專業工程碩士畢業論文十篇

                            來源: www.1906175.com 作者:lgg 發布時間:2018-09-27 論文字數:37481字
                            論文編號: sb2018092021071523184 論文語言:中文 論文類型:碩士畢業論文
                            本文是一篇工程碩士論文,工程碩士專業學位是一種適合我國國情的學位類型和人才培養規格。從發展的勢頭看,工程碩士教育充滿著活力。
                            本文是一篇工程碩士論文,工程碩士專業學位是一種適合我國國情的學位類型和人才培養規格。從發展的勢頭看,工程碩士教育充滿著活力。在當今貫徹科教興國、可持續發展和人才強國三大戰略,全面建設小康社會的時期,學位與研究生教育如何發揮更好的作用,值得我們認真地研究和規劃。(以上內容來自百度百科)今天為大家推薦一篇工程碩士論文,供大家參考。
                             
                            專業工程碩士畢業論文篇一
                             
                            第 1 章  緒   論  
                             
                            1.1  課題研究背景及意義 
                            在國家能源格局結構調整的大背景下,油氣的需求和進口持續快速增長,油田采集、油氣水混流輸送都是今后國家能源戰略研究的重要方向。在原油的挖掘開采和管道運輸過程中,流體以烷烴、環烷烴、芳香烴、天然氣、輕烴、非輕烴氣體,礦化水以及少量砂礫、泥沙、蠟固體等各種有機和無機物質的混合狀態存在,這些物質混合在一起流動構成各種“相”,相通常指某一系統中具有相同成分或者相同化學、物理性質的均勻物質部分,其中油、氣、水三相占各相比例較大,其余相我們在計量考慮時忽略不計。這里的油相是指包含烷烴、環烷烴、芳香烴在內的各種液烴相,氣相是指天然氣、輕烴、非輕烴等氣體,水相多指流體中的礦化水[1,2]。 溫度、壓力、流量和物位是過程測量常用的四個參數,其中流量是石油測井流量計量的重要參數和指標。流量檢測儀表的結構形式、工作原理各異,應用范圍、場所不同,擅長優勢也不一樣。比如,渦輪流量計結構簡單,加工零部件少,重量輕,主要適用于高溫或低溫、高壓的極端測試環境;電磁流量計精確性、可靠性高,功能全面且耗能低,主要應用于食品工業、制藥生產、石油、冶金、化工等方面。流體振動流量計與渦輪流量計有相似之處,他們都沒有無可動部件,輸出信號是脈沖信號,不存在零漂問題。多相流量計是專門針對多相流的復雜性和隨機性的工業流量計,考慮到油田采集到的流型包含油氣水三相,首先考慮多相流量計進行測量,多相流流量計檢測包含單向流量儀表和多相流量測試模型組合測量量法和機遇軟測量技術的軟測量方法,具體包含多普勒流速計、LP型多相流量計、MPFM型多相流量計、EUROMATIC型多相流量計、德士古海底多相流量計、MCF351型多相流量計、Scroll  Flo型多相流量計、非侵擾式多相流量計、FLOCOMPⅡ型多相流量計、WELLCOMP型多相流量計[3-5]。多相流參數需要根據實際現象、獲得概念、通過建模進行預測、設計和控制,由于多相流中各并非均勻混合切不規則,而且以不同的速度流動,各項之間的速度是相對的,相與相之間存在相互作用,這些造成了多相流的復雜性和隨機性,多相流量計并沒有很好地解決這些難題。 
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                            1.2  國內外研究現狀
                            電磁流量傳感器相關技術理論的提出為油井測量多相流體帶來了強有力的技術手段,因為相關法可適用于任何流體系統的流量測量,相關法自 20 世紀 60 年代中期被提出,發展已經超過半個世紀,成為目前多相流流量測量技術中少數成為工業型儀表的流量測量技術之一。運用相關技術處理,將油管內部被測流體的隨機流動噪聲信號的“流量總和”的流動速度識別處理,進而將速度作為一種流量的識別變量,這就是相關流量計的測量原理。 1832 年法拉第第一次提出應用電磁感應的原理利用地球形成的磁場測量到了泰晤士河的流速,這一發現,開啟了 20 世紀 50 年代電磁流量計在工業領域應用的興起[6,7]。1957 年,中國研制出第一支電磁流量計,并掀起了國內生產電磁流量計技術的高潮,然而,由于我國電磁技術發展起步晚,科研力量不集中,電磁流量計的研發一直止步不前,落后于國外同期水平。隨著電子科學和信息技術的發展,電磁流量計已經發展到相當成熟的地步,利用電磁流量計測量流體,不受密度、黏度、溫度、壓力的影響,在一定范圍內也不受電導率的干擾,所以利用電磁流量計不能測量石油、石油制品、氣體以及有機溶劑等不導電的液體的原理,可以測量出流量中的含水量[8]。 在石油生產測井技術發展之初,科研人員找不到專門適合油氣水三相流流量測量的儀表,只能嘗試把油氣水三相分離出來運用單相流流量測量的儀器設備測量[9-11],然而單相流量計測量結果不能盡如人意。比如在石油原液流量較小時,單相流量計啟動排量受限而使得精度受到影響;井下少量固體殘渣會使三相流流體的密度發生很大的變化,干擾油氣水流量的測定從而造成很大誤差[12,13]。為了研制一種能夠應用于石油生產測井方面的油氣水三相流流量測量儀器儀表,科研人員做出了不懈的努力。Adamovskii L A 等人嘗試將電磁流量計與相關法測量技術相結合,通過使用兩個電磁流量計對鈉冷卻劑的測量信號測量并進行相關法運算,獲取鈉冷卻劑的流速,在控制鈉冷卻劑投放量上取得了突破。
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                            第 2 章  基于 FLUNT 電磁相關傳感器電極結構仿真分析 
                             
                            在諸多流量計中,相關法電流量計能夠實現擴展多相流中油氣等非導電相含率的量程范圍的效果,所以電磁相關流量測量傳感器在油田實際測量中有著廣泛的應用。電磁相關流量測量傳感器是一種綜合電磁學、材料學、流體力學、信號處理等各種領域的精密測量儀表,在各個參數的設定精度都要求非常高,尤其是信號的輸出端——傳感器的電極結構參數對傳感器流量和流速的信號測量都有著重要的影響。本章依據電磁相關流量測量傳感器的原理,利用 FLUNT 軟件對電磁相關流量測量傳感器的電極結構進行仿真分析,據此構建電磁相關傳感器模型,研究當電磁相關傳感器上、下游電極間距和管道內徑變化時,流過傳感器流體的流速變化,以實際流速和相關流速作為電極結構的優化指標,為下一步構建神經網絡模型奠定基礎。
                             
                            2.1 電磁相關流量測量傳感器的理論基礎 
                            電磁相關流量測量傳感器勵磁線圈有矩形、圓形和橢圓形幾種基本形式,其計算的基礎都是電磁學的基本定律——法拉第的畢奧薩伐爾定律,馬鞍形勵磁線圈能夠突破生產測井的狹小空間的局限,比矩形勵磁線圈在傳感器中測量管內部z=0 徑向平面中產生的磁感應強度分布情況較好一些[16]。在此基礎上,本章根據流體流量測量的基本要求,主要針對馬鞍形勵磁線圈產生磁場構建傳感器電機結構模型進行分析,并給出了馬鞍形勵磁結構電磁相關流量測量傳感器模型的外觀構造和剖面示意圖,如圖 2-1 所示為馬鞍形勵磁結構傳感器模型的外觀整體結構圖。 
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                            2.2 基于 FLUNT 的傳感器電極結構仿真模型
                            在自然界中,速度、溫度、壓力、濃度等物理量隨著時間和空間發生變化,他們在能量守恒、質量守恒、動量守恒的基礎上,在各種力的作用下形成了連續量場力學運動規律。計算流體動力學(Computational Fluid Dynamics, CFD)可以通過一些邊界條件、離散化編程對經典流體力學進行數值計算、數值模擬和數值分析。通常情況下,通過傳感器兩對電極測量得到信號是普遍認可的可以作為仿真原始數據的方法,但是考慮到實際實驗環境下提取的信號,需要無干擾的環境,即使是微弱的干擾都會對數據造成很大的誤差,接下來的實驗處理都將在此實驗數據基礎上計算建模,實驗采集到的數據誤差將造成后續數據的計算誤差,這樣優化傳感器電極的間距就沒有實際意義了。為了精確設定油氣水三相相關流量測量傳感器上下游電極的間距和傳感器管道內經的大小,我們使用 FLUNT 軟件對該流量模型進行仿真。FLUNT 是 CFD 軟件包中主要用于流體及其傳熱的計算的軟件,采用有限差分法求解差分方程,基于 C 語言編程開發,適用于多種操作系統。利用 FLUNT 仿真軟件需要前處理、仿真計算和后處理三個過程。前處理包括計算區域計算機識別,通過將 Solid Works 模型導入到 Gambit 中,作為輸入將對生成區域進行剖分,生成計算所用的網格,選用適當求解器,標識計算區域邊界類型。Solid Works 是用來繪制高質量三維機械制圖的軟件,本文中所模擬的油氣水三相流傳感器管道就是用該軟件繪制的,該軟件功能強大、易學易用和技術先進,提供不同的設計方案,能夠減少設計過程中的錯誤,是領先的、主流的三維 CAD 制圖軟件。FLUNT 軟件通過有限差分法求解差分方程進行仿真計算,對計算結果進行歸納總結,FLUNT 通過菜單接口和編程接口與用戶進行信息交互,提供等壓線、等溫線、熱流曲線、阻力與阻力系數、升力與升力系數、速度矢量圖、對流換熱系數、壁溫等直觀圖對數據進行顯示。通過 FLUNT 軟件對所需要構建的電磁流量計傳感器電極結構模型,首先進行物理層面的分析,從而確定仿真模型的大體結構;之后根據分析過的物理模型建立仿真模型,并對仿真模型進行設置,來最終達到可以替代物理結構完成測試的目的;最終對建立的仿真模型進行進一步的細分、設計,包括網格劃分、單元屬性分配以及仿真模型各個區域的劃分。 
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                            第 3 章  基于神經網絡電磁相關傳感器電極結構模型構建 ........21 
                            3.1 基于 RBF 神經網絡擬合非線性模型的基本思想 ........... 21 
                            3.1.1 RBF 神經網絡的組成和結構 ...........21 
                            3.1.2 RBF 神經網絡擬合非線性模型的方法 ....22 
                            3.2  基于 RBF 神經網絡的電磁傳感器電極結構模型 ........... 26 
                            3.2.1  基于  RBF 神經網絡電極結構特征參數提取 .............26 
                            3.2.2  電磁傳感器電極結構 RBF 神經網絡模型 ........30 
                            3.3  本章小結 .... 32 
                            第 4 章  基于燕群算法電磁相關傳感器電極結構優化設計 ........33 
                            4.1 基于燕群算法電磁相關傳感器電極結構優化的原理和步驟 ............. 33 
                            4.1.1 基于燕群優化算法的傳感器電極結構優化設計原理 ...........33 
                            4.1.2 基于燕群優化算法的傳感器電極結構優化設計的步驟 .......40 
                            4.2  電磁相關傳感器電極結構優化設計結果分析 ...... 42 
                            4.3  本章小結 .... 47 
                             
                            第 4 章  基于燕群算法電磁相關傳感器電極結構優化設計
                             
                            本章引入一種闡述群體智能的多目標求解的燕群優化算法(swallow  swarm optimization,  SSO)得出電磁相關傳感器電極部件的最優化結構。將構建的電磁相關傳感器結構模型進行權值分配,從而將多目標優化問題轉化為單目標優化問題,并利用一種燕群優化算法尋找單目標優化問題的最優結構參數解,完成對電磁相關傳感器電極結構的優化。 
                             
                            4.1 基于燕群算法電磁相關傳感器電極結構優化的原理和步驟 
                            科學家通過對生物種群在捕食、聚群、遷徙、繁殖方面的研究觀察,探索到一些能夠解決優化問題的生物啟發式算法現今應用最廣泛的有人工魚群算法和益群算法。英國科學家 Rob G. Bijlsma 和 Bennie van den Brink 進行了大量的調查,發現燕子是生活高度集群化的鳥類,每個燕群包含數萬甚至十萬只燕子,每年跨越大陸飛行 17000 公里[49]。燕子不僅在遷徙數量上位居生物界的前列,更是以 170公里每小時的遷徙速度創下了高速記錄。燕群這一特性非常適用于增快有效粒子的收斂速度和最短時間解決優化概率問題。燕群自身的飛行軌跡是混沌無章的,但又能迅速完成集體活動,根據燕群遷徙以及他們的日常行為特征抽象成數學算法,實現全局最優搜索。2013 年,Mehdi Neshat,Ghodrat Sepidnam,Mehdi Sargolzaei根據燕群生物行為原理提出燕群優化算法(swallow swarm optimization, SSO),算
                            法將燕子種群分為探索粒子,指引粒子和盲目粒子三種粒子,運用用數學語言對燕群行為進行描述,并通過同一函數的尋優時間和迭代次數與傳統粒子算法做出比較,證明了燕群算法的優秀特性[50]。 在燕群遷徙的過程中,一些燕子總是飛出燕群區域,像是在擾亂燕群的秩序。但這些燕子在燕群中起著至關重要的作用,他們往往剛剛成年不會拘束在燕群約定俗成的區域里而更有機會找到燕群集中區域以外的食物,然后呼叫其他成員一起搬運食物。同時他們也很敏感,他們能迅速發現天敵即將發起攻擊,并且通過聲音告知其他成員這些危險的信號。以上的啟示應用于燕群算法中,將這些燕子定義為盲目粒子(Aimless particle),符號 oi ,盲目粒子可以增加找到最佳點的機會,并且如果其他粒子收斂在一個錯誤的局部最優點,盲目粒子可以通過獨立的移動增強隨機突破局部收斂而找到更優點的幾率。 
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                            結   論 
                             
                            電磁相關流量測量傳感器的設計水平決定著是否可以準確地測量油井的流量,進而在一定程度上也影響著石油行業的發展前景。本文在分析了電磁相關流量測量傳感器的關鍵部件電磁相關傳感器電極結構的設計原理,在此基礎上提出了一種集合傳感器流量有限元仿真、神經網絡的非線性建模、燕群優化算法技術的方法,得到了最優電磁相關傳感器的電極結構參數。具體研究成果如下所述:
                            (1)  實現了電磁相關流量測量傳感器電極結構的 FLUNT 仿真分析。在對電磁相關傳感器物理模型進行分析的基礎上,利用 FLUNT 有限元仿真軟件對電極結構模型進行網格劃分、邊界設定、流速生成,分別對總流量為 20m3/d,80m3/d,150m3/d 下電磁相關流量測量傳感器上、下游電極間距變化的仿真速度云圖和管道內徑變化 MATLAB 三維流速圖。
                            (2)  建立了電磁相關傳感器電極結構參數變化下的非線性系統模型。提取FLUNT 軟件獲得的仿真數據特征參數,以流體實際流速和相關流速的誤差作為電極結構優化評價指標,作為訓練樣本訓化 RBF 神經網絡,得到以上下游電極間距和管道半徑為輸入,以優化評價指標為輸出的非線性函數。 
                            (3)  選取了燕群優化算法并據此得出了電磁相關流量測量傳感器電極結構模型的最優參數解。在不同權重參數下得出了優化評價指標的最優解為 0.1159,0.1019,0.1021,對比仿真誤差與優化誤差的值,在三個最優解的情況下得出電磁相關流量測量傳感器電極的最佳距離是 10.75mm,管道內徑為 16.1mm。 
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                            參考文獻(略)
                             

