PCI或IA计算机本身的总线将数釆卡板(DAQ〕插入计算机的PCI或ISA插槽中。4

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  • 动态贝叶斯网络
    动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN),是一个随着毗邻时间步骤把不同变量联系起来的贝叶斯网络。这通常被叫做“两个时间片”的贝叶斯网络,因为DBN在任意时间点T,变量的值可以从内在的回归量和直接先验值(time T-1)计算。DBN是BN(Baysian Network)的扩展,BN也称作概率网络(Probabilistic Network)或信念网络(Belief Network)。前言不确定性理论在人工智能机器学习、自动控制领域已经得到越来越广泛的应用。本书以当前国际上不确定性研究领域的核心工具—动态贝叶斯网络为线索,进行了动态网络推理算法、平稳系统动态贝叶斯网络结构学习模型设计、非平稳系统动态网络变结构学习模型设计、基于概率模型进化算法的动态贝叶斯网络结构寻优算法的研究。推理算法以隐变量作为划分依据,讨论了离散、连续、混合模型的推理算法,并进行了算法复杂度及应用领域的讨论;结构学习研究首先从度量体制人手,讨论了动态网络度量体制的可分解性,提出了平稳及非平稳系统网络结构学习模型,以及基于贪婪算法思想的遗传算法寻优思想;最终将推理及结构学习理论用于无人机路径规划、战场态势感知、动态数据挖掘、自主控制领域,并通过大量仿真检验。本书的研究工作得到了西安工业大学专着甚金及国家自然科学基金重大研究计划(90205019)的资助。本书全面系统地介绍了动态贝叶斯网络的相关理论,重点介绍了动态网络的经典应用和国内外的新发展。全书共分9章。第1章概述了动态贝叶斯网络的产生与发展、基本操作及表达。第2章和第3章为本书的理论基础部分,首先从静态网络已经取得的理论成果及研究内容人手,由浅入深引出动态贝叶斯网络的基本概念及研究方向,确定本书将要解决的主要问题:DBN推理问题和连续变量的DBN结构学习问题。第4章在第3章基础上,详细讨论了三类动态贝叶斯网络的推理即隐变量离散、隐变量连续、隐变量混合DBN推理;隐马尔科夫模型是所有离散动态网络的基础,故首先介绍其表达及推理,由此派生出其他离散动态网络,并讨论了奶何将复杂离散网络转化为简单HMM的方法,通过算法复杂度实验分析,明确了离散动态网络的相应属性,得出了相应结论,为合理选择DBN推理算法提供依据;在推理中,若系统参数未知或为时变系统,必然涉及参数学习,故在讨论三类网络的推理中亦涉及参数学习问题。第5章从静态网络结构度量机制入手,讨论并推导出动态贝叶斯网络结构用于网络结构度量的BIC及BD度量机制;通过描述基于概率模型进化算法的构图基础,引出动态贝叶斯网络结构学习机制,即基于贝叶斯优化(BOA)的动态网络结构寻优算法,BOA算法的关键是根据优良解集学习得到动态贝叶斯网络,以及根据动态贝叶斯网络推理生成新个体,前者更为重要,按照本书提出的基于贪婪箅法思想的遗传算法解决动态网络学习,然后应用动态贝叶斯网络前向模拟完成后一步。第6章在此基础上,刻画了基于BD度量体制的平稳动态系统DBN结构学习模型设计,并通过仿真验证了其有效性针对非平稳随机系统DBN的结构学习模型,提出了一种自适应窗口法用于在线自适应学习变结构DBN结构,仿真结果可行。第7章在第4章DBN推理理论的基础上,从以往UCAⅴ路径规划中使用的方法以及涉及的定义、术语等出发,讨论了静态路径规划、动态路进规划及空间路径规划三方面的基本问题,通过对原始 Voronoi图的改进,提出了平面改进型Voronoi图、空间改进型 Voronoi图的概念,以及平面及空间动态路径重规划区域原则等,为动态路径规划提供有力的整体构型支撑,进而应用前几章理论基础,建立基于DBN的战场环境感知模型,仿真结果均表明了构图及动态决策模型的正确性。第8章在DBN推理及结构学习的理论基础上,将其用于自主优化及动态数据挖掘。将BOA及基于概率模型的遗传算法的静态图形的优化机制进行推广,提出了一种动态优化的新方法,利用DBN作为t到t+1代转移网络,适时改变优化的基本条件,实时确立新的种群及优化的方向,使得自主智能体在无人干预下顺利完成一系列复杂任务成为可能,将变结构DBN结构学习模型设计用于动态数据挖掘,实时确定个因素之间的关系。第9章通过两个典型的应Ⅳ用实例,将DN推理学习理论进行融合,并用于实际模型。附录给出了与DN结构度量相关定理、性质的证明,为读者进一步研究和学习动态贝叶斯网络提供参考。本书是作者近年来潜心学习和研究国内外不确定性算法理论、方法和应用成果的一个总结。在本书的编写过程中,得到了西安电子科技大学焦李成教授和清华大学戴琼海教授及英国BankUniversity陈大庆教授的热心指导和鼓励,新加坡南洋理工大学的王海芸博土后审阅了书稿,并提出了许多宝贵意见,特向他们表示衷心的感谢。由于涉及内容广泛及限于作者的学识水平,书中疏漏和不当之处在所难免,希望读者不吝赐教指正。作者目录第1章图模型与贝叶斯网络1.1图模型简介1.2动态贝叶斯网络鲁+垂香曲1.3动态贝叶斯网络应用研究1.3.1动态时序数据分析与挖掘曾··會世57781.3.2无人机的态势感知与路径规划1.3.3.