發(fā)布時間：2020-04-15 13:34

【摘要】：小波理論具有良好的時頻分析特性,其適用于對瞬態(tài)、非平穩(wěn)信號的處理。結合靶場聲信號的特點,本文基于小波理論對靶場聲信號進行分析處理。主要從對靶場聲信號的去噪和特征波識別兩個方面完成了提升小波小波算法的設計,并在Matlab軟件上驗證了提升小波算法的有效性。同時,面向FPGA使用verilog語言設計提升小波算法以達到提高聲靶系統(tǒng)實時性和測量精度的目的。本文的主要工作包括以下幾點:(1)根據(jù)根據(jù)靶場聲信號的一般特點,對現(xiàn)階段的分析方法進行簡單介紹,對比選取出適合與靶場聲信號處理的分析方法。(2)結合靶場聲信號的特點,完成了提升小波算法的設計,主要包括靶場聲信號去噪和特征波識別兩部分。靶場聲信號去噪部分完成了小波函數(shù)的選取、去噪閾值設定方法的選擇以及對應的分解階次的設置。靶場聲信號特征波識別部分設計了小波能譜熵算法提取靶場聲信號特征波識別值。(3)結合小波理論,根據(jù)選取的小波函數(shù),推算了小波函數(shù)對應的提升小波函數(shù)的數(shù)學結構并給出了其提升步驟。通過數(shù)學分析過程,分析提升小波算法的基本運算。(4)完成了提升小波算法的各個模塊在在FPGA硬件語言中的實現(xiàn)。主要包括基本運算模塊的設計,小波五階正變換、逆變換,去噪模塊、特征波識別模塊以及聲靶坐標計算模塊的設計。同時對各個模塊對應的功能仿真。使用以上設計的提升小波算法,處理靶場聲信號,并提取出的彈丸到達時刻值帶入聲靶坐標計算模型。實驗結果表明,基于FPGA的提升小波算法可以提高靶場聲信號處理算法的實時性。同時,與傳統(tǒng)小波算法的處理結果相比,X和Y坐標的最大離差值分別下降了 6mm和5.4mm,X和Y的標準偏差下降了 3.79和2.02,X,Y坐標離差值在±6mm內(nèi)的百分比分別提高了 11%和13%,以上指標表明本文設計的算法有效的提升了聲靶的測量精度。
【學位授予單位】：西安工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TJ06

【參考文獻】

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本文編號：2628609