                            專業工程碩士畢業論文篇二

                             
                            第 1 章  緒論 
                             
                            1.1  人眼波前技術及視覺矯正 
                            人眼經過長期進化已趨于完善,作為整體,人眼是一個結構復雜且功能完善的視覺系統,然而作為個體來看,人眼并非是理想的光學系統。個體人眼除受衍射極限和視錐細胞的結構限制了其分辨極限外,還因個體眼存在的像差使其視力與理想情況存在很大的差距[1-5],因此,人眼像差的矯正一直是人們關注并努力探索的科學領域。人眼除離焦和像散之外,還存在著許多其它的像差,如球差、彗差和非規則高階像差等,這些像差同樣對視覺有嚴重的影響。但是,人們一直未能對人眼存在的這些像差進行詳細且精確地描述,所以,百余年來只是采用球-柱眼鏡矯正人眼的離焦和像散[6,7]。 直到上世紀 90 年代德國海德堡大學的 Josef  F.  Bille 博士和梁俊忠博士開創了采用 Hartmann-Shack 波前傳感器測量人眼波前像差技術,使人眼的初級像差和高階像差得以精確地測量,才使得人眼高階像差的矯正、視覺的改善成為可能。Josef  F.  Bille 博士和梁俊忠博士應用 Hartmann-Shack 波前技術將人眼像差以Zernike 項的形式進行描述[8-10],并結合自適應光學技術,揭示了人眼高階像差給視覺成像帶來的影響,他們的研究為眼科學和視覺領域帶來革命性的變化。 隨著人眼波前技術的出現,使視覺質量的改善和提高有了突破性的進展。波前技術是進行視覺診斷的有效手段,它可以給出眼睛波前像差所需的全部光學信息,所測量的波前能夠反映出從角膜到晶狀體的整個眼睛的光學缺陷。波前像差不僅為患者提供了視覺矯正的處方,還為視網膜成像質量提供一個完整的描述方法[11]。波前技術已逐步被應用在視覺和眼科學領域,并取得了引人矚目的成就,同時也成為世界范圍內的研究熱點[12]。
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                            1.2  人眼波前技術及視覺矯正國內外發展概況 
                            人眼像差的研究歷史悠久,從 Yong 和 Helmholz 最先報道了眼睛作為一種光學系統,也和其他光學系統一樣具有光學像差,之后人們進行了各種人眼像差測量方法的研究。Thomas Yong[13](1801)和 Volkman[14](1846)最先使用主觀光線追蹤技術對人眼的球差進行了測量。Ivanoff[15]分別在 1946 年和 1953 年對主觀光線追蹤技術進行了改善,引入了雙通道技術,使得測量方法更具有可行性,同時還應用這種雙通道技術對人眼的球差及色差進行了測量。1962 年,Smirnov[16]通過對主觀光線技術的改進處理,第一次得到了確切的人眼波前像差。然后Howland 在 1976 年[17]和 1977 年[18]在主觀光線追蹤技術基礎上,使用自制的主觀像差儀測量了人眼的波面像差,并首次提出采用 Zernike 多項式表示波面像差。人眼波面像差可分為低階像差和高階像差:Zernike 多項式 3 階以下的像差稱為低階像差,即臨床上所稱的屈光不正,包含傳統意義上的近視、遠視和散光;3階和 3 階以上的像差稱為高階像差,即臨床上統稱的不規則像差,包含球差、慧差、像散等。1990 年 Cambell  和 Smironet[19]、1992 年 Webb 等人[20]、1996 年 Woods等人[21]、以及 1998 年 Cui 和 He 等人[22]都曾對主觀光線追蹤技術進行了各種改進與優化,并對人眼波前像差及其視覺矯正等問題進行了更加深入的研究和討論。但這測量方法都過重地依賴于被測者的反應能力,具有高度的主觀性。于是在 1984 年 Walsh 等人[23]重新修改了 Howland  像差儀,研究出了另一種人眼像差的測量方法,稱作雙程技術。1995 年 Atchison  和 Walsh  等人[24]又對雙程技術進行了完善。雙程技術是利用視網膜上的像得到對應光線像差,然后將其轉換為波前傾斜,從而計算得出人眼波前像差值。所以,視網膜上像的質量對結果有著重大影響。同樣在 1995 年,Collins 等人[25]研究發現雙程技術存在一定的局限性,其采樣率較低并且無法表示出高階像差。 
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                            第 2 章  實際人眼光學系統的建立 
                             
                            在當今社會,視覺矯正技術的研究發展迅猛,簡單的眼模型早已不能滿足研究的需要。不同人眼的生理結構會導致其具有個性化的光學特性和成像質量,在視覺矯正過程中需要考慮個體人眼的生理特征,因此,構建實際人眼的光學系統,對其進行相應的視覺矯正,才能更好地改善人眼的成像質量。也就是說,實際人眼光學系統的建立是我們開展視覺矯正工作的基礎。在本章,結合臨床檢測出的實際人眼光學系統的相關參數,應用光學設計軟件 ZEMAX 的優化功能[42,43],構建出實際人眼光學系統。 
                             
                            2.1  實際人眼光學系統的建立方法 
                            圖 2.1 是人眼光學系統結構示意圖。人的眼睛近似球形,正常成年人眼球的前后徑平均為 24  mm,垂直徑平均 23  mm,人眼結構從外到內依次為角膜、前房、瞳孔、晶狀體、玻璃體及視網膜。角膜(Cornea)是眼睛最前面的透明部分,覆蓋虹膜、瞳孔及前房,為眼睛提供大部分屈光力;角膜后方與虹膜之間的空腔稱為前房(Anterior chamber),從光學觀點出發,前房深度是很重要的,因為它會影響眼光學系統的總體屈光力;虹膜(Iris)位于眼球中部,眼睛的顏色就由虹膜所體現,虹膜中心帶有圓孔,稱為瞳孔(Pupil),瞳孔口徑隨環境的明暗不同會自動放大和縮小來控制進入人眼的光量強度;晶狀體(Lens)位于虹膜之后,呈雙凸透鏡狀,是眼球屈光系統的重要組成部分,也是唯一具有調節能力的屈光介質,晶狀體的調節能力隨著年齡的增長而逐漸降低;玻璃體(Vitreous body)是無色透明膠狀物體,充滿于晶狀體后面的空腔里,其折射率為 1.336;視網膜(Retina)居于眼球壁的內層,是一層透明的薄膜,視網膜上分布著視錐細胞、視桿細胞層,神經節細胞,神經纖維等感光器和傳導器,視網膜就像一架照相機里的感光底片,專門負責感光成像。 人眼成像過程是周圍物體發射或反射出來的光,經過角膜和晶狀體的共同作用,聚集在眼睛后面的視網膜上,形成物體的像,視網膜上分布的視覺細胞受到光的刺激產生興奮,并經視神經把信息傳送到大腦,在大腦皮層形成視覺,人眼就能看到了物體。在成像過程中,角膜承擔了主要的屈光作用,晶狀體完成調節功能。 
                            ...........
                             
                            2.2  實際人眼光學系統的建立
                            應用 OrbscanⅡ眼前節分析儀測量實際人眼的角膜厚度、角膜前后表面參考球面曲率半徑和前后表面各點高度。圖 2.3 和圖 2.4 分別是所測得的 qw 右眼角膜前表面和后表面地形圖。圖 2.3 和圖 2.4 中給出的角膜厚度為 0.558 mm,角膜前后表面參考球面曲率半徑分別為 7.57 mm 和 5.90 mm。角膜地形圖給出的角膜表面各點的高度值 h,是該點角膜曲率半徑 r 與參考球面曲率半徑 R 的差值,即 h=r-R。根據角膜前表面和后表面高度數據,將角膜前、后表面表示為多項式的形式。考慮到應用ZEMAX 光學設計軟件進行晶狀體結構優化時,需要角膜的面型結構參數,選用ZEMAX 光學設計軟件中帶有高次非球面的奇次非球面(Odd Asphere)多項式表示角膜前后表面的面型。 
                            .............  
                             
                            第 3 章  角膜和晶狀體像差補償關系研究 ........ 21 
                            3.1  角膜和晶狀體幾何像差研究 ......... 21 
                            3.2  角膜和晶狀體波前像差分析 ......... 22 
                            第 4 章  波前引導的激光角膜手術研究 ..... 25 
                            4.1  波前引導的激光角膜手術矯正面像差數據獲得方法 .... 25
                            4.2  波前引導的激光角膜手術偏差容限研究 .......... 28 
                            第 5 章  個性化人眼高階像差矯正鏡頭研究 .... 35 
                            5.1  研究背景 ...... 35 
                            5.2  個性化人眼高階像差矯正鏡頭研究 .... 35
                            5.2.1  目視矯正鏡頭的初始結構 .......... 36 
                            5.2.2  目視矯正鏡頭的優化設計 .......... 37 
                            5.3  目視矯正鏡頭研究結果 .......... 42 
                             
                            第 5 章  個性化人眼高階像差矯正鏡頭研究 
                             
                            5.1  研究背景
                            目鏡是用來觀察前方光學系統所成圖像的光學器件,是目視光學儀器的重要組成部分。無論是望遠鏡、顯微鏡還是許多其它的光學儀器都需要目視系統[57,58]。通常經由目鏡所成的像將直接由人眼接收,而人眼光學系統本身所存在的像差會對目視效果產生影響,降低目視儀器應有的分辨率和使用性能[59]。所以,如何將人眼光學系統存在的高階像差矯正引入目視儀器,從而使目視儀器獲得本應達到的最佳指標,是視覺矯正研究需要解決的關鍵問題之一。 迄今為止,所有目視儀器如顯微鏡、望遠鏡、頭盔顯示器等在設計時都是只考慮了人眼的離焦特性,雖然顧及了眼睛調焦、雙眼匯聚以及它們之間失配的影響,但對儀器使用性能產生更大影響的人眼球差、彗差和高階像差尚未進行矯正,大大降低了儀器的使用性能[60]。而目前在實際應用時,對目視儀器分辨率的要求也都大大提高了,如上世紀 80 年代后發展起來的顯微外科技術是借助于顯微鏡的放大,使用精細的顯微器械對細小組織進行精細手術,現已廣泛應用于婦科、泌尿科、神經科、眼科、鼻科、喉科各個專業,光學放大設備性能的提高,是顯微外科技術發展的必備條件[61];軍事上各種需要目視的武器和軍用成像裝置,如軍用望遠鏡、軍用瞄準鏡、軍用夜視鏡等,如果能配有矯正人眼高階像差的個性化目鏡,將會更有效地提高武器的使用精度[62];對于像差檢測和矯正的自適應光學技術,最早、最成功的應用就是解決了地對空觀測光學成像和天基對地遙感觀測高分辨率光學成像問題,應用自適應光學技術來補償大氣湍流引起的包括高階像差在內的波前畸變,使物鏡得到接近衍射極限的目標像,而地對空觀測光學成像系統的目鏡設計[63,64],沒有考慮人眼高階像差的矯正問題,使整個觀測系統的分辨率遠低于衍射極限。因此,如何將人眼高階像差的矯正引入目視儀器,使人眼達到分辨極限,是目前急需解決也具有廣泛應用價值的科學問題。 本章將開展用于目視光學儀器的人眼高階像差矯正鏡頭的研究,使目視光學儀器達到最佳使用效果。對于目視光學儀器來說,相對人眼的物距是不變的,這樣人眼在使用目視光學儀器時,眼的調節基本不變或變化很小,因此像差矯正鏡頭的視覺矯正效果會十分理想,有很好的應用前景。 
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                            總結 
                             
                            本文研究了實際眼光學系統的構造方法,并利用測量得到的 qw 右眼角膜地形圖、眼軸長度、波前像差等數據,通過光學設計軟件 ZEMAX 的優化功能,構建出了實際人眼光學系統結構。根據實際眼光學系統,研究了角膜和晶狀體的像差補償關系,給出了數值結果;研究了波前引導的激光角膜手術矯正面像差數據的獲得方法和手術偏差容限;研究了人眼高階像差目視矯正鏡頭和雙焦點高階像差矯正眼鏡。 本章對論文的研究內容及結果進行了總結,并對需要進一步討論的問題進行了展望。由 Orbscan II 角膜地形圖儀測量出實際人眼角膜表面參數,并將其擬合為光學設計軟件 ZEMAX 所需面形;應用 BMF-200 眼科 A/B 型超聲波測量出眼軸向各部分長度;應用 Hartmann-Shack 波前傳感器測量出人眼波前像差,并利用已有的眼球各部分光學常數,應用 ZEMAX 光學設計軟件的優化功能,優化出實際人眼晶狀體的光學結構參數,進而構建了實際人眼光學系統結構。其中所得到的實際人眼晶狀體的光學結構參數如下:晶狀體前、后表面曲率半徑分別為8.449025  mm 和-6.0  mm;晶狀體前表面為澤尼克標準矢高面(Zernike  Standard Sag Surface),晶狀體后表面為偶次非球面(Even Asphere)。 
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                            參考文獻(略) 
                             

                            專業工程碩士畢業論文篇三

                             
                            第一章  緒論 
                             
                            1.1 研究背景和意義
                            人類互相溝通交流最簡單最直接的方式就是語言表達。混響存在于我們日常生活的方方面面,古人就有“余音繞梁,三日不絕”來形容混響。但混響也是不容忽視的問題。由于環境的多樣性,尤其是在相對封閉的室內空間中,如音樂廳、教室和會議廳等,當麥克風和說話者之間的距離較遠的時候,麥克風接收到的語音信號所含混響聲[1]就比較明顯。混響的存在使接收到的說話者的聲音清晰度降低,混淆不清,甚至嚴重地影響了語音音質的清晰度和可懂度。 近年來,數字信號處理技術得到迅猛發展,并廣泛地應用于人們的學習,工作和生活中。隨著人們對語音通信質量的需求不斷地增加,對通信設備的要求逐漸提高。混響不僅影響人們的聽覺,特別是有聽覺障礙的患者,而且對通信設備的聯絡和自動語音識別等系統的性能也產生不可忽視的干擾,嚴重時可能導致系統的癱瘓。因此,抑制或消除混響的影響,分離目標語音非常必要。 混響語音分離是從房間混響中提取目標信號,這類似于“雞尾酒會”問題(Cocktail-Party)[2],抑制、降低噪聲的干擾,選擇并提取感興趣的聲音信號。DSP 技術發展的日臻成熟,語音分離技術被廣泛應用于各個領域,比如語音識別、說話人識別、無線電視電話會議、電子耳蝸、助聽器研究和聲源定位等[3]。語音分離技術的研究是一個科學熱點和難點課題,具有較強的理論意義和廣闊的發展前景。 
                            ........
                             
