变分模态分解联合改进小波阈值函数的PPG降噪算法

针对PPG信号采集过程中存在大量混合噪声的问题,提出一种变分模态分解（VMD）改进小波阈值降噪的降噪算法。首先通过傅里叶变换得到脉搏波信号频域信息,确定分解个数和主频率;然后利用变分模态分解算法将含噪声的PPG信号分解为一系列固有模态分量,分解过后确定各分量的中心频率,并筛选有效固有模态分量;最后利用改进后的小波阈值函数对残余噪声进行降噪处理,避免了软阈值的恒定偏差,又保证了阈值函数的连续性,降噪后的信号与原始信号相关系数均值为0.934 7,比变分模态分解方法重构信号提升了7.1%。与其他降噪算法相比,信噪比分别提高了5.77 dB、5.38 dB、4.5 dB,均方根误差分别降低了26.1%、16.8%、7.4%。实验结果表明,通过理论计算、数值模拟和应用研究验证了所提方法的有效性和优越性,在滤波效果和信号保真度之间取得了很好的平衡。     

考虑需求侧响应的综合能源系统可靠性评估

为了进一步激发综合能源系统的多能互补特性和挖掘需求侧可参与系统优化调度的调节潜力,提升综合能源系统的可靠性水平,提出一种考虑需求响应的综合能源系统可靠性评估方法。首先,根据负荷响应特性引入价格型和替代型两类需求响应,分别建立基于电价弹性矩阵的价格型需求响应模型,及考虑不同能源需求在同一时间点上相互转换的替代型需求响应模型;其次,建立以系统购买能源成本最小与负荷削减惩罚成本最小为目标的优化调度模型,并在Matlab平台上调用CPLEX进行求解;然后,基于时序蒙特卡洛模拟法获得各设备状态并设计出可靠性评估流程;最后,通过北方某工业园区综合能源系统进行算例分析,比较了系统在不同运行方式下的可靠性指标与经济性水平。算例仿真结果表明,引入价格型和替代型需求响应可协调优化各时段用能需求,能够有效提高综合能源系统的可靠性和经济性。     

基于VMD模态分量的高压断路器分合闸线圈电流特征值提取

高压断路器分合闸线圈电流波形中包含着丰富的断路器操动机构和控制回路的状态信息,分析分合闸线圈电流的特性对断路器的状态监测、故障诊断具有重要意义。文中提出一种基于变分模态分解（VMD）模态分量的高压断路器分合闸线圈电流特征值提取方法;通过变分模态分解算法对分合闸线圈电流进行分解,并确定有效反映线圈电流关键信息的模态分量;随后采用削波方式处理模态分量以提取线圈电流波形关键时间点及对应电流特征值。基于断路器实验平台采集的数据样本的实验验证结果表明,该方法能够准确有效地提取分合闸线圈电流关键特征值。     

基于变分主题模型的半监督文本分类

为解决实际应用场景中常面临的数据标注不足的问题,提出一种基于变分主题模型的半监督文本分类模型。首先使用无监督变分主题模型挖掘出语义信息集中的文档-主题分布,作为有效的文档特征表示,再通过半监督方式训练分类器。基于神经网络的变分主题模型相较传统的主题模型,不仅可以得到合理的主题,而且推断速度更快。在20NewsGroup等数据集上的实验结果表明,所提出的模型仅使用30%的训练数据就可以取得与使用90%训练数据的半监督基线模型相当甚至更好的结果,证明了所提出模型的正确性和实用性。     

多芯光纤熔接与测试研究

多芯光纤(MCF)是空分复用(SDM)技术的重要传输介质,能够数倍地拓展现有单根光纤的通信容量,然而MCF结构复杂度高、测试难度大,尚无测试标准。文章根据MCF的结构特点,结合在MCF开发中的技术经验,规范了MCF的熔接方法以及主要参数的测试方法,为未来MCF的大规模商用化奠定了基础。     

基于多尺度模型融合和VMD-TCN-RF混合网络的短期电力负荷预测方法

为了充分挖掘不同尺度影响因子对短期电力负荷的影响,以及解决预测精度受数据非平稳特性影响的问题,提出了一种基于多尺度模型融合和VMD-TCN-RF混合网络的短期电力负荷预测方法。该方法先采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)将历史负荷分解为若干平稳性好的本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,再把VMD分解得到的各个历史负荷的IMF分量和气象数据分别送入时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)进行特征提取;将所有TCN网络提取的特征融合为一个新的特征向量;最后将融合得到的特征向量与经过One-Hot编码的日期因素特征向量拼接,把拼接得到的向量送入随机森林网络进行预测。通过公开的电力负荷数据集对本方法进行验证,结果表明所提方法与现有模型相比具有更高的预测精度。     

集中式MIMO雷达研究进展：正交波形设计与信号处理

集中式多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）雷达通常利用正交波形增加发射波形自由度,采用数字阵列拓展空间收发自由度,使得雷达接收机的天线孔径获得明显扩展,最终带来空间分辨率、测角精确度、杂波抑制能力等大幅度提升。但是,这些性能提升的前提是发射波形具有正交特性。事实上,在实际应用中,在不牺牲时域/频域资源情况下,受限于时宽带宽积,无法获得完全正交的波形集合,从而限制了MIMO雷达系统性能。本文对集中式MIMO雷达正交波形复用的技术原理进行了系统回顾,分别归纳了三种快时间发射波形设计方法：时分复用（Time Division Multiplexing, TDM）、码分复用（Code Division Multiplexing,CDM）和频分复用 （Frequency Division Multiplexing, FDM）,以及两种慢时间发射波形设计方法：多普勒分复用（Doppler Division Multiplexing,DDM）和随机相位编码波形,并对其优缺点进行对比。同时,对快时间MIMO和慢时间MIMO的信号处理流程进行归纳综合,给出基于匹配滤波的集中式MIMO雷达统一信号处理框架。为了展示不同波形对成像性能的影响,本文给出了基于三维匹配滤波的MIMO雷达成像结果。最后,结合实际应用问题,指出当前MIMO雷达面临的技术难点和发展趋势。     

改善误码性能的索引调制正交频分复用混合映射方案

为进一步提升索引调制正交频分复用(OFDM-IM)系统在高信噪比(SNR)条件下的误比特率(BER),该文提出一种混合映射方案。该方案利用高信噪比时索引比特比数据比特错误率更低的特性,混合使用两种不同位数的索引比特分配策略,提高了索引比特的占比。相应地,将子载波激活模式(SAPs)分为超级SAPs和普通SAPs,相比于普通SAPs,超级SAPs对应的索引比特和数据比特分别增加1 bit和减少1 bit。将超级SAP对应的数据比特采用奇偶校验的方式补齐,然后映射为数据符号,提高了系统的分集度,增大了数据符号间的最小欧氏距离。仿真结果表明,相比于以往的映射方案,混合映射方案在误比特率为10–4时可取得1～3 dB的性能增益,有效改善索引调制OFDM系统的误码性能。     

基于光纤传感的呼吸与心跳信号采集方法

为了实现无束缚式的居家健康生理信息检测,提出了一种基于光纤布拉格光栅传感器的呼吸与心跳信号采集方法。针对信号在测量过程中存在的噪声干扰问题,提出了一种变分模态分解联合改进小波阈值函数的降噪算法,首先利用变分模态分解去除信号中的大部分高频噪声,其次利用改进的小波阈值函数去除信号中的残余噪声。利用带通滤波器将降噪后信号中的呼吸与心跳信号分离并计算其频率。实验结果表明,该方法获得的心率的最大误差率为8.75%,呼吸的最大偏差为1 beat/min。