语音信号的采集与分析，语音信号采集、混叠现象分析、数字限带滤波和多相滤波器。

本设计方案中，设计思路为围绕着单片机和燃气传感器进行本次硬件系统的设计。
其中使用单片机连接着各个设备。
燃气传感器检测空气中被测气体的浓度，通过A/D转换器把转换的数据传输到单片机中由单片机进行数据的分析处理，产生相应的报警电路运行。
此次报警系统通过信号采集模数转换模块收集气体浓度、然后通过A/D转换器转换成数字信号，之后由单片机控制模块进行分析、在字符显示模块进行数据显示、如果被测气体超标激活声光报警模块进行报警和然后在进行安全保护模块。

本次课程要求利用传感器设计制作一款高精度传感器，要求传感器有大小两个量程，量程之间可自动或手动切换，小量程的量程为0-200g，误差范围控制在1%以内；
大量程的量程为0-2000g，误差范围控制在1%以内。
全过程只采用用模拟量实现测量，不使用单片机等控制芯片设计电路。
本系统主要电路部分均采用模拟电路完成，前端信号采集采用悬臂梁式电阻应变片式压力传感器完成。
传感器采集的信号送入信号放大电路，信号放大电路采用仪用放大器INA128芯片完成，INA128需要精准的零电压作为参考电压，因此采用OP07芯片输出零值电压给INA128作为精准的参考电压。
传感器采集的信号经INA128放大后，送入信号处理电路完成信号的模数转换及数码管信号译码，本部分采用ICL7107芯片完成。
ICL7107芯片完成信号的模数转换后，将译出的数据送入显示电路完成用户终端的显示，本部分采用三位半数码管完成。

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基于labview的扫频仪包含几个子函数可进行扫频参数设定信号采集分析

工业生产中温度控制具有单向性、时滞性、大惯性和时变性的特征，要实现温度控制的快速性和准确性，对于提高产品质量具有很重要的现实意义。
本课题针对温度控制的特点及实现准确温度控制的意义，设计了一种基于PID的恒温控制系统。
设计内容包括硬件和软件两个部分。
硬件电路以AT89S52单片机为微处理器，详细设计了为单片机提供电的电源电路，温度信号采样电路，键盘及显示电路，加温控制电路等四大电路模块。
软件部分主要对PID算法进行了数学建模和编程。
PID参数整定采用的是归一参数整定法。
本设计由键盘电路输入设定温度信号给单片机，温度信号采集电路采集现场温度信号给单片机，单片机根据输入与反馈信号的偏差进行PID计算，输出控制信号给加温控制电路，实现加温和停止。
显示电路实现现场温度的实时监控。
本系统PID参数整定在MATLAB软件下SIMULINK环境中进行了仿真，通过稳定边界法整定得到、、参数，最终系统无稳态误差，调节时间为30s，无超调量，各项指标均满足设计要求。
本系统实现简单，硬件要求不高，且能对温度进行时实显示，具有控制过程的特殊性，本设计提出了一种基于PID算法来实现恒温控制的温度控制系统，主要是为了达到生产过程中对温度控制速度快，准确性高等特点。

在工业生产控制过程中，压力是一个很重要的参数。
比如利用测量大气压力来间接测量海拔高度，在工业生产中测量压力参数来判断反应的过程，在气象预测中，也需要测量大气压力来判断阴雨天气等等。
所有这些都需要掌握测量压力，所以压力表的设计拥有广阔的市场前景。
本课题就是基于此原因设计的一个简单压力计。
本课程设计用MPX4115传感器来检测压力参数，ADC0808进行模数转换后，利用AT89C52进行数据处理后，由键盘设置测量量程，用发光二级管显示当前测量量程送液晶显示压力值。
本系统可根据需要进行功能扩展。
由于ADC0808支持8路信号采集，可以对8个压力点参数进行检测。
可以手动设置采集哪一路，或者循环采集。
还可以进行压力上下限报警。
在设计系统的时候，立足于界面友好性、性价比，可以在简单压力检测的时候使用。

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一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

①测量湿度、温度，实时显示。
②PC1对测量的数据进行智能处理和显示。
③PC1对多个终端用不同的方法通信，集中数据进行处理。
④本系统具有远程控制的功能，只需在网。
预期改进：①使用数据库存储。
ACCESS。
②开发WP7应用程序（已经开发Android应用）③加强硬件下位机设计，如采用无线通信、掌握更紧密的传感器。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。