                            1.2 研究現狀 
                            語音分離主要對提取聲音信號的交互方式進行假定,嘗試從被污染的語音中分離目標語音。盲源分離(Blind Sources Separation, BSS  )[4]是語音信號處理領域中重要的研究方向,它的提出始于20世紀80年代。盲源分離模型的定義是在源信號和傳輸通道參數都未知的情況下,僅由觀察到的混合信號恢復出目標源信號的過程。 1986年,在美國Utah州召開的神經網絡計算會議上,Jeanny Herault和Christian Jutten提出了一個遞歸網絡模型,基于類似Hebb學習規則的算法,實現混合信號中獨立源信號的盲分離,奠定了后期算法的基礎,開啟了盲源分離標志性的研究時代。 Comon 于 1994 年首次提出了獨立分量分析   (Independent  Component  Analysis ,ICA)[5][6]的概念,ICA的基本原理是:利用信號的高階統計量,經過適當的線性變換,使各個源信號之間彼此獨立,然后分離出目標源信號。獨立分量分析法自提出后就被越來越多的研究人員關注,1995年美國加州圣地亞哥大學的Bell和Sejnowski提出了信息最大化的方法解決盲源分離問題[7]。1996年B. A.Pearlmutter基于ICA的原理,引入最大似然準則函數[8]。1997年Hyvarien提出了快速固定點算法[9],即Fast ICA算法,該算法計算簡單且快速收斂,具有良好的穩定性,被廣泛應用于盲源分離中。2000年后,對ICA算法的研究取得了更多成果。Herrnann提出了基于源特性的目標函數[10],Eriksson于2003年提出了利用傅立葉系數構建最小化特征函數的ICA算法[11],Almeida于2004年提出了基于互信息的ICA算法[12]。至今,  ICA仍是盲源分離的研究熱點。 計算聽覺場景分析(Computational Auditory Scene Analysis,CASA)[13]能夠模擬人類的聽覺感知系統,成為盲源分離的重要研究方向。自Cooke提出的早期CASA語音分離系統后,得到了巨大的發展。CACA系統模型基于一個很重要的生理感知能力——聽覺掩蔽效應[14],較強能量的聲源信號會掩蔽掉較弱能量的聲源信號。
                            .........
                             
                            第二章 混響的基本知識 
                             
                            混響是生活中很常見的現象。聲源發出后,在室內各壁面(包括地面)上連續發生多次反射形成交叉混和在一起的多重回聲形成混響。在信號處理中,對相對封閉的空間采集或錄制聲音信號時,麥克風接收到的信號不僅包括聲源直接傳輸的直達聲,還包括聲源經其他反射面或障礙物反射得到的疊加反射聲波,除此之外還可能包括其他聲源產生的干擾疊加信號。 
                             
                            2.1 房間混響
                            聲源發出的聲波在房間內傳播時,由于天花板、墻壁和地板等障礙物發生的反射,并且經反射后都要被障礙物吸收一部分。反射后語音信號幅度變大,相位產生變化,與聲源信號波形相似,但由于后續的反射信號疊加產生“污染”。當聲源在室內和相對封閉的空間里停止發聲后,聲音信號在房間內經過障礙物的多次反射和吸收,到達麥克風的聲音信號除了直達聲外還包含聲音信號經其他反射面傳來的反射聲音信號,形成一系列疊加信號,這種現象叫做房間混響。一般來講,麥克風接收到的混響信號包括直達聲(聲源直接傳播到麥克風的聲音),前期混響(Early Reverberation,聲源經過反射面較短時間到達的反射部分)和后期混響(Late Reverberation,聲源到達后較長時間的反射部分)[24]。室內混響如圖 2.1 所示。 
                            .......
                             
                            2.2 混響的模型
                            研究混響語音分離問題的過程中,現有的實驗條件難以滿足要求,因此采用混響語音仿真模型,模擬房間脈沖響應適用最廣的就是鏡像源(Image-source  model,  ISM)模型。Allen和Berkley[27]等人基于統計聲學的研究,提出經典的ISM模型。鏡像源模型依據鏡面反射原理,求得鏡像聲源的反射軌跡。該模型假定房間是矩形的,各障礙物表面都是光滑的,對聲波呈鏡面反射,且每次反射都損失部分能量。將此現象看作是一系列信號強度逐漸衰弱的鏡像源,語音質量是指語音中所含字、詞和句的清晰程度。語音質量評價不僅與信號處理有關,而且與心理學、生理學的研究密不可分。在選擇語音質量評價時既要有主觀感受也要有客觀分析。進行語音質量評價需要綜合多學科信息,最大可能嚴謹、科學地分析和評估語音質量。因此,如何準確合理地選擇語音質量評價方法,是一個相當棘手的難題。 實現混響語音分離后,需要對實驗結果進行科學地評估和比較,分析目標語音分離的效果。語音質量根據混響語音分離的效果從主觀和客觀兩個方面進行評價。主觀的效果主要依賴人們的聽覺,比較直接、便捷,而客觀評價方法通過對生成數據的分析和處理,準確直觀地反映語音分離的效果。 
                            .............
                             
                            第三章  基于計算聽覺場景分析的混響語音分離 .... 17 
                            3.1 引言 ..... 17 
                            3.2 算法框架 ....... 17 
                            3.3 實驗結果與分析 ..... 29 
                            3.4 本章小結 ....... 33 
                            第四章  基于深度神經網絡的混響語音分離 ............ 35 
                            4.1 深度神經網絡 ......... 35 
                            4.1.1 深度神經網絡的結構 ....... 35 
                            4.1.2 深度神經網絡的訓練 ....... 36 
                            4.2 基于 DNN 學習的單聲道混響語音分離 ...... 37 
                            4.2.1 特征提取 ....... 37 
                            4.2.2 DNN 的模型訓練 ............. 38 
                            4.2.3 后期處理 ....... 39 
                            4.3 基于 DNN 分類的雙聲道混響語音分離 ...... 40 
                            4.3.1 算法原理 ....... 41 
                            4.3.2 特征提取 ....... 42 
                            4.3.3 DNN 分類 ..... 46 
                            4.4 實驗結果與分析 ..... 48 
                            4.5 本章小結 ....... 51 
                            第五章  總結與展望 ............ 53 
                            5.1 全文總結 ....... 53 
                            5.2 研究展望 ....... 54 
                             
                            第四章 基于深度神經網絡的混響語音分離 
                             
                            4.1 深度神經網絡 
                            深度神經網絡(Deep Neural Network,DNN)實質上就是擁有多層網絡結構的人工神經網絡,通常指隱藏層的個數多于1的人工神經網絡。早期人工神經網絡的延伸和發展形成深度神經網絡結構。多倫多大學Hinton[38]教授于2006年發表了一篇介紹新的神經網絡模型的論文《Reducing the dimensionality of data with neural networks》以來,深度學習引起了相關研究者的熱情和興趣。其基本原理是建立模擬人腦的認知模型,通過整合低層的特征,生成抽象表達的高層信息,然后利用高層的信息來表現屬性、目的或者特征,挖掘數據的特征表達式分布,它能夠對大規模的數據進行聚集、分類和處理信息,使計算機仿照人腦認知能力解釋數據。近些年來,深度學習理論的研究在語音、圖像和人工智能等各個領域都取得了迅速的發展。 深度神經網絡通過用數學模型建立和設定一定的激勵函數進行有監督或無監督式訓練,提取得到數據的網絡參數來用于比如特征提取等任務中。大量神經元組成的層級式的拓撲網絡結構模擬人的神經網絡系統,神經元之間通過不同的權重相互刺激,擬合數據間的復雜關系,挖掘數據間更深層的信息,影響整個神經網絡的輸出。隨著其深度的加深,深度神經網絡的優點也越來越凸顯,隱藏層的增加大幅度提高其網絡的自適應性和自組織能力。 
                            .........
                             
                            總結 
                             
                            隨著人機交互需求的日益增加,在通信和信號處理等領域,從帶有噪聲和干擾的復雜的觀測信號中提取人們所需要的目標信號都有實際的應用。像在房間混響這樣復雜的環境中,諧波特征被破壞,觀測信號也變得十分復雜,提取目標信號就變的十分困難。混響語音分離一直都是語音信號處理研究的熱點和難點,在實時語音通訊設備、助聽器、自動語音識別技術等應用中具有廣闊的發展前景。 根據本文對混響語音分離初步研究工作,重點研究了兩個比較前沿的科學熱點領域:計算聽覺場景分析和深度神經網絡。基于對以上課題的深入研究,提出了三種不同的混響語音分離的模型,主要完成了以下幾項任務: 
                            1.詳細闡述了混響的基本知識,包括混響語音的產生過程,特征參數和其影響,以及混響的特點。重點分析了混響的數學模型和仿真模型——ISM模型,介紹了混響語音分離后的效果的評估,引出主觀和客觀的評測指標,分析了這幾種指標的實現方法。 
                            2.由于混響環境下系統脈沖響應時間過長,甚至超過信號的平穩時間,諧波結構受到很大的破壞,傳統的基音檢測和單元標記方法不能適用。針對房間混響條件下基音檢測算法性能嚴重降低,提出了一種基于多基音檢測和監督學習的分離算法。算法采用隱馬爾可夫模型對選擇的通道進行多個基因跟蹤,并通過多層感知器對時頻單元標記。為提高標記的準確性,對語音和非語音模型分別訓練,并使用最大似然比檢驗選擇訓練模型,通過實驗仿真證明,提出的算法優越于Jin算法,能夠保持良好的性能。 
                            3.針對混響和加噪條件下語音可懂度和音質的大幅度降低,提出兩種基于DNN的混響語音分離算法。基于DNN的單聲道混響語音分離算法通過學習從污染語音到純凈語音的量級頻譜圖的映射,對深度神經網絡進行直接訓練,實質上衰減了由混響環境和背景噪聲導致的失真。基于DNN的雙聲道混響語音分離算法則利用深度神經網絡強大的學習能力,通過實現時頻單元的分類任務,完成目標語音的提取。使用雙耳間時差和強差的雙聲道特征以及Gammatone頻率倒譜系數的單聲道特征作為分類的主要聽覺特征。評估和對比表明基于DNN的混響語音分離算法在各種多聲源混響條件下產生良好的分離結果。 
                            .........
                            參考文獻(略)
                             

                            專業工程碩士畢業論文篇四

                             
                            第一章 緒論
                             
                            1.1 課題的研究背景及意義
                            目前 SVM 已經成功的運用于 ECG 的檢測和識別、文本識別、手寫字體識別、人臉圖像識別、基因分類等研究中。近些年來,醫學專家和學者發現了許多電生理現象與 J 波有著密切的關系。其中有生理性的心電圖變異,主要的表現為 ERS,在正常人群的檢出率一般在 2.5%到 18.2%之間,也有由低溫、高血鈣、腦外傷等引發的病理性變異,如 Brugada 綜合征、猝死綜合征及特發性心室顫動等,在心臟疾病患者中的發生率在 27.3%到 34.6%之間,我們統稱為 J 波綜合征。近期的相關研究同時表明,幅度超過 0.1mv 的 J 波同時伴有 ST 段的變化(生理性變異)將會產生惡性的過早復極綜合征,存在上述過早復極綜合征的患者容易引起惡性的心律失常、致命性的 MI,甚至可能導致猝死。因此,J 波和 J 波綜合征可以作為一個新的指標來預警惡性室性心律失常、心臟性猝死等一系列心臟疾病,有著十分重要的臨床研究意義,使得如何快速識別 J 波變得很有現實和可操作的意義。目前 J 波的許多研究主要處于臨床階段,醫生通過觀察被檢測者的心電圖尋找 J 波,但因 J 波幅值不太大,有時不容易被發現,所以將 J 波從心電信號中快速并準確識別出來具有現實的意義。現大多有關的研究從細胞電生理、離子流機制和遺傳學基礎等方面出發來研究變異的 J 波,雖然能相對準確的檢測出來,但因為需要較長的分析時間而不利于及時診斷病情。因此快速識別 J 波是一個很重要的研究課題,尤其隨著動態心電監護儀的大幅度的普及,如何實時的檢測出 J 波使本課題變得更加有了現實的意義。本文的主要采用 SVM 從 ECG 信號中分類出 J 波信號,為后續 J 波的良心與惡性的具體分類奠定了基礎,從而為心肌梗死、惡性心率失常、心肌缺血等疾病預防、發現和治療提供參考,以降低惡性心臟病變的死亡率。
                            ..........
                             
                            1.2 J 波及 J 波綜合征研究概況
                            雖然屬于最早被研究的一種生物電信號,但因它擁有較直觀的規律性、比其它電信號更易檢測的特性,心電信號已經漸漸成為醫生及學者最常用的一種生物電信號。隨著不斷成熟的心電圖分析技術,許多很難發現的疾病都很快的被檢測出來。自 Einthoven發明心電圖記錄儀起,人們便堅持不懈的研究心電記錄儀保留下來的紙質心電圖的各個變異波對應的臨床意義。經過大量學者和專家不斷的探索,人們漸漸的發現,波形的不同其實代表著心臟健康狀態的不同,心電圖局部的變化可能預示了某種心臟疾病的產生。多學科的交叉融合、科研手段不斷細化使得心臟病專家及學者正在慢慢的揭示更多的心電圖的奧妙[1]。眾所周知,心臟有節奏的收縮和舒張運動過程中會不斷釋放生物電刺激,在整個電刺激的傳遞過程中,心臟的每個組織都會發生電位的變化,變化的電位傳遞至身體表面進而會產生心電信號。將電極放置到身體上的幾個特定的位置(比如胸前或者四肢),從而能獲得心臟的由除極到復極相互交替循環中產生的多種形式的電位變化圖形,我們簡稱為心電圖。一個正常的體表心電圖周期由 P 波、Q 波、R 波、S 波、T 波和 U 波組成,連接各個波的間期分別為 PR、QT、ST 等[2]。圖 1-1 為心電信號的一個周期。
                            ..........
                             
                            第二章 支持向量機及特征向量相關理論
                             
                            2.1 支持向量機
                            自從 Vapnik & Cortes[31]等人 1995 年首次提出 SVM 后,因其十分重要的理論和實際價值,SVM 逐漸變為機器學習領域的研究焦點和熱點。其中 SVM 是一種數據挖掘算法,存在結構風險最小化、比非線性函數逼近方法有更強的泛化能力、能夠達到最小經驗風險和置信范圍等一系列的優勢,目前 SVM 已經非常成功地處理了回歸問題和模式識別(分類問題、判別分析)等諸多問題,在綜合預測、評價等領域中也有所建樹[31,32,33]。SVM 是一種以統計理論為基礎學科的算法,其應用范圍受到統計學習理論重點研究情況的制約,即主要適用于小樣本數據規律及性質的研究。因此本文在介紹 SVM 前先對統計學理論做個簡單的介紹。Vapnik 等人在小樣本統計理論的基礎上提出了統計學理論,其重點是如何在小樣本的應用中解決統計規律和學習方法性質等難題。統計學習理論的核心思想包括[34,35]:統計學習一致性的條件是如何在經驗風險最小化準則下建立的;統計學習方法推廣性的界的結論是怎樣在上述條件下完成的;小樣本歸納推理準則是如何在上述界的基礎上建立的;實現這些新的準則的實際算法。本節主要介紹經驗風險最小化、結構風險最小化。
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                            2.2 特征向量選取方法
                            特征向量的選擇在回歸分析、數據挖掘及模式識別中是一個十分重要的過程,因為特征向量包含了描述一個數據樣本屬于哪種類型的所有信息。隨著科技不斷的進步和發展,人們獲取更深層次信息的技術和能力不斷在提高,加上存儲設備容量大幅的提升,我們能夠獲得的數據面越來越廣,信息越來越全面。在信息量增大的同時,對相應的分類器的性能也有了更高的條件,不然肯定會出現“災難維數”、數據冗余量大幅增加。這些信息是否含有冗余成分和過多的相似成分,是否完整等一系列問題直接決定我們建立模型的準確程度。如果有用的樣本太多或者太少都會影響模型的建立,因此在正確設計分類器之前需要一個完整、無干擾、相互獨立的樣本集。在特征向量的選擇上,使用較多的方法有特征選擇和提取等。其中特征選擇是指在所獲得的特征集中選出一個能夠達到最優的特征子集的過程,特征提取是指通過變換得到一個新的特征空間,在這個空間中選取一定的特征來作為對模式的描述[45,46]。其中有無在特征空間上進行變換是二者最大的區別,二者雖然實現的途徑不同,但是從某種意義上講二者目的是相同的,都是為了降低特征向量的數目,減少計算量。
                            ..........
                             
