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基于Nios的聚类向量ARMA轴温探测系统

2020-11-22阅读(316)

基于Nios的聚类向量ARMA轴温探测系统

论文摘要

在开发研制基于Nios的列车轴温光纤传输传感探测系统中,涉及到随机信号的处理问题。这项研究按照向量ARMA（Autoregressive Moving Average自回归滑动平均）模型,把基于状态空间模型的卡尔曼最优平滑滤波器转换成向量ARMA模型的卡尔曼最优平滑滤波器,这种转换是现代时间序列分析法的核心思想和关键技术之一。本文阐述了在向量ARMA模型中的聚类算法,介绍了使用Altera DSP Builder和SOPC builder实现聚类向量自回归滑动平均的卡尔曼最优平滑滤波器的设计方法,给出了聚类向量ARMA卡尔曼最优平滑滤波器的设计框图,比较了32阶Fir（Finite Impulse Response,有限冲击响应）滤波器与聚类向量ARMA卡尔曼最优平滑滤波器的滤波效果,同时还利用16阶PIT-FFT（时间抽取快速Fourier变换）展示了深埋于噪声中的信号功率点。这些功能又是靠Altera的Nios嵌入式设计平台实现的。 在将来,很少有电子设备不用可编程逻辑而还能够存在。可编程性是电子系统设计的前景。固定功能的片上系统开发成本高、周期长及缺乏灵活性常常使得它们刚一形成初始产品就过时了,其应用将越来越少。Altera将“P”植入于“SOC”之中而首创了SOPC,这里P=可编程性=灵活性。Altera公司廉价而通俗的精简指令集计算机CPU软核Nios是SOPC（System-on-a-ProgrammableChip,单芯片片上可编程系统）设计的核心。Altera DSP Builder可以为Nios设计高速子系统,而模块化设计是其特点。 基于Nios的聚类向量ARMA列车轴温探测系统包括FIFO模块、C聚类模块、最小方差准则与ARMA模块、32阶FIR模块、16点基2DITFFT模块。FIFO模块、C聚类模块、最小方差准则与ARMA模块的组合实际上构成了聚类向量ARMA新息模型。

论文目录

  • 第1章 列车轴温探测系统状况及设计要点
  • 1.1 车外列车轴温探测系统的国内状况
  • 1.2 设计要点
  • 1.3 向量ARMA模型
  • 1.4 现代DSP技术概念
  • 第2章 系统总体框图及每部分作用
  • 2.1 系统框图
  • 2.2 每部分的作用
  • 2.3 聚类向量ARMA子系统中的主要模块
  • 第3章 系统特性分析与算法
  • 3.1 系统噪声的确定
  • 3.2 列车轴温信号最小方差准则
  • 3.3 模拟通道的参数选择
  • 3.4 从状态方程到ARMA的转换
  • 3.5 从传递函数到ARMA的转换
  • 3.6 ARMA新息模型
  • 3.7 聚类向量ARMA新息CN均值算法
  • 3.8 FFT（Fast Fourier Transform）
  • 第4章 基于Nios的SOPC实现
  • 4.1 设计工具
  • 4.2 聚类向量ARMA子系统
  • 第5章 生成可裁减的SOPC
  • 5.1 SOPC Builder的系统扩展功能
  • 5.2 配置接口文件及生成嵌入式SOPC
  • 第6章 实验
  • 结论
  • 致谢
  • 攻读硕士期间发表的论文
  • 参考文献
  • 附录
  • [附录1]Biquadrate Filter的参数选择
  • [附录2]设计IIR数字滤波器的条件与变换公式
  • [附录3]C聚类子系统程序
  • 1'>[附录4]串口通信子程序UART1
  • a子程序'>[附录5]FIFOa子程序
  • ROM子程序'>[附录6]BootROM子程序
  • [附录7]巴克码子程序
  • [附录8]CPU子程序
  • toEthernet子程序'>[附录9]USBtoEthernet子程序
  • [附录10]工程程序
  • [附录11]spi子程序
  • [附录12]Cyclone专用子程序

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