进化算法与动态贝叶斯网络混合优化…10第2章静态贝叶斯网络…112.1静态贝叶斯置信网络2.2贝叶斯网络的特点与应用范围……………152.3贝叶斯网络的研究内容162.3.1计算复杂性162.3.2网络结构的确定问题2.3.3已知结构的参数确定问题…………182.3.4在给定结构上的概率计算…4福通而看高自曲着看西画192.3.5贝叶斯网络推理算法…………………19第3章动态贝叶斯网络基础283.1从静态网到动态网283.1.1概述283.1.2推导…………………………293.1.3动态贝叶斯网络表达要鲁垂鲁鲁中t曲·曹市壘曾曹吾普·量313.2动态贝叶斯网络的研究内容…………353.2.1动态贝叶斯网络推理……………………363.2.2动态贝叶斯网络学习…………………………39第4章动态贝叶斯网络推理464.1隐变量离散动态网络推理464.1.1模型数学描述…………………464.1.2马尔科夫的研究内容…4.1.3隐马尔科夫推理学习仿真…534.1.4隐马尔科夫其他拓扑形式…………564.1.5一般离散动态网络和隐马尔科夫关系584.2动态贝叶斯网络推理算法性能分析604.2.1动态网络转化隐马尔科夫仿真…614.2.2离散动态网络推理算法比较仿真……634.2.3连续动态网络推理比较仿真………724.3模糊推理与隐马尔科夫结合炮火校射……………754.3.1概述…音曲曹香音音音吾晋自粤吾·自·754.3.2模糊动态网络环境感知框架754.4隐变量连续动态网络推理4.4.1模型数学描述…794.4.2卡尔曼滤波图模型推理·日·曹曹曾鲁····804.5混合隐状态动态贝叶斯网络834.5.1模型数学描述……b音量章申曾要中命要即命·甲看834.5.2混合动态贝叶斯网络推理864.5.3混合动态贝叶斯网络学习89第5章动态贝叶斯网络结构学习算法……915.1动态贝叶斯网络结构度量体制…………915.1.1概述…………915.1.2动态网络的贝叶斯信息度量935.1.3动态贝叶斯网络BD度量965.2动态贝叶斯网络度量分解性能分析省着带鲁曹曹曹鲁鲁鲁虚鲁鲁中·985.3构建动态网络结构寻优算法…1145.3.1基于概率模型的进化算法…1155.3.2基于贝叶斯优化构造动态网络结构算法…1165.3.3学习动态贝叶斯网络……………1185.3.4动态夏叶斯网络推理1275.4基于贝叶斯优化构建动态网络结构算法仿真…128第6章动态贝叶斯网络结构学习模型1346.1平稳系统动态网络结构学习模型设计1346.1.1模型设计1356.1.2仿真试验1386.2变结构动态网络自适应结构学习模型设计…………1446,2,1模糊自适应双尺度1446.2.2动态系统非平稳程度和平稳性的测量1516.3非平稳系统网络结构学习仿真试验153第7章基于动态贝叶斯网络的路径规划1657.1无人机平面静态路径规划…1657.1.1基本概念……………1657.1.2基于相同威胁体的路径规划…1667.1.3不同威胁体下平面路径规划1717.1.4路径细化暨要命要曹吾帝吾辛事壶要面要吾吾曹中垂要晋吾曹事1767.2无人机动态路径规划1787,2.1概述1797.2.2平面动态环境下局部路径构图原则1797.2.3威胁变化下无人机平面路径规划………1827.2.4突发威胁体下无人机平面路径重规划研究1867.3无人机空间路径规划研究………………………1907.3.1空间改进型 Voronoi图………1907.3.2威胁变化下局部路径构图区域原则1957.3.3局部路径选择原则及战场感知模型…197第8章基于动态贝叶斯网络的自主控制…1998.1概述…1998.2快速构建决策网络结构方法…2008.2.1链形决策网络模型的建立………2018.2.2决策网络树形模型结构学习算法…2048.2.3一般决策网络结构学习算法2058.3进化算法与动态网络混合优化……2068.3.1算法基本思想2068.3.2转移网络作用中鲁鲁··章鲁···自··………2108.3.3混合优化自主控制算法描述…2108.3.4混合优化自主控制算法软件实现………211第9章无人机自主控制应用研究2249.1基于混合优化的无人机路径重规划.2249.1.1自主控制过程描述2249.1.2混合优化无人机路径规划仿真…2259.2无人机攻击多目标路径规划………………2379.2.1自主控制过程描述……………2389.2.2初始动态网络图构型2399.2.3无人机自主攻击多随机运动目标仿真240附录贝叶斯网络局部结构度量数学基础250A.1链形模型局部结构度量250A.2树形模型局部结构度量253A.3局部贝叶斯网络度量………………………………257参考文献…………………………………262
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    MFC编的心电采集程序,里面的动态显示心率曲线等可作为画曲线图。本程序仅用研究用途,勿用于商业。
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  • 基于MATLAB 的脉搏信号处理软件系统
    基于MATLAB 的脉搏信号处理软件系统,自己采集脉搏信号,之后用Matlab 的GUI 设计一个软件处理系统,能实现显示采集的信号,处理后的信号,然后输出脉率,频谱。并判断脉率的正常性,界面非常漂亮,脉搏信号用TXT文档保存,更换文档,就可实现对你的脉搏信号的处理!!效果非常好!
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