                            第三章 基于支持向量機的 J 波分類算法...........19
                            3.1 ECG 波形介紹與 J 波信號采集..... 19
                            3.2 基于 SVM 的 J 波分類......... 20
                            3.3 算法性能分析.... 26
                            3.3.1 分類評價標準....27
                            3.3.2 仿真分析............ 28
                            3.4 本章小結.............30
                            第四章 基于變步長支持向量機的 J 波檢測算法.........31
                            4.1 變步長理論.........31
                            4.2 變步長 SVM 的 J 波分類算法.......33
                            4.2.1 全局特征和局部特征........... 34
                            4.2.2 ICA 及特征融合...........37
                            4.2.3 分類...........38
                            4.3 算法性能分析.... 39
                            4.4 本章小結.............42
                            第五章 總結與展望.........43
                            5.1 總結............ 43
                            5.2 下一步工作及前景展望.........44
                             
                            第四章 基于變步長支持向量機的 J 波檢測算法觀察分析 
                             
                            SVM 的基本原理,不難發現兩個比較重要的參數,即懲罰因子 C 和對應核函數參數?,前者表示訓練中對超出設定誤差的樣本的懲罰系數,決定著支持向量機的懲罰程度,后者是徑向基函數的寬度參量,兩者共同控制著向量機的泛化能力[63]。所以兩個參數的設置一直是此分類器的重點和難點,根據以往經驗,一般選取 C?2 ,??5.0 作為最優參量。但是如何在 SVM 分類問題中,動態的找到適合各自場景的最優參數,是需要迫切解決的問題。針對上述問題,部分學者提出固定步長的參數尋優方法,其中網格搜索法為最常用的的方法之一,它將待優化的參數按照下降的順序劃分為等值網格,隨后從小到大遍歷所有的參數值來得到最優的區間[64,65]。這種算法較經驗參數的 SVM,在分類的精度上會有一定的提高,但是對尋找最優參數問題仍存在一定的缺陷,當參數的數目較多的時候,計算的時間會非常的長。那么如何更加快速準確的找到最優的參數呢?本章主要采取變步長盲源分離算法的相關原理對參數進行優化。
                             
                            4.1 變步長理論
                            因為其計算量較小、運行簡單和操作方便的特點,傳統的 BSS 算法分離過程中常采用固定步長進行尋優。但是會出現收斂速度和穩態性能無法同時兼顧的矛盾關系,因為小步長會帶來計算時間長的問題,有時甚至到了收斂階段,信號還未得到分離而永遠無法分離出源信號;步長大時卻又無法得到精確的分離信號,從而不能真實反應出源信號的模樣[63-65]。因此,如何有效的控制步長來更好的完成分離任務是當時學者們研究的工作重點。
                            ...........
                             
                            總結
                             
                            心源性猝死、致命性梗塞等重大疾病的發生經常會伴有 J 波的出現,因此如何快速、準確、及時的識別出 J 波并給出適當的治療方案進而有效地避免 SCD 等重大疾病帶來的死亡,是一個迫切需要解決的難題。支持向量機因為有著出色的學習能力、令人滿意的泛化能力和推廣能力。它能高效地找到整個過程中的最佳解,已經被應用到很多非線性的真實環境中,并成功地應用于處理回歸問題、分類問題、判別分析、預測和綜合評價等諸多問題。支持向量機已經廣泛地應用于航空航天、衛星通信、生物醫學、互聯網等一系列關乎國家命脈的行業中。本篇論文的研究重點是如何快速并準確地識別出 J 波片段和 NJ 片段,為下一步從 J 波片段中區分出良性和高危狀態奠定了基礎,主要涉及了支持向量機算法、小波變換算法、曲線擬合、變步長算法、主成分分析算法、獨立分量分析等內容,具體的工作內容如下所示:
                            (1) 闡述了課題的研究背景及其研究的目的和意義、J 波及其 J 波綜合征的醫學診斷標準。同時,簡單介紹機器學習之原理,為后文做鋪墊;
                            (2) 主要對支持向量機理論知識進行簡單闡述,并且對于怎樣選擇特征向量進行說明。從統計學理論知識入手,闡述了早期機器學習在有限樣本過程中僅依靠經驗結構風險最小化來預測其性能所存在的致命缺陷,接著引入了本篇論文的核心分類算法-SVM。接著,逐步推導 SVM 原理并總結了 SVM 有關參數的優化問題。同時闡述了特征降維的兩種方法:特征選擇及特征提取,為后續的研究工作提供理論基礎。
                            (3) 基于上述的理論支撐,本文創新性地將支持向量機應用于 J 波分類問題中,取得了一定成效。獲得 J 波的數據庫之后,首先對預處理好的正常信號和病變信號進行特征點定位(主要是定位 R 點),從而可以粗略地截取到 J 波所在的大概位置。利用 8階傅里葉曲線擬合方法擬合出所截取的片段特征向量、db6 對截取的片段進行小波變換得到其小波系數的高階統計量、信號的 HRV 信息及其片段的波形信息作為特征向量。利用 PCA 減小維數,接著多次訓練 SVM 獲得類似支持向量。最后利用少量類似支持向量訓練并檢測 J 波分類效果.
                            .........
                            參考文獻(略)
                             

                            專業工程碩士畢業論文篇五

                             
                            第一章  緒論 
                             
                            1.1 課題研究的背景及意義 
                            1905 年,馬克尼通過改進赫茲所用的天線系統發明了方錐形天線,接著在隨后的一年里,創辦了正規的無線電通訊服務,揭開了無線通訊的帷幕。 步入 20 世紀,無線通信技術得到了突飛猛進的發展。導航雷達、空間探測、電子信息對抗和射電天文等無線電應用領域[4]的出現加速了無線電技術的發展,與此同時制作精度、加工工藝的不斷提升,特別是 VLSIC 技術、LTCC 技術、MIC 技術[5]的出現,使得現代通訊設備的體積變得越來越小,重量越來越輕,可并行處理信息的能力不斷提升,工作頻帶越來越寬。這些發展趨勢使得移動設備的射頻前端——天線部分遇到前所未有的挑戰[6]。如何才能設計出具有體積小、工作頻帶寬、可實現多點通信的印制天線是每個射頻研發人員需要考慮的問題。而微帶天線具有占用空間小、輻射能量集中、可與其它元器件集成到微波電路中、加工成本低等優勢,目前廣泛用于雷達、導航、空間探測、以及其它無線通信領域。基于此,本文對天線的結構進行全新的設計,并利用高頻電磁仿真軟件對其進行仿真優化,設計了幾款具有小型化、寬帶化以及雙頻段等特性印制天線。 隨著生產、制造技術的不斷提升,汽車工業發展到一個鼎盛的時期。大量車輛的涌現,使原本暢通的道路變得十分擁擠,交通事故頻繁發生。根據日本 2003 年的道路交通事故統計數據,汽車追尾事件的發生率占該國交通事故的 30%以上,造成經濟損失約為 1230 億元美元。相對于日本,美國的交通事發生的更加頻繁,預計到 2020 年將有1500 億美元的經濟損失是由交通事故造成的[7-8]。
                            .........
                             
                            1.2 國內外研究現狀
                            隨著通訊業務的不斷拓展以及用戶數量的增加,現有的頻率資源已經變得十分枯竭,無法滿足客戶的需求,需要通過一些技術手段來拓寬頻帶,提高頻率資源的利用率,而傳統意義上的天線只能單獨工作在某一個特定的頻帶,如果能夠設計一款天線使其工作在多個頻段,不但簡化了無線通信設備的復雜性,而且使得電子設備更加小型化、多任務化。 微帶天線、縫隙天線、倒 F 天線以及單極天線是幾種常見的多頻帶印刷天線[11-12]。其中,微帶天線具有低剖面、易于集成、定向輻射、工作頻帶窄的特點[13-17]。關于如何實現微帶天線的多頻帶化,文獻[18-24]提供了一些可供參考的設計方法。如文獻[18]中的 E 形天線是通過在矩形貼片邊緣開槽的方式實現三頻段工作;文獻[19]中的 E 形和 U形寬帶天線分別通過探針、孔徑耦合饋電方式來實現 WLAN 頻段的工作,其中孔徑耦合饋電可拓寬頻帶的寬度;文獻[22]中的多頻段天線是通過采用彎折技術和開槽的方法實現 Wi MAX 頻段通信。 倒 F 天線是由 1/4? 單極子天線衍變而來的。通過在接地平面和輻射單元間引入短路金屬片來增加天線的感性阻抗部分,保持天線的諧振特性。該印制天線具有非對稱的輻射方向圖、較小的尺寸、易于集成等特點,通常在 WiFi, Wi MAX ,WLAN 以及軍事方面[25]、ISM, HIPERLAN 和  UNII 頻段[26-28]  、筆記本電腦[29]、移動手機[30-33]等領域有廣泛的應用。 印刷單極天線在水平方向上呈現全向輻射特性,具有設計簡單、占地面積小、頻帶較寬、易于集成特點,廣泛應用于現代通訊中。印刷天線的多頻段、寬頻段特性的實現可以歸納為下面的幾種方法:  第一種是增加諧振枝節法。隨著通信技術和制作工藝的不斷提升,人們希望設計出幾款能夠工作在某些特定頻段的天線。而 N 端口饋電網絡理論的成熟,為設計者提供了一些設計思路即在單一頻段的天線結構上加入幾段諧振枝節,使其具有多頻段的工作特性,針對此國內外的一些學者進行了初步的探索。文獻[34]中給出了一種采用共面波導饋電的雙頻單極子天線,該印制天線更容易和微波電路集成、具有雙頻段的工作特性,短的諧振枝節工作在第一諧振模式(1781MHz 附近),長的諧振枝節工作在第二諧振模式(2540MHz 附近);文獻[35]介紹了一種共面波導饋電的三頻段單極子天線,該天線通過在單極子天線上附加加兩個諧振枝節實現 2.4GHz、3.5GHz 和 5.8GHz 這三頻段的通信。文獻[36]給出了一種微帶線饋電的多頻段單極子天線,該天線是由 E 型結構和 C 型結構構成,通過增加多個諧振枝節,構成多個等效諧振電路來實現多頻段工作特性。 
                            ...........
                             
                            第二章  天線及其陣列的基本理論
                             
                            信息的傳輸促進了人與人之間的交流,使人們的生活方式變的豐富多彩,而人們生活水平的不斷提高,反過來對信息的傳輸提出了新的要求。從古代的烽火到近代的旗語、電報、電話,再到現代的無線電技術,人類從未停止過對高速有效傳輸方式的探索。天線作為現代無線通信系統中重要的部件,提供了從傳輸線上的波導或電路中的高頻電流到空間電磁波的轉化。本章將系統的闡述天線的基本性能參數和組陣列理論,為后面幾章中的天線設計提供理論指導。
                             
                            2.1 天線概述
                            天線是具有接收和發送功能的部件,可作為無線電子設備的射頻前端,完成信號的傳遞。作發射時,首先將無線電通信線路中發射器或發射機攜帶的信息,轉化成與其匹配線路上的導行波,然后沿著漸變張開的傳輸線,將導行波向自由空間輻射,完成信息的發送,如圖 2.1(a)所示;作接收時,將自由空間中與天線極化方向相匹配的電磁波,轉化成電路中的電流信號,最后通過中頻信號處理模塊將獲取的模擬信號轉化成一定的信息,完成信息的傳遞。如圖 2.1(b)所示。天線的種類繁多,根據不同的分類方式可分為不同類型的天線。本節根據其應用的不同,將前人設計出來的天線分為以下幾種情況:  ① 線天線(wire  antenna):如單極子天線、偶極子天線、環形天線等其他結構。這類天線工作頻率低、頻帶窄、增益低、重量輕、設計簡單、價格便宜,通常用在 HF 到UHF 頻段。 ② 印制天線(printed antenna):印制偶極子天線、印制縫隙天線和微帶電路天線。這類天線通過光刻的方法將輻射元件和相應的饋電電路蝕刻在介質基片上,易于集成,常用在微波和毫米波電路設計中。 ③ 陣列天線(array antenna):由某種特定規則排列的天線陣元和相應的饋電網絡組成的一個定向輻射器件。根據幾何結構又可以分為:直線陣、平面陣和共形陣。 ④ 孔徑天線(aperture  antenna):是微波和毫米波頻段普遍應用的天線,包括矩形喇叭、圓形喇叭、終端開路波導、發射器以及透鏡。 
                            ...........
                             
                            2.2  天線的基本參數
                            天線作為收發器件,位于傳輸線的終端,可視為高頻電路中傳輸線的一個負載[46],其二端口網絡如圖 2.2 所示。輻射方向圖(Field Pattern)是指天線輻射特性(如電場強度、相位大小、功率值和極化)與空間坐標的函數圖形。在沒有特別說明的情況下,輻射方向圖就是指場強方向圖,該圖形的獲取可通過兩種方法得到:一是對復雜的電磁問題建模并利用數學物理方法對該模型進行理論分析、求解,得到遠場區的輻射特性,計算并繪制出相應的方向圖;二是對待測的天線進行測量、記錄、分析數據,描繪出相應的輻射方向圖。 天線的極化是用來描述天線在遠場區最大增益方向上電磁波的極化特性。對于發射天線來說,天線的極化是指該天線在主波束范圍內最大增益處的極化特性;對于接收天線,其極化通常是指所接收到最大可用功率的電磁波極化特性。 根據極化方式的不同可以分為:線極化(Linearly  Polarized)、圓極化(Circularly Polarized)、橢圓極化(Elliptically Polarized);線極化又包括水平極化(Horizontal Polarized)和垂直極化(Vertical Polarized),區分的標準是電場矢量與地面的關系,若是平行關系就是水平極化,垂直關系則為垂直極化;對于圓極化和橢圓極化根據電場矢量的旋轉方式分為右旋極化或左旋極化.
                            ...........  
                             
