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低频振动采集分析仪的设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 课题研究目的和意义第13-14页
    1.2 课题研究发展现状第14-18页
        1.2.1 风速风向测量技术第14-17页
        1.2.2 风速预测模型第17-18页
    1.3 课题来源和研究内容第18-19页
        1.3.1 课题来源第18页
        1.3.2 研究内容第18页
        1.3.3 论文创新点第18-19页
    1.4 论文结构第19-21页
第二章 相关技术介绍第21-34页
    2.1 超声波测风技术第21-25页
        2.1.1 时差法第21-22页
        2.1.2 相位差法第22-23页
        2.1.3 频差法第23页
        2.1.4 多普勒法第23-24页
        2.1.5 互相关法第24-25页
    2.2 嵌入式技术第25-26页
    2.3 数字信号处理技术第26-33页
        2.3.1 快速傅里叶变换第27-28页
        2.3.2 维纳滤波第28-29页
        2.3.3 小波变换第29-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 低频振动采集分析仪设计第34-47页
    3.1 整体设计方案第34-35页
    3.2 硬件设计第35-42页
        3.2.1 数据采样模块第35-36页
        3.2.2 运算与控制模块第36-39页
        3.2.3 通信模块第39-42页
    3.3 软件架构设计第42-46页
        3.3.1 软件开发环境第43页
        3.3.2 FPGA软件工作流程第43-44页
        3.3.3 CPU软件架构设计图第44-46页
    3.4 本章小结第46-47页
第四章 风速风向处理算法的研究与设计第47-61页
    4.1 维纳滤波第47-52页
    4.2 希尔伯特-小波变换法检测超声波信号第52-58页
    4.3 风速风向处理算法第58-59页
    4.4 本章小结第59-61页
第五章 风速预测模型设计第61-74页
    5.1 风速预测模型概述第61页
    5.2 时间序列分析法第61-67页
        5.2.1 自回归(AR)模型第61-62页
        5.2.2 滑动平均(MA)模型第62页
        5.2.3 自回归滑动平均(ARMA)模型第62页
        5.2.4 自回归求和滑动平均(ARIMA)模型第62-67页
    5.3 卡尔曼滤波算法第67-72页
        5.3.1 卡尔曼滤波思想第67页
        5.3.2 卡尔曼滤波递推方程第67-72页
    5.4 本章小结第72-74页
第六章 Davenport风谱下输电塔线动力响应时频域分析第74-84页
    6.1 脉动风第74-77页
        6.1.1 湍流强度第74页
        6.1.2 脉动风的空间相关性第74-75页
        6.1.3 脉动风速谱第75-77页
    6.2 Davenpor风速谱下输电塔线风致振动响应时域分析第77-80页
    6.3 Davenport风速谱下输电塔线风致振动响应频域分析第80-83页
    6.4 本章小结第83-84页
第七章 系统测试结果及分析第84-93页
    7.1 低频振动采集分析仪搭建第84-87页
    7.2 现场风速和位移信号采集第87-89页
        7.2.1 风速信号的采集第87-88页
        7.2.2 位移信号的采集第88-89页
    7.3 现场风速和位移信号计算第89-90页
        7.3.1 现场风速信号的计算处理第89页
        7.3.2 现场风向信号的计算处理第89-90页
        7.3.3 现场位移信号的处理第90页
    7.4 频谱分析第90-92页
    7.5 本章小结第92-93页
总结与展望第93-95页
参考文献第95-101页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第101-102页
致谢第102-103页
附件第103页

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