                            第三章  雙頻帶印刷天線設計與分析 .... 17 
                            3.1 微帶天線基本理論 ........... 17 
                            3.1.1 微帶天線結構及工作原理 ......... 17 
                            3.1.2 微帶天線饋電方式 ........... 19 
                            3.2 雙頻段微帶天線設計 ....... 19 
                            3.2.1  雙 1 型雙頻微帶天線設計與分析 ...... 20 
                            3.2.2 應用于 GSM/ DCS 的雙頻微帶天線設計與分析 ............. 24 
                            3.3 本章小結 ....... 30   
                            第四章  寬頻帶印刷天線設計與分析 ..... 31 
                            4.1  微帶天線頻帶拓寬技術 ............. 31
                            4.2  寬頻帶印刷天線設計 ....... 34 
                            4.2.1 樹葉形寬帶天線設計與分析 ...... 34 
                            4.2.2 酒杯形寬帶天線設計與分析 ...... 39
                            4.3 本章小結 ........ 44 
                            第五章  車載防撞雷達天線陣列的設計與分析 ......... 45 
                            5.1 車載防撞雷達系統介紹 .... 45
                            5.2 微帶天線陣基本原理 ........ 47 
                            5.2.1  微帶線陣 ....... 48 
                            5.2.2  微帶面陣 ....... 48 
                            5.3 24GHz 車載防撞雷達天線陣列設計 ............. 49
                            5.4 本章小結 ........ 57 
                             
                            第五章  車載防撞雷達天線陣列的設計與分析 
                             
                            現代電子技術的出現以及生產制造技術的不斷提升,促進了我國汽車制造業的發展。特別是汽車的出現加快了城鎮化的進程,同時也給城市的交通帶來了一些問題,建立一套完善的現代交通體系——智能交通系統 ITS  ( Intelligent Transportation System )刻不容緩。車載防撞雷達是一種微波、毫米波雷達,具有高精度、體積小、易于集成、體積小等特點,廣泛應用于汽車防撞系統中。本章在介紹車載防撞雷達原理以及天線陣的基礎上,設計了一款工作在 24GHz 頻點處的寬頻帶、高增益的車載防撞雷達天線。 
                             
                            5.1 車載防撞雷達系統介紹 
                            車載防撞雷達系統是由接收天線、接收前端、發射天線、發射前端、信號處理模塊、報警模塊以及汽車控制裝置這幾個部分組成,其原理框圖如圖 5.1 所示。 其中收發天線模塊通常是以微帶天線陣列實現的,具有易于集成、占用空間小、可靠性高、成本低等特點。收發前端作為車載防撞雷達系統的射頻部分,主要完成信號的調制和解調,以及射頻信號的收發。信號處理模塊屬于該通信系統的中頻部分,用來消除信道中的噪聲提取有用的信號或者信息,通過報警模塊提醒使用者或者直接控制車輛,避免交通事故的發生。 FMCW 雷達的工作原理可概括為:饋電部分將電信號傳遞給天線陣列,通過該天線將電信號轉化為一系列的連續調頻毫米波向特定的方向輻射出去,當碰到障礙物或者檢測目標以后被反射回來,反射信號與本振信號經混頻器混頻得到中頻信號,通過對中頻信號的處理,獲得目標物體的距離和車速等信息。圖 5.2 為車載雷達測距原理,其中發射信號的頻率是按照三角波調制電壓信號變化而變化的,由于收發信號的波形一樣,只是時間上有一個延遲,所以收發信號的波形圖與下圖 5.2(a)波形相吻合。
                            ...........
                             
                            結論
                             
                            無線通信技術的飛速發展以及系統集成度的不斷提高,大大減小了通信系統的體積,提高了系統穩定性。天線作為無線通訊設備的收發前端,其體積的大小將影響整個系統的性能。印制天線具有體積小、易于集成等特點,可使設計出來的設備具有高集成度和穩定性。 傳統的印制天線增益低、帶寬窄、工作頻帶單一,不能滿足寬帶通信系統的要求,如何才能設計出具有高增益、較寬的頻帶或者是多頻段的印制天線是當前的研究熱點。本文針對這些問題設計了幾款天線,可用來解決頻帶單一、增益低、帶寬窄的問題。 車載防撞雷達系統是為了解決交通問題,歐美國家提出了一種新的思路,該系統將新的信息處理技術、通信技術、控制技術、電子集成技術等新型技術手段應用在道路交通上,使交通系統協調統一,減少事故的發生。由于應用于汽車上所以要求該雷達應具有易于集成、高增益、體積小的特點,同時收發天線要盡可能的集成在一塊印制板上。本文針對此設計了一款高增益、易集成、體積小、具有一定的隔離度的車載防撞雷達天線陣。 
                            .........
                            參考文獻(略)
                             

                            專業工程碩士畢業論文篇六

                             
                            第一章 緒論
                             
                            1.1 人臉識別技術的研究背景
                            隨著現代智能信息技術的發展,計算機及互聯網技術越來越發達,人們面對的信息安全性方面的挑戰也愈加強烈。怎樣使身份得到準確、迅速的鑒別和確認已經成為社會急需解決的問題[1]。個人證件或密碼是目前社會上主要應用的身份鑒別方法,經過長時間的實踐得知,證件的遺失及密碼的丟失已經嚴重威脅到人們日常生活與工作的信息安全。為尋求安全性更高的身份識別方法,研究人員通過人體特征不可復制這一特性將生物特性識別應用于身份識別中。隨后,生物特征識別方法迅速發展并得到應用,與過去常用的密碼及證件識別方法相比,其在身份識別應用中具有快速準確、安全、不可復制、不易偽造等諸多優點[2]。眾所周知,生物特征(如指紋、基因、輪廓、語音等)是一個人獨特的特征,具有唯一性,按照此生物特征,現階段基于計算機基礎已經開發設計出諸多技術手段,用來對人體身份進行識別,包括語音識別技術等,此方面的識別技術已經得到認可并受到廣泛應用[3]。在以上的人體特征識別技術中,由于交互更加友好、使用時無心理障礙等優勢,人臉識別技術廣受用戶好評,其次,人們還可以利用對人臉表情進行分析可以獲得與其他識別方法難以獲取的信息[4]。除此之外,其還具有識別時的無接觸性、無強制性、無侵犯性等優勢,且人臉相比人體其他部位來說更容易產生記憶。所以對人臉識別技術具有非常重要的研究意義,其也是目前身份識別、圖像處理等學科的研究熱點方向[5]。 對人臉識別技術進行探索具有重要科學價值,主要體現在:首先,對人臉識別技術研究可以使人類視覺系統的認識得到深化;其次,對其研究可為人工智能應用提供依據。所以,能夠在計算機上建立相應的人臉識別系統,對人臉圖像的識別有著巨大的應用價值和應用前景[6]。 
                            .........
                             
                            1.2 人臉識別算法的國內外研究現狀
                            現階段,關于人臉識別技術國際上越來越多的國家組織開始研究,主要包括歐美、日本等國家和地區,其中對人臉識別技術的研究較為領先的有美國 MIT 的媒體實驗室,CMU 的人機交互研究機構,微軟研究中心,英國的劍橋工學院等機構。自上世紀 90 年代來,人臉識別技術隨著高速計算機的發展已經跨入了機器自動識別階段。 在人臉識別方面,國外大部分大學已經取得了一定成果,涉及領域較為廣泛[7],其中,基于心理學層面來對人臉機理進行探索,(如美國德克薩斯大學達拉斯分校的 Abdi和 Toole 小組[8],研究的主要內容是人類怎樣感知到人臉),有研究大腦對人臉識別中作用的(斯特靈大學的 Bruce 教授和格拉斯哥大學的 Burton 教授,主要對大腦對人臉識別的影響進行研究,進一步構建了人臉認知的兩大功能模型),有通過視覺機理研究人臉識別,還有學者從生理學角度對人類視覺系統進行研究(以荷蘭羅寧根大學的 Petkov小組為代表)。其他更多數的研究人員則把他們的研究重點放在了通過輸入圖像進行智能人臉識別上。 隨著人臉識別技術的不斷發展,目前此技術在國際的研究主要分為下面幾個方向: (1)以幾何特征為基礎的人臉識別,目前以 MIT 的 Brunelli 和 Poggio 研究組為代表[9],其將改進積分投影法應用于人臉識別技術,將 35 維人臉特征矢量采用歐氏距離表示。 (2)以模版匹配為基礎的人臉識別,目前以哈佛大學 Smith-Kettlewell 眼睛研究中心為代表,將眼睛與嘴巴的輪廓利用彈性模版提取,并利用活動輪廓模版將眉毛、下巴、鼻孔等描述出來。 (3)以 K-L 變換為基礎的人臉識別,目前以 MIT 的 Pentland 小組為代表[10],還出現了基于此類的各種改進技術,例如耶魯大學的 Fisher 方法。 
                            ..........
                             
                            第二章 經典的人臉識別系統介紹 
                             
                            2.1 人臉圖像預處理 
                            人臉識別技術具有很大的實踐意義,它主要以實際應用為基礎,利用人臉數據庫檢測對比識別算法的功能性,由此為算法的深入探討與研究提供可靠依據。現今,國際上使用較為廣泛的人臉數據庫類型較多,但是不管哪種類型的人臉數據庫均有著基本相同的特性,如成像條件、數據規模、臉部圖像尺寸、樣本復雜程度等[16]。下表列出了部分通用人臉數據庫。該研究是基于 MATLAB2013a 完成的,并分別使用 Yale 人臉識數據庫、ORL 人臉識數據庫、FERET 人臉識數據庫模擬開發人臉識別程序。并基于各種算法進行 MATLAB運算系統模擬,進而求得各個算法的對于人臉的識別率、運行速度及抗干擾能力,并在此基礎上分析、研究識別算法的性能及優缺點。下文將重點闡述 Yale 人臉識數據庫、ORL 人臉識數據庫與 FERET 人臉識數據庫。它主要由 AT&T 研究中心(劍橋大學)開發,該實驗隨機抽取了四十名志愿者,每人采集十張圖片(尺寸為92?112),共計四百張,每個志愿者的所有圖片需保證面部表情、角度等特征不同。耶魯大學的計算機視覺和控制研究機構研發出 Yale 人臉數據庫,該實驗隨機抽取了十五名志愿者,每個志愿者采集十一張照片(尺寸為100?100),共計一百六十五張。需確保每個志愿者的所有圖片光照、表情等特征的不同。美國軍主數據庫項目中心研發出的 FERET 人臉識別系統,隨機抽取二百名志愿者,每名志愿者采集七張照片(尺寸為128?128),共計一千四百張照片,每個志愿者的所有圖片需保證面部表情、角度等特征不同。因美國軍方數據庫統計的面部特征豐富,所以普遍用于人臉識別程序的模擬檢測中。 
                            ..........
                             
                            2.2 基于主成分分析法的人臉特征提取
                            人臉識別主要應用高維識別方式,學者 Sirovich&Kirby 于一九八七年提出 K-L 變換方法,以減小人臉識別的維度[25]。指出將人臉圖像以具有特征矢量的線性組合方式進行反映。具體操作如下:把人臉圖像當作高維向量,并通過 K-L 變換來組建臉部特征空間,然后把初始圖像放在特征空間中一一投影,進而得到相應的圖像特征描述。二十世紀九十年代初,學者 Matthew  Turk 基于 K-L 變換理論將“特征臉”引入人臉識別系統,并成功在人臉識別系統中應用 PCA 方法(主成分分析法)。它不僅能夠對數據進行分類處理,而且可以降低圖像的高維,大體思路為在數據空間中制定二維坐標系,把高維向量投影至坐標系上。它的優點為實現了各種類型的數據向量間的互換,可對數據進類別劃分,并刪除多余無用的坐標空間,進而縮小數據存儲量,并起到了降維作用 由人臉空間至特征空間的映射,即所謂的特征提取。而所謂的映射原則即為特征空間能夠將數據的重要分類信息保留,但相較于原始數據空間,特征空間的維數很低。基于映射原則的 K-L 變換算法能夠對數據進行分類與壓縮。 
                            ..........
                             
                            第三章  Gabor 小波和 LBP 的基本原理 ........ 23 
                            3.1Gabor 小波 ....... 23 
                            3.1.1 Gabor 小波變換知識介紹 ........ 23 
                            3.1.2 2D-Gabor 小波變換原理 .......... 24 
                            3.1.3 基于 Gabor 變換的人臉特征提取 .... 27 
                            3.2 局部二值模式(LBP)基本原理 ...... 29 
                            3.3 本章小結 ......... 36 
                            第四章  基于 2D-Gabor 小波和均勻模式 LBP 結合的特征提取算法 ..... 37 
                            4.1 2D-Gabor 小波和均勻模式 LBP 相結合算法的介紹 .......... 37 
                            4.2 2D-Gabor 小波和均勻模式 LBP 相結合的算法流程 .......... 37 
                            4.3  實驗結果與分析 ..... 40
                            4.4 本章小結 ......... 48 
                            第五章  總結及展望 .... 49 
                            5.1 工作總結 ......... 49 
                            5.2 研究展望 ......... 49 
                             
                            第四章 基于 2D-Gabor 小波和均勻模式 LBP 結合的特征提取算法 
                             
                            4.1 2D-Gabor 小波和均勻模式 LBP 相結合算法的介紹
                            在人臉識別研究過程中,特征提取方法對識別結果有著重大且至關重要的作用,尋找一種不但可以反映圖像整體特征性信息,而且可以兼顧圖像局部特征信息的特征提取方法是現今人臉識別技術研究的關鍵。由于圖像細節信息的缺乏能夠降低特征提取的識別率,但是細節信息過多又會加大圖像維數,進而造成樣本量大、過于散亂、類與類之間界線不清,無法有效進行特征歸類。所以該論文例用 2D-Gabor 小波對原始圖像進行特征提取,包括多角度特征提取與多尺度特征提取,以有效降低光照、旋轉等對圖像提取的干擾性,得到的圖像可利用 LBP 算法進行編碼、組建直方圖,由此對圖像細節信息進行充分的表現,而后使用 PCA 方法琮降低圖像維數。 LBP 運算過程中通過灰度對比對最后的提取值進行選定,位置相近的兩個編碼具有一定的關聯性,會受到噪聲干擾的影響,若先用 2D-Gabor 小波對圖像進行特征提取便可克服這一問題。運用 2D-Gabor 小波來過濾圖像,臉部圖像卷積時至少使用兩個以上的通道,使提取的細節特征更加完善、有用,增強圖像細節抗干擾能力。 2D-Gabor 小波可以增強抗干擾能力,同時可能對多個尺度、方向的特征信息進行提取,針對局部紋理的提取,LBP 算法可以較好的表現出圖像的局部特征,同時能夠有效的減少維數,所以運用 2D-Gabor 小波過濾圖像后,可使用 LBP 算法對其編碼,可以有效彌補 Gabor 小波提取算法的不足。 
                            ..............
                             
                            總結
                             
                            目前,在人臉識別領域,圖像數據的分類與特征提取有著十分重要的意義,臉部圖像特征的提取算法為核心技術,直接關系著系統識別的正確率,2D-Gabor 小波對外界干擾如光照、姿態、表情等變化具有較強的魯棒性。但其同時也存在諸多問題。本文采用 Gabor 小波和 LBP 相結合的特征提取方式來分析人臉識別技術,并研發出基于 Gabor算法與均勻模式 LBP 算子的特征提取算法。能夠大幅提升人臉識別系統識別的速度與正確率,有效縮減了數據量,并且與多種通用人臉數據庫相兼容。 本文內容工作如下所示: 
                            1.首先,對人臉識別技術的研究背景和意義進行了介紹。然后闡述了現有的國內外人臉識別算法,并逐一闡述了它們的優缺點。接著指出該課題研究時所用的新型算法,并對課題的核心內容與論述順序進行了闡述。 
                            2.從以下幾點對應用較為廣泛人臉識別程序進行分析:一,人臉數據庫;二,圖像的預處理;三,分類器的研究設計;四,主要的人臉識別技術:在主成分分析原理的基礎上,對人臉識別算法進行實驗仿真。 
                            3. Gabor 變換,該部分主要論述了核方程及濾波裝置組參數的確定;并對詳細論述了在 Gabor 小波變換基礎上實現的人臉特征提取法。局部二值模式(LBP),包括:LBP算子介紹、和均勻模式 LBP 算法; 
                            4.重點對本文使用的人臉特征提取算法進行闡述。對在 2D-Gabor 小波算法與均勻模式下 LBP 算子的基礎上實現的人臉特征提取算法進行了詳細的論述,后將其應用于不同的人臉數據庫進行理論研究與模擬實驗,同時把它和傳統的特征提取算法進行對比論述,以驗證它的可行性與有效性。 
                            .........
                            參考文獻(略)
                             

                            專業工程碩士畢業論文篇七

                             
                            第一章  緒論 
                             
                            1.1  引言 
                            早期的語音與音頻系統是針對模擬聲信號的,它實現起來容易,但是存在易受噪聲干擾的缺點。隨著信息技術的發展,數字信號處理的方法在越來越多領域得到應用。數字信號易于遠距離傳輸和存儲,抗干擾能力強,無累積失真,數字化存儲的信息還可以被高品質的還原,這一系列的優點促使音頻技術逐步走向數字化的方向發展。 事實上,即使經過了數字化處理,語音信號的傳輸仍然需要付出很多的代價。語音信號攜帶的信息量巨大,一段語音不僅表達出了文字內容的意思,還攜帶了音高、音強、音長、說話人的情緒和語氣等特征信息,與文本信息相比,用語音表達相同的一段內容,信息量要比文本信息大十倍以上。尤其是近年,語音通信多與其他多媒體通信方式相結合,例如電視電話會議、微信語音聊天等。隨著這些應用的流行,人們不僅對語音信息量的需求在逐漸變大,對語音質量的要求也邁上了新的臺階。因此,在盡量保證語音通信可靠性的情況下,如何高效地對語音信號進行壓縮編碼,降低數碼率、減少占用帶寬,顯得十分重要。 近年來,對語音信號處理的研究和探索集中在以下幾個主要的方面。語音編碼、信道編碼、語音增強、語音識別、語音情感識別、說話人識別、以及語音壓縮感知等。無論是哪個課題,當前的研究方法都是去除語音信號的冗余信息,降維,提取主要特征。許多自然界的信號,如圖像和語音,大多是稀疏或近似稀疏的。稀疏性是信號固有的特性,可以作為先驗知識。如果把語音信號處理比作一座大廈,那么語音信號的稀疏表示就是大廈的基石。實現上述語音領域的研究基礎就是語音信號可以被稀疏表示。 近年來信號處理領域的一個熱點研究是壓縮感知[1],壓縮感知理論指出,如果信號具有稀疏性,就可以投影至某個基矩陣,得到比奈奎斯特采樣定理更少的采樣點,并且可以利用少量的樣點完整的恢復信號。壓縮感知中最重要的就是感知矩陣,而感知矩陣與稀疏基有密切的關系。語音信號的稀疏表示是語音壓縮感知的重要組成環節。 
                            ........
                             
                            1.2  語音稀疏表示理論研究現狀 
                            信號處理中最重要的事情之一是有效表示信號。首先,數據存儲和傳輸的資源是有限的,這就需要高效的信號表示以節省存儲空間。其次,信號不可避免地受到噪聲污染,需要不受噪聲影響的表征。第三,對于如檢測和分類等對信號的分析,信號的稀疏表示可以捕獲更有用的信號特征。特別是語音信號,語音信號在時頻上具有近似稀疏性。因此,用語音的稀疏表示可以從本質上降低語音信號處理的成本。 早期的線性表示都是基于線性分辨率變換,例如熟悉的快速傅里葉變換(FFT)、離散余弦變換(DCT)和主成分分析(PCA)等。這些方法的一個重要特點是任何一個信號的表示都會用到所有的元素。隨后,類似于短時傅里葉變換(STFT)、Gabor 變換和小波分析等非線性分辨率變換的方法出現,這些方法通過利用基函數中不同的元素組合獲得更好的近似表示。近幾年,一種新的信號表示方法被提出了并取得了極大的成功——稀疏編碼[5],這種技術采用一種過完備字典(也稱冗余字典)來替代各種變換,字典中包含大量的元素信號,這些元素信號被稱作原子。每一個信號由部分原子的線性組合來近似表示。每一個信號可以看成多個原子的線性組合,并允許少量的原子存在非零系數。需要注意的是,表示信號所需的原子個數遠小于過完備字典中含有的原子個數。 
                            .........
                             
                            第二章  語音稀疏表示理論 
                             
                            2.1  稀疏表示理論基礎 
                            信號處理過程中,為了便于分析,將信號進行稀疏化處理是一種有效的信號處理方式。稀疏化處理方式可以通過某一個變換域上的一組基,將信號進行投影,在投影中有效值的數目盡可能少的條件下,投影結果還能完全表現信號的本質特征。 狹義的線性信號表示是將信號用一組基的線性組合來表示。例如,任意連續信號都有傅里葉變換,也就是可以用無數個正弦函數疊加而成。
                            ......
                             
                            2.2  稀疏表示理論的關鍵技術 
                            基于冗余字典的信號稀疏表示主要包含兩個熱點研究內容:一是構造過完備字典;二是稀疏分解算法,稀疏分解算法目的是在給定的字典 D 中尋找出T 個適合的原子的線性組合,也就是尋找稀疏系數。匹配追蹤算法[6]是最先被提出的一種稀疏分解算法,屬于貪婪算法的一種。MP 算法的主要思想是每一步迭代都選擇最匹配的原子,多次迭代后可實現對信號的逼近。相比上面提到的 BP 算法,MP 算法并不追求全局最優解,只是局部最優解,并且收斂速度很慢,因此,MP 算法的稀疏分解質量也相對較低,只能得到信息的某個用少量原子表示的逼近值。 (3)正交匹配追蹤算法(Orthogonal Matching Pursuit, OMP) 正交匹配追蹤算法也屬于貪婪算法的一種,它與 MP 算法十分近似。唯一不同的是OMP 算法會對迭代中選出的原子進行 Gram-Schmidt 正交。MP 算法進行稀疏分解時候迭代次數很多,收斂的很慢。這是由于每次迭代的殘余項mfR 僅與當前選出的原子正交,而不是與前面的每個原子正交。如圖 2-2 所示。
                            .......
                             
                            第三章  基于 K-SVD 的過完備字典構造方法研究 ......... 15 
                            3.1  字典構造原則... 15 
                            3.2 K-Means 算法 .... 15 
                            3.3 MOD 算法 ......... 18 
                            3.4 K-SVD 算法 ...... 19 
                            3.5  本章小結 ........... 22 
                            第四章  基于新型 BDS 模型的語音信號字典構造方法 ............ 23 
                            4.1  引言 ........ 23 
                            4.2 BDS 模型原理 ... 24 
                            4.3  基于 BDS 模型的字典構造實現..... 28 
                            4.4  實驗與分析 ....... 30 
                            4.5  本章小結 ........... 35 
                            第五章  基于非線性核字典的語音信號稀疏表示方法 ... 37 
                            5.1  引言 ........ 37 
                            5.1.1  非線性稀疏表示 .......... 37 
                            5.1.2  語音信號的非線性特點 ........ 39 
                            5.2  非線性核字典算法原理 ........ 41 
                            5.3  非線性核字典的實現 ............ 47 
                            5.4  實驗與分析....... 48 
                            5.5  本章小結 ........... 51 
                             
                            第五章  基于非線性核字典的語音信號稀疏表示方法 
                             
                            5.1  引言 
                            前面章節中介紹的內容都屬于線性范疇。然而,線性表示不適用于實際中的一些非線性結構的數據。目前常用的稀疏算法都是利用線性模型,用這些算法解決非線性結構問題結果會很差。K-SVD 算法作為一個典型的稀疏分解算法,可用于解決分類問題。但如果所分類的兩類目標是非線性的,采用 K-SVD 算法進行分類,其分類結果將出現較大偏差。如圖 5-1,兩類目標是以非線性規律存在的,如果使用 K-SVD 算法線性模型對這兩類符號進行分類,將可能會產生如圖 5-1(b)的效果。顯然,這個分類結果不理想,這是由于線性模型的局限性,導致分類只能局限于線性分類。圖(c)是利用非線性模型分類的結果。 在信號表示中,許多信號并不能直接用字典原子的某一線性組合精確表示,而是可以精確地表示成一部分原子的非線性組合,這樣就導致在低維空間出現線性不可分。針對這一不足,文獻[47]中的非線性聚類分析方法,把之前線性不可分的樣本通過一種非線性映射投影到一個高維特征空間,并通過核函數在高維空間采用某種線性的分類或回歸技術實現分類。這樣就避免了確定非線性映射函數和運算時出現  “維數災難”等問題。 
                            ...........
                             
                            總結 
                             
                            現今,語音仍是使用最廣泛的交流方式。有效的表示語音信號仍是信號處理中重要的事情之一。尤其是當今通信行業面臨的最大問題之一就是傳輸信道的帶寬有限,這就需要高效的信號表示以節省傳輸空間。另外,還有其他對語音信號的分析和識別等,希望可以捕獲語音信號中更有用的信號特征。語音信號的稀疏表示研究也隨之展開了。 2006 年,Candes,Tao 和 Donoho 提出了壓縮感知理論。壓縮感知理論是對傳統的奈奎斯特定理進行的一場革命,而它是以信號的稀疏性為前提條件,隨著壓縮感知研究的發展,對信號的稀疏表示的研究也越來越得到人們的重視。本文對語音信號的稀疏表示進行了深入研究。 自然界的信號大多是稀疏的,語音也不例外。在第一章中,本文驗證了語音信號的稀疏性,簡述了稀疏表示理論的發展歷程和國內外研究現狀,并詳細解釋了稀疏理論和語音信號處理結合研究的必要性和先進性。 在第二章中,詳細介紹了稀疏表示理論。首先,詳細研究了線性稀疏表示理論的數學模型及度量標準。隨后,介紹了稀疏表示理論中的兩個關鍵技術:一個是稀疏分解算法,另外一個是稀疏基的構造。稀疏分解算法中較常用的是正交匹配追蹤算法,因為其收斂速度快。關于稀疏基的構造,本文分析了各種稀疏基的特點,認為使用冗余字典作為稀疏基最具有靈活性,由于其冗余性,更容易得到更稀疏的表示。最后,本章將稀疏表示與壓縮感知聯和起來,簡單介紹了壓縮感知理論和壓縮感知中兩個主要技術手段。說明了語音信號的重構依靠壓縮感知。  
                            .........
                            參考文獻(略)
                             

                            專業工程碩士畢業論文篇八

                             
                            第一章  緒論 
                             
                            1.1 選題背景和意義 
                            大數據時代,信息海量增長,數據的尺寸越來越大,對數據的處理和存儲管理也越來越受到重視,尤其是應用在航天、衛星遙測等方面的信息采集和存儲對存儲性能的要求不斷提高。隨著互聯網技術的日趨成熟,互聯網+將帶動各行各業快速發展,以電子商務為代表的互聯網運營模式已經被廣大用戶接受,人們更多地創造數據而不是被動地接受信息[1]。百度、阿里巴巴和騰訊這三大國內互聯網巨頭正在加快自己的數據中心建設,以便更好地存儲和管理 PB 乃至 ZB 級數據。如何高速可靠地處理和存儲數據是人們一直追求的目標,面對日益增長的數據,傳統的存儲模式已不再適用,這主要表現在兩方面:一方面高性能設備的價格昂貴;另一方面硬件的發展速度跟不上數據的產生速度。新的存儲設備應具有以下特點:一、速率高,并行接口不利于提升訪問速率,并行接口總線之間的干擾會因提高時鐘頻率越發嚴重[2]。目前串行接口已經成為主流方式,SATA、USB 等串行接口設備應用廣泛。串行接口提升傳輸速率有明顯的優勢,例如SATA1.0  速率是 1.5Gbit/s,而 SATA2.0 和 SATA3.0 的傳輸速率分別提高到 3Gbit/s 和6Gbit/s[3]。二、容量大,由于技術和工藝水平的限制,單一存儲設備的容量已經很難突破,將多個存儲介質組織在一起構成存儲陣列,對外形成一個大的存儲設備可以成倍地提高系統的存儲容量[4]。三、穩定可靠,大量數據的傳輸需要保證其傳輸的正確性,傳輸過程中需要有相應的校驗機制,確保接收設備接收到的數據準確無誤。對已經存入設備的數據,需要在某個存儲設備損壞時,可以有效恢復其中數據。但是存儲介質依靠提升時鐘頻率來提速的空間已經很有限[5],形成設備接口速度遠遠低于主機帶寬的困境,有必要設計一種新的體系結構來支持設備帶寬的匯聚和卸載。 
                            ........
                             
                            1.2  國內外研究現狀
                            1956 年 9 月,IBM 推出首個硬盤,打開了硬盤存儲的時代。1968 年,IBM 提出的“溫徹斯特”技術,奠定了硬盤發展的方向,并于 1973 年設計出使用該技術的第一塊硬盤,容量為 30MB[6]。之后硬盤的發展越來越快,轉速最高已達 15000r/min,容量也從原來的 MB 級別發展到現在的 TB 級別。 現存的硬盤主要有兩種:采用磁介質的機械硬盤(HDD)和采用半導體作為存儲介質的固態硬盤(SSD)[7]。機械硬盤在讀取速度、抗震能力、功耗、運行聲音以及發熱方面不如固態硬盤,但是在容量、價格、寫入次數和數據恢復方面要比固態硬盤有較大優勢。兩者各有優劣,但主要考慮到價格和容量兩個因素,市場上的多數電腦依然采用機械硬盤作為存儲設備。硬盤在邏輯上劃分為磁道(Header)、柱面(Cylinder)和扇區(Sector),簡稱 CHS,硬盤上的數據就是按照這種方式組織和管理的。每個盤片劃分為多個同心圓,成為不同的磁道,從外向里依次編號為 0、1、2……所有盤片相同編號的磁道構成一個圓柱,稱為柱面,柱面數即為磁道數[7]。將每個磁道等分為若干個弧段,形成多個扇區,用來存放數據,每個扇區的大小為 512B,硬盤扇區結構如圖 1-2 所示。 
                            ...........
                             
                            第二章  可堆疊存儲介質 
                             
                            本章提出一種新的可堆疊存儲設計思路,抽象出可堆疊的本質,介紹了可堆疊存儲介質,分析和測試了一種可堆疊控制芯片 PM(端口倍增器)的工作原理和讀寫訪問。 
                             
                            2.1 可堆疊原理
                             
                            2.1.1  自主訪問的存儲設備 
                            存儲系統中,主機訪問存儲設備需要靠控制器來完成。并行接口存儲設備不帶有控制器,控制器在主機端,主機訪問這種設備時,通過控制器發送讀寫命令和數據,依賴于總線傳給設備,設備直接接收命令并執行讀寫操作。這種設備不能自己生成命令,是一種非自主訪問的存儲設備。圖 2-1 所示為非自主訪問的存儲結構。 串行接口存儲設備帶有控制器,主機訪問這種設備時,將命令和數據封裝成消息,通過消息通道傳給設備控制器,控制器解析消息生成操作時序,讀寫訪問存儲設備[29],因此串行接口存儲設備是自主訪問的存儲設備。圖 2-2 所示為自主訪問的存儲結構。 以 ATA 和 SATA 為例,ATA 是并行總線接口,主機要讀寫 ATA 硬盤時,由控制器發送命令和數據,通過 ATA 總線直接讀寫硬盤。SATA 是串行接口,主機要訪問 SATA硬盤時,將封裝有命令和數據的消息通過消息通道發送給 SATA 硬盤控制器,控制器解析消息,提取命令和數據,生成操作時序讀寫硬盤[30]。 自主訪問的存儲設備和主機之間通過消息訪問,更容易通過提高時鐘頻率來提高傳輸速度,也不會造成總線間干擾的問題[31]。但是,自主訪問的存儲設備不帶有設備地址,多個設備堆疊在一起時無法區分,因此不具有可堆疊性。 
                            .........
                             
                            2.2  可堆疊控制芯片 PM 
                            Marvell 公司推出的多種端口倍增芯片都是可堆疊控制芯片,以其中兩種為例:一種是通過 PCIe 接口與主機相連,擴展 4 個 SATA 端口的 88SE9235 芯片;一種是通過SATA 接口與主機相連,擴展 5 個 SATA 端口的 88SM9705 芯片。 88SE9235 提供一個 PCIe x2 接口和 4 個 SATA 接口,支持 PCIe 2.0 和 SATA 3.0,PCIe單通道傳輸速率可以達到 5Gbps,并向下兼容 PCIe1.0 協議;SATA 接口速率可以達到最高 6Gbps,并向下兼容 SATA  2.0 和 SATA  1.0 協議[33]。88SE9235 提供了一個兩通道的PCIe 接口和 SATA 控制器功能,可以將 PCIe 通道傳輸的數據卸載到 4 個 SATA 通道,實現單一硬盤接口的 4 倍擴容。 88SM9705 提供 1 個 SATA 主機端口和 5 個 SATA 設備端口,最高支持 SATA 3.0 協議[34]。88SM9705 是一個 SATA 端口倍增器,能夠識別 SATA 協議的 FIS,允許一個 SATA接口向下連接最多 5 個 SATA 設備,從而實現單一硬盤接口的 5 倍擴容。88SM9705 的典型配置方式如圖 2-4 所示。所有設備端和主機端都可以通過主機端口或 UART 串口與主機建立通信,實現 SATA 自測。 
                            .............
                             
                            第三章  可堆疊系統 ....... 27 
                            3.1 系統架構 ........ 27
                            3.2  消息交換模塊....... 30 
                            3.3  消息交換結構 MES .... 31 
                            3.4  陣列管理模塊....... 34
                            3.5 可堆疊存儲陣列 .......... 39 
                            3.6  分布式存儲管理.......... 40 
                            3.7 FPGA 芯片選型 .... 41 
                            3.8  本章小結........ 43 
                            第四章  硬件電路與結構 ...... 45 
                            4.1  硬件系統設計....... 45 
                            4.2  電源電路設計....... 46 
                            4.3  時鐘電路設計....... 48
                            4.4  系統復位電路....... 50 
                            4.5 外圍電路及其接口設計 ..... 50 
                            4.6  結構設計 ........ 58 
                            4.7  本章小結 ........ 61 
                            第五章  總結與展望 ....... 63 
                            5.1  總結 ......... 63 
                            5.2  展望 ......... 64 
                             
                            第四章  硬件電路與結構 
                             
                            針對本論文提出的可堆疊存儲架構,搭建了硬件環境,設計了硬件系統,并具體設計了電源、時鐘、復位以及必要的外圍設備和接口的模塊電路。完成了系統結構設計,便于實現工業化。 
                             
                            4.1  硬件系統設計 
                            系統采用 Xilinx XC7K325T-2FFG900 作為 FPGA 芯片,SATA 端口倍增器 88SM9705作為可堆疊控制芯片 PM,搭建了可堆疊存儲陣列的硬件平臺 CCS2040,具體如下:利用 FPGA 的 16 個高速串行收發器 GTX 連接 10 個 PM,每個 PM 連接 5 個 SATA 硬盤,用于系統擴容。10 個 PM 共同構成 10 個通道,FPGA 同時訪問 10 個 PM,理論上最高可以達到 60Gbit/s 的帶寬匯聚和卸載能力,在擴容的同時提速。系統可以連接最多 50個硬盤,形成可堆疊的硬盤陣列。系統還利用 Freescale 的 T2080 開發板作為 CPU 板,充分利用其上的 4 個 10Gbit 光纖接口實現 40Gbit 的高帶寬網絡接入;系統還保留了兩個 12G 的 SAS 接口,實現非網絡環境下的數據通信。
                            ............
                             
                            總結 
                             
                            針對目前存儲技術擴容和提速不能同步實現的問題,本論文提出了一種可堆疊存儲介質的概念,并搭建了可堆疊存儲陣列,是一個解決方案。系統的整體解決方案包括T2080 上移植操作系統,通過文件系統管理可堆疊存儲陣列;文件系統底層驅動程序實現塊 I/O 到超扇區 I/O 的映射,并按照新定義的 MES 結構封裝消息;MES 中定義用于確定陣列中存儲設備地址的 GSC 參數字段,使自主訪問的存儲設備具有可堆疊性;消息交換模塊將塊 I/O 請求交換到 FPGA,由 FPGA 的陣列管理模塊解析消息,并按照 GSC方式將數據拆分并校驗后分配到每個通道,并行驅動各通道設備的讀寫訪問;消息交換模塊是基于 PCIe  x4 的物理層接口來交換消息的。系統可以通過 T2080 的 4 個 10Gbit光纖接口接入網絡,在 T2080 上部署 NAS/SAN,實現網絡文件系統結構,或通過 2 個12Gbps 的 SAS 接口接入帶有接口的主機。系統利用 FPGA 的并行處理和可堆疊控制芯片 PM 的端口倍增功能實現擴容同步提速的目標。 至此,論文完成了以下工作:
                            1.  提出可堆疊存儲的設計思路,介紹了可堆疊存儲介質和可堆疊存儲陣列,詳細分析了可堆疊控制芯片 PM 的工作原理,在 FPGA 中建立了 PM 驅動模塊,并通過兩種方法調試 PM 并完成讀寫測試。 
                            2.  可堆疊存儲陣列按照群組方式組織,設置群組參數 GSC 作為陣列參數,定義了一種新的消息幀結構 MES 傳遞 GSC 參數,訪問存儲陣列。 
                            3.  提出扇區堆和超扇區的概念,并詳細給出它們的實施方案,初始化時可以通過配置參數設置超扇區的大小。超扇區作為訪問可堆疊存儲陣列的最小單元,與塊 I/O 之間的映射關系使主機可以同時訪問存儲陣列一個組的多個通道,實現系統的擴容和提速。 
                            4.  設計了可堆疊存儲陣列的消息交換模塊、群組控制器和通道管理模塊,劃分了各模塊的功能,具體設計各模塊結構。 
                            .........
                            參考文獻(略)
                             

                            專業工程碩士畢業論文篇九

                             
                            第一章 緒 論
                             
                            1.1 引言
                            經濟全球化的飛速發展導致能源安全和生態環境面臨嚴峻挑戰,傳統能源的消耗已達到頂峰,同時給人們帶來各種危害環境的污染問題。因此,開發環保高效可持續利用的新能源材料成為當今的研究熱點。目前,鋰離子電池,燃料電池及超級電容器等清潔可再生資源受到越來越多研究者的關注。這些電池在滿足人們需要的同時也存在著自身的一些缺陷,如鋰離子電池在充電過程中容易發生短路、過充等現象,易發生爆炸或失效,容量也會緩慢衰退;鉭電容器在高過載條件下容易出現“軟擊穿”及脫落現象[1]。而超級電容器作為人們新研發出的儲存能量的裝置,具有眾多優點,如功率密度高、充電時間短、循環壽命長、綠色環保等。基于上述優點,超級電容器的研究最為廣泛。隨著信息技術的進步,高端電子設備朝小型化、便攜式、長壽命方向發展,要求電子器件中的電容器容量大、功率密度高、體積小[2]。因此,微型超級電容器的研究越來越受到科研機構和科研人員的重視。選用 MEMS 技術制備微型超級電容器,可實現器件的小型化和集成化,有效增加了器件的性能。MEMS 微型超級電容器是超級電容器的一種特殊形式,其不僅具有傳統超電容的普遍優勢,而且自身也表現出微型化配置、生產工藝可重復批量化等特點。在微機電系統(MEMS)技術的帶動下,MEMS 微型傳感器不斷發展和日益成熟,憑借其優良的性能條件以及抗惡劣環境等優勢,正逐步取代傳統機械傳感器的主導地位,推動微加工技術走向成熟[3-4]。
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                            1.2 超級電容器的簡介
                            超級電容器的分類有多種,我們從儲能機理的角度出發,將超級電容器分為雙電層電容器和贗電容器[5]。雙電層電容器的儲能機理是通過電極材料與電解液界面之間形成雙電層來儲存電荷的。圖 1-1 為雙電層電容器的原理。給超級電容器的兩個極板施加一定的外部電壓,與傳統電容器的表現一樣,施加正電壓的極板存儲正電荷,施加負電壓的極板存儲負電荷,正負極板所儲存的電荷積累到一定程度會形成一定的電場,在電場的作用下,電解液中的離子向電極移動,于是在電解液與電極間的界面上形成相反的電荷,由于極性相反的電荷在不同的體系界面上形成,并且兩種不同的體系界面相隔距離極短,把這種電荷的分布層叫做雙電層,由于電子和電極表面電荷之間的距離(d)很小,由電容公式可知,超級電容器表現出很大的電容量。外加工作電壓存在一定的范圍限制,如其小于電解液的分解電壓,電荷保持在電解液界面上,超級電容器維持穩定工作狀態,若電容器外加電壓超過電解液的分解電位時,超級電容器將不能保持正常工作狀態。當超級電容器正常放電時,兩極板上的電荷離開電解液界面,導致界面上的電荷減少。由此得出:雙電層電容器的工作原理是伴隨著物理過程的重復充放電反應,整個過程不涉及任何化學反應。因此性能是穩定的。
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                            第二章 實驗材料及表征方法
                             
                            2.1 實驗方法及基本方案
                            本論文中,制備硅基底上的 Ni O/Ti O2 納米管微電極材料的實驗方案大致分為三步:(1)在硅基底上氧化一層二氧化硅做絕緣層,然后在二氧化硅表面通過磁控濺射法濺射一層金屬鈦薄膜;(2)通過陽極氧化法在硅基底上制備排列有序的 Ti O2 納米管陣列;(3)用化學鍍鎳方法在 Ti O2 納米管表面沉積金屬鎳,然后通過熱處理完成 Ni O 材料的沉積。磁控濺射是物理氣相沉積技術的一種,具有設備簡單、易于控制、鍍膜面積大和附著力強等優點,能夠實現在低溫環境下制備各種高熔點材料的薄膜并保持組成成分不變,是目前制備薄膜材料的重要方法之一,在 MEMS 微加工領域具有廣泛的應用。磁控濺射的工作原理是電子在高壓電場的作用下,將帶電荷的粒子加速并引向靶材,并用產生的高能量轟擊靶材表面,使靶材發生濺射,濺射出的粒子在電場作用下沿著一定的方向運動最終沉積在基片上形成薄膜。磁控濺射是在原有的濺射理論基礎上將磁控原理融入的新型濺射工藝,磁控濺射工藝大幅度提高了濺射效率、沉積速率,實現了鍍膜的厚度和均勻性可控。其加工的產品已廣泛應用于集成電路、微機電系統、先進封裝等領域。圖 2-1 為磁控濺射鍍膜機實物圖。
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                            2.2 實驗原料及儀器設備
                            掃描電子顯微鏡分析(SEM)是測試觀察樣品形貌結構的常用工具。其基本原理是用聚焦電子束在試樣表面逐點掃描成像。樣品為塊狀或粉末顆粒,由電子槍發射的電子束在掃描線圈驅動下,在樣品表面按一定時間、空間順 序作柵網式掃描運動,在樣品表面產生背散射電子、二次電子、可見熒光、X 射線,二次電子信號被探測器收集轉換成電訊號,然后通過視頻放大后輸入到顯像管柵極,然后調節顯像管亮度至合適范圍,得到反映樣品表面形貌特征的圖像。本實驗過程中運用日本 JEOL 公司的 JSM-7001F 電子掃描電鏡來觀察 Ti O2 納米管陣列及 Ni O 沉積過程的形貌變化圖。能譜儀(EDS)是用來對樣品材料的一個區域進行元素種類測試和含量判定,配合掃描電子顯微鏡使用,通常作為掃描電鏡自帶的附件,在獲得樣品部分區域形貌的同時,分析該區域的元素成份。各種元素具有自己的 X 射線特征波長,特征波長的大小則取決于能級躍遷過程中釋放出的特征能量△E,能譜儀就是利用不同元素 X 射線光子特征能量不同這一特點來進行成分分析的。
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                            第三章 硅基二氧化鈦納米管陣列制備研究........... 21
                            3.1 實驗部分......21
                            3.1.1 硅基底上金屬鈦薄膜的制備.......21
                            3.1.2 硅基底上 Ti O2 納米管陣列的制備......22
                            3.2 實驗結果與討論........... 23
                            3.3 本章小結......34
                            第四章 硅基 Ni O/Ti O2 微電極的制備及其電容性能測試.......35
                            4.1 實驗部分......35
                            4.1.1 硅基 Ni O/Ti O2 微電極材料的制備......35
                            4.2 實驗結果與分析........... 36
                            4.2.1 SEM 形貌分析.....36
                            4.2.2 硅基 Ni O/Ti O2 電極材料電化學性能測試........... 37
                            4.3 本章小結......39
                            第五章 基于 Ni O/Ti O2 三維叉指微電極 MEMS 超級電容器的設計...... 41
                            5.1 結構設計......41
                            5.2 Ni O/Ti O2 叉指電極超級電容器的工藝制作...........44
                            5.3 本章小結......46
                             
                            第五章 基于Ni O/Ti O2三維叉指微電極MEMS超級電容器的設計
                             
                            MEMS 超級電容器是一種先進的能量儲存裝置,通過雙電層離子的吸引或高度可逆的氧化還原反應進行能量的積累,在傳統電池和傳統靜電式電容器之間搭建起了橋梁。MEMS 超級電容器的性能與電極結構和電極材料有著密不可分的聯系。傳統的超級電容器電極多為塊體,尺寸大并且離子和電子的傳輸及擴散路徑遠,限制了超級電容器性能的表現。本章設計將前面制備得到的 Ni O/Ti O2 微電極材料搭建在叉指結構上,利用叉指電極的特殊結構優勢,即增大電極表面積、縮短電極間離子和電子的擴散路徑、降低電極間的間距等,有效增大 MEMS 超級電容器的特性。
                             
                            5.1 結構設計
                            超級電容器的性能指標與電極的比表面積息息相關,表面積越大,其電荷存儲能力就越強,超級電容器性能就越好,所以研究者們一直致力于尋找比表面積大的電極材料。同時,也有人們探索一些電極新結構用于增大表面積,如叉指電極、管狀結構、卷繞式圓筒狀結構等,2008 年,Bakri-Kassem[55]等人利用 CMOS 工藝,研發出卷曲極板的微型可變電容器,由于其尺寸極小,因此被利用在片上系統中。2009 年,法國科學家 DavidPech[56]在硅基底上制備出一種特殊的梳齒狀 MEMS 超級電容器,該結構采用噴墨打印技術制備而得,由 20 個間距相等、長度為 40 μm 梳齒結構組成,超級電容器的比電容量為 2.1 m F/cm2。2011 年,美國佐治亞理工學院的王中林教授[57]帶領其研究小組成功研制出新型的可卷曲的 MEMS 超級電容器,這使得柔性微型超級電容器的研究又向前邁出了一大步。該電容器體積小,特性好,并且可織入紡織物中,所以其在日常生活中得到廣泛運用,比如可為玩具車、小型電子產品等電子設備持續提供能量,滿足設備的用電需求。
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                            總結
                             
                            隨著經濟全球化的快速發展,綠色環保新能源技術的研究越來越受到人們的重視,同時伴隨著微型能源器件的發展,小型儲能裝置的探索和研究成為能源領域新的研究方向。基于 MEMS 技術的超級電容器以它高功率、高壽命、高充放電速率的特點吸引了人們的眼球,成為了下一代儲能裝置競爭中的佼佼者。氧化鎳活性材料作為一種金屬氧化物,能夠發生高度可逆的氧化還原反應,并且具有良好的化學穩定性,在超級電容器電極材料研究中得到廣泛的應用,為了提高氧化鎳電極材料在超級電容器中應用的高度,我們選擇二氧化鈦納米管陣列作為其載體,制備氧化鎳/二氧化鈦納米管復合電極材料。同時,我們從制備微型電容器和可集成的電容器的角度出發,選取了硅片作為超級電容器的基底,利用 MEMS 技術在硅基底上濺射鈦薄膜,然后完成后續的實驗工作。因此我們的實驗研究思路首先主要是探索和尋找在硅基底上陽極氧化鈦薄膜制備 Ti O2 納米管陣列的最佳條件,然后再沉積氧化鎳測試其電容性能。研究得到的主要結論如下:通過調控分析陽極氧化的工藝條件,包括氧化電壓、電解液濃度及電解液成份等,探索實現了在硅基底上陽極氧化鈦薄膜制備 Ti O2 納米管陣列。實驗結果表明,氧化電壓及電解液濃度均對 Ti O2 納米管陣列的形貌具有重要影響,低電壓 0.5 V 和低濃度 0.05 wt%的 HF 電解液更適合鈦薄膜的陽極氧化過程。優化陽極氧化反應條件后,我們采用兩步法施加電壓方法,并進一步優化氧化時間,在硅基底鈦薄膜上制備出管徑為 100 ~ 270 nm 結構緊密有序的 Ti O2 納米管陣列。最佳工藝條件為:在 0.05 wt%HF 溶液中,施加 10 V 電壓 20 s,然后施加 0.5 V 電壓 25 min。陽極氧化過程中,二氧化硅與鈦薄膜間的粘附性是保證硅基底上成功制備 Ti O2 納米管陣列的首要因素。實驗結束后,我們對二氧化硅與鈦薄膜間的粘附性進行了表征,通過 SEM 圖可看出,二者間粘附性很好,沒有出現裂縫,有利于擴展硅基底上氧化制備 Ti O2 納米管陣列的應用范圍。
                            .........
                            參考文獻(略)
                             

                            專業工程碩士畢業論文篇十

                             
                            第一章  緒論 
                             
                            1.1  論文研究背景與意義
                            隨著計算機技術的快速發展以及智能移動終端設備的普及,移動用戶對位置感知的實時性和就地性的需求與日俱增  [1],使得位置感知技術得到越來越多的關注。根據定位技術所應用的環境的差異,可以把定位技術分為室內定位和室外定位兩種。目前,室外定位系統主要有全球定位系統(GPS,  Global  Positioning System)[2],蜂窩網定位系統[3],A-GPS(Assisted Global Positioning System)輔助全球定位系統[4-5]等,在空曠的室外環境,GPS 的定位誤差已達到 10m 以內,完全可以滿足人們對日常位置信息的需求。然而,現有的室外定位技術并不適用于復雜的室內環境,因為 GPS 在室內無法搜索到足夠的衛星數量進行精確定位,蜂窩網定位系統定位精度較低無法滿足需求,使得如何實現在復雜的室內環境進行穩定和高精度定位成為定位技術研究的熱點[6]。 近年來,人們深入的研究了室內定位技術并提出了多種解決方案[7]。主要有射頻標簽(RFID)定位系統[8]、藍牙室內定位系統[9-10]、超寬帶室內定位系統(UWB)[11-12]等。然而,這些定位系統都需要額外的專用設備、需要重新部署設備間的網絡連接并且應用范圍較小,導致它們都未能得到大范圍的推廣。 自 1990 年無線局域網絡標準制定以來,無線局域網獲得快速的發展和普及[13];基于 WLAN 具有成本低,安裝簡單方便,傳輸速率快、抗干擾能力強等優點,WLAN 被廣泛的應用到社會的不同環境當中,如學校、辦公大樓、醫院和家庭等。現在 WLAN 幾乎已經成為一種基本的基礎設施,覆蓋了人們活動的絕大多數室內環境。基于 RSS 的 WLAN 的定位不用添加其他裝置,僅通過純軟件編碼便可以在任何一款內置無線模塊的智能移動設備上實現定位,且利用指紋法可以有效的降低多徑傳播和陰影衰落對定位系統的影響,成為本文研究的出發點[14]。目前,WLAN 指紋室內定位技術仍不成熟,推廣前還有許多問題需要解決。例如,離線階段工作量大、實時性較差、系統的普適性低等。本文圍繞如何降低終端差異對 WLAN 指紋定位系統的影響,提高定位系統的定位精度和普適性這一關鍵問題進行研究和分析,針對這一問題提出加權余弦相似度算法,并在加權余弦相似度算法的基礎上開發了便攜式室內 WiFi 定位系統,該系統可應用在監護老人、看護病人和室內火災救助等領域,具有廣闊的商業開發前景。 
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                            1.2  國內外研究現狀
                            本節首先分析了幾種經典的室內定位系統的定位原理、定位精度和定位系統的優缺點,其次研究了幾種典型的 WLAN 指紋定位系統。近年來,紅外線(Infrared)在室內定位技術中得到廣泛的應用。紅外線室內定位系統的工作原理是在室內環境布置密集的傳感器,通過事先布置的傳感器采集由室內紅外線移動標簽發射的紅外線來進行估算紅外線移動標簽在待測區域的位置信息。 Active Badge 室內定位系統[15]是由Cambridge大學首次開發的利用紅外線進行室內定位的系統,系統有移動標簽,傳感器和服務器組成;移動標簽連續地向周圍發射用于唯一標識的紅外信號;安裝在室內的傳感器網絡捕捉到移動標簽發射的信號并傳輸到服務器,服務器采用近似法估算出移動標簽所在的區域。但是Active Badge 系統僅能實現對移動標簽做出區域判別。為了降低紅外線定位系統的定位誤差,可以在室內部署大量的光感傳感器并且與光學照相機進行聯合定位。Firefly 系統[16]是一款經典的利用密集型傳感器和光學照相機相結合來實現高速實時光學跟蹤室內定位系統,系統定位精度可達到3mm。但是,由于系統要用到相機陣列,設備成本較高;要在室內待測區域事先安裝密集的紅外線接收設備,工作量大;另外,Firefly 系統所覆蓋的范圍也比較小。 綜上所述,雖然利用紅外線進行定位能夠實現較高的定位精度。但是需要布置大量的傳感器,成本較大,并且定位系統只適合在空曠的室內環境,定位系統的定位誤差受環境光線的影響較大等原因,導致其無法在大型超市、博物館、展覽廳等公共建筑內應用。 
                            ....
                             
                            第二章  WLAN 指紋室內定位技術的理論基礎 
                             
                            2.1 WLAN 信號強度的特征 
                            本次實驗選擇在人員走動較少的時間段內收集數據,用紅米 note 手機在室內某一參考點上對特定的 AP 采集 100 次,參考點距離特定 AP 的距離為 4 米左右,手機平放在桌面上,在采集數據過程中保持手機靜止,記錄每一次的 RSS,圖 2.1 為在室內某一參考點對特定 AP 在不同時間進行采樣而形成的直方圖。由此可知,同一個參考點在不同的時間,所采集到的 AP 的信號強度是不同的,最大值和最小值相差 8dBm,大部分信號強度集中在 43dBm 和 45dBm 之間。RSS 時變特性的具體原因有以下幾點:a、多徑效應:一般的室內環境比較小而且環境復雜障礙物較多。使得電磁波在傳播過程中發生反射、折射的現象,導致電磁波信號經過多種不同的路徑到達某一點,并不是僅通過直線傳播到達某一點,這使得在某一點的信號強度會不斷發生變化。 b、2.4GHz 電磁波信號的干擾:由于 WLAN 工作的 2.4GHz 頻段是免費開放的頻段,容易受到在這一頻段工作的電磁設備產生的信號的干擾,例如無線打印機、藍牙信號、ZigBee 信號、微波爐等。
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                            2.2 WLAN 指紋室內定位系統概述
                            由于電磁波在室內環境傳播時受到的干擾較多,導致采用傳統的路徑損耗法進行定位會產生較大定位誤差[38],而場景分析法有利于減弱電磁波多徑傳播等對定位精度造成的影響,使得基于場景分析法的 WiFi 室內定位技術成為目前研究的熱點。場景分析法并不是把 WiFi 信號強度直接轉換為距離,而是利用 WiFi信號在不同的空間位置表現出的獨特的、易辨識的特性建立 RSS 與位置的映射關系,并利用該關系對移動用戶在待測區域內的位置進行估計。場景分析法定位系統一般由離線階段和在線階段完成定位。系統的定位原理框如圖 2.4 所示,離線階段建立有效的指紋庫是定位系統的根本,把室內空間均勻地按照適當的間隔劃分為不同的區域,形成參考點網格,在每一個參考點處接收周圍的 AP 的 RSS并建立樣本向量,每個參考點的位置信息與對應的 RSS 樣本向量構成位置指紋,然后,將所有參考點的位置指紋信息存儲起來構成指紋庫。WLAN 信號強度與空間位置的映射特性是 WLAN 定位技術的基礎。但是,室內環境的不可預測性嚴重影響著定位系統的定位精度。另外,終端差異使得在線階段測量的 RSS 向量與所建立的指紋庫不能有效的匹配,降低了定位系統的普適性。 
                            ...........
                             
                            第三章  降低終端差異性算法研究 ....... 19 
                            3.1 移動智能終端信號差異概述 ........... 19 
                            3.2 不同移動定位終端的接收 AP 的 RSS 的差異性 ........... 20 
                            3.3 指紋差值法 ....... 20 
                            3.4 加權余弦相似度算法 ....... 21
                            3.5 算法仿真分析 ........... 26 
                            3.5.1 實驗場景 ........ 26 
                            3.5.2 指紋庫的建立 ........ 26 
                            3.5.3 算法的定位精度 .... 27 
                            3.6 本章小結 ........... 29 
                            第四章  便攜式室內定位系統的開發 ........... 30 
                            4.1 開發平臺介紹 ........... 30
                            4.2 便攜式定位系統總體設計 ....... 31
                            4.3 便攜式定位系統實現的過程 ........... 32 
                            4.4 移動定位終端開發 ........... 33
                            4.5 服務器開發 ....... 36
                            4.6 系統性能測試 ........... 40
                            4.7 本章小結 ........... 43 
                            第五章  總結與展望 ....... 44 
                             
                            第四章  便攜式室內定位系統的開發 
                             
                            通過前幾章的研究,本文選用加權余弦相似度算法來提高定位系統的精確度,并通過實驗仿真驗證了算法的有效性,開發了便攜式室內 WiFi 定位系統。該系統能夠對待測區域內的移動定位終端實現定位,可通過移動監測端實時查看移動定位終端在待測區域內的位置。 以下將從系統的總體設計、移動定位終端開發、服務器開發與系統性能測試四個方面進行介紹。 
                             
                            4.1 開發平臺介紹 
                            本系統的移動定位終端和移動監測終端選擇 Android 系統智能移動設備[50]。Android 操作系統的架構由四層(Linux 內核層、系統運行庫層、應用框架層、應用層)組成;另外,Android 操作系統還提供了四大組件、豐富的系統控件、SQLite 數據庫、地理位置服務和傳感器等豐富的工具,由于 Android 系統的這些特點,使得Android操作系統快速地發展并占領移動設備市場的90%以上的份額,并依然在快速的發展。 因此,移動定位終端和監測終端選擇基于 Android 平臺開發,使得所開發的便攜式室內定位系統獲得更廣泛的應用。 
                            ...........
                             
                            結論
                             
                            近年來,隨著人們對室內位置信息的需求越來越強烈,室內定位技術受到越來越多的關注并得到快速的發展。但是,智能移動設備的多樣性給定位系統帶來了巨大的挑戰。目前,室內定位系統僅適用于離線階段和在線階段移動終端相同的情況,在存在終端差異時,定位系統的精度較低,甚至會出現定位失敗的可能。本文針對以上問題主要做了如下研究。 
                            (1)介紹了室內定位系統經典算法和面臨的挑戰,并通過對比在實際的環境內采集 AP 的信號強度,并對采集的實際數據進行分析,找出了不同因素對RSS 造成的影響。 
                            (2)研究了終端差異產生的原因,利用不同智能移動設備在實際環境中采集 AP 的信號強度,并對采集的數據進行分析,得出移動定位終端在同一參考點接收 AP 的信號強度的趨勢相同的結論。 
                            (3)針對終端差異的問題,提出了加權余弦相似度算法,對加權相似度算法進行詳細的論述,并通過采集實際環境的數據,驗證了在存在終端差異的情況下算法的有效性,有效的降低了終端差異對定位系統的影響。 
                            (4)結合上述研究,本文基于 Android 平臺開發了一種利用 WiFi 信號特征的便攜式室內定位系統。該系統采用加權余弦相似度算法,提高該系統在存在終端差異情況下的定位精度。該系統可以通過移動監測終端實時的查看移動定位終端的位置信息,具有便于攜帶和易于查看的優點,在監護老人、孩子和病人等方面具有廣闊的商業開發前景。
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                            參考文獻(略) 

                            原文地址:http://www.1906175.com/gclw/23184.html,如有轉載請標明出處,謝謝。

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