导读:本文包含了振荡信号论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:南海北部,近惯性振荡,谱分析,经验正交函数分解(empirical,orthogonal,function.EOF)
振荡信号论文文献综述
侯华千,于非,李彬,任强,魏传杰[1]（2019）在《南海北部深层近惯性振荡信号研究》一文中研究指出本研究通过分析布放在南海北部的着陆器流速数据,研究一支蓝移的近惯性振荡信号,发现该信号可以传到600m水深以下,持续时间为11月3—16日。该信号的最大的东向流速为0.133m/s,最大南向流为0.124m/s。谱分析发现垂向流速呈现出5个不同的流核,最强流核发生在600—650m位置。近惯性能量下传速度为67±5m/d,从600m下传到1000m的位置能量耗散18%。经验正交函数(empiricalorthogonalfunction,EOF)分解结果显示,这次近惯性振荡信号开始是第一模态占主导,随后变成高阶模态为主导的形式。由于不知道其信号生成的源头,所以无法确定近惯性振荡形成原因,结合前人的研究结果,可以排除台风引起此次近惯性振荡信号的生成。卫星的海表高度异常显示,此时的正涡度有利于此次近惯性振荡发生蓝移特征。(本文来源于《海洋与湖沼》期刊2019年05期）
王雨虹,董瑞[2]（2019）在《改进EMD的多信号Prony电力系统低频振荡分析》一文中研究指出利用EMD方法对低信噪比的电力系统低频振荡信号进行去噪,会存在较大误差,影响低频振荡信号的辨识精度。为了解决这类问题,提出了一种改进的EMD去噪方法。通过对电力系统低频振荡信号进行EMD分解,得到N个IMF模态分量,分别求取归一化自相关函数,判断出噪声主导模态和信号主导模态的分界点k,之后对噪声主导模态进行去噪,将去噪后的各分量同信号主导模态重构得到电力系统低频振荡信号,最后对重构信号进行多信号Prony分析,提取电力系统低频振荡特征。利用改进的EMD方法、改进EMD的多信号Prony对理想信号和仿真系统进行实验,结果表明改进的EMD方法对低信噪比的低频振荡去噪效果更为突出,结合改进EMD多信号Prony算法提取电力系统低频振荡信号特征,具有速度快、分辨率高、拟合效果好的优点。(本文来源于《控制工程》期刊2019年07期）
王一凡,赵成勇,郭春义[3]（2019）在《双馈风电场孤岛经模块化多电平换流器直流输电并网系统小信号稳定性分析与振荡抑制方法》一文中研究指出风电场孤岛经模块化多电平换流器直流输电(MMC-HVDC)系统并网已成为规模化风电外送及消纳的重要手段之一。孤岛风电场出力受风速影响存在多变的功率运行点,导致其经内部动态特性复杂的MMC并网时,很有可能在某些功率运行点处出现振荡失稳现象。本文首先建立双馈风电场孤岛经MMC-HVDC并网系统的详细小信号模型,并通过详细电磁暂态仿真分析证明了模型的正确性。然后通过特征根法研究风电场出力变化时并网系统的小信号稳定性,并基于参与因子法揭示导致系统失稳的主导模式及关键参数,指出环流抑制控制器(CCSC)参数对并网系统稳定性影响很大,若CCSC参数不合理,随着风电场输出功率增加,并网系统容易出现振荡失稳现象。最后综合考虑CCSC独立控制环节的动态特性及整个并网系统的小信号约束,提出一种可以有效抑制双馈风电场孤岛经MMC-HVDC并网系统小信号失稳现象的方法。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年10期）
李木子,吕振伟,郭越凡,陈雁北[4]（2019）在《寻找黑洞铃宕阶段的视界振荡模式信号》一文中研究指出双黑洞系统附近的物质稀薄,因此其绕转合并铃宕(ringdown)的演化过程在传统的电磁波段上不可见,而引力波辐射携带了该过程的直接信息,使得引力波数据分析成为研究黑洞理论的有力工具.本研究的重点是对黑洞诞生的最后阶段铃宕的引力波波形分析,在新释放的高精度SXS (stimulating extreme spacetime)引力波数值波形中寻找理论预言将存在于铃宕阶段的视界振荡模式信号(horizon mode),该信号携带了新生黑洞的质量、自旋的信息,验证它的存在与否是限制黑洞模型的有效手段.选取覆盖不同自旋度的28个数值波形样本,采用引力波研究中行之有效且被广泛使用的最优波形模板匹配度法,构建包含由主导铃宕波谱的准正则模式(quasi-normal mode)与视界模式的模版,通过计算模版与数值波形间的最优匹配度,寻找视界模式存在于铃宕阶段的证据.综合所有样本结果,仅相较于n≥4阶的准正则模式,模板中视界模式的加入对匹配度有轻微的提高效果,Δ_(ρmax)≈10~(-6)～10~(-3).首次从波形分析的角度估算视界模式的强度上限,其强度不超过铃宕阶段总强度的1.81%.随后探究了模板中视界模式的添加对新生黑洞自旋度、质量估计的影响,并未见其对参数估计结果的提升效果.目前,对数值波形分析的结果并不能强有力地支持黑洞铃宕阶段存在视界模式信号的预言.(本文来源于《北京师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
陈文静,阚增辉,张馨月,赖大坤,张恒[5]（2019）在《基于颅内脑电高频振荡信号自动检测的癫痫灶定位》一文中研究指出目的研究一种基于颅内脑电高频振荡信号(high frequency oscillations,HFOs)自动检测的癫痫灶定位技术。方法针对高频噪声及癫痫样尖峰波形等信号易被误检为HFOs的问题,采用小波包滤波对信号进行预处理,然后用BP神经网络进行特征提取和自动分类,再根据结果统计出HFOs高发区确定癫痫灶;最后,分析3位癫痫患者的颅内脑电数据,评估检测性能及病灶定位准确度。结果本文HFOs自动检测方法的灵敏度和误检率分别为90%和7.46%,其中两位局灶性癫痫患者的HFOs高发通道与癫痫灶有较强关联。结论将小波包分解和BP神经网络相结合并用于HFOs的自动检测,能在保持高灵敏度的同时有效降低其误检率。临床确诊的致痫区与HFOs高发区有较高相关性,初步证实HFOs可用于定位局灶性癫痫灶。(本文来源于《航天医学与医学工程》期刊2019年02期）
孟方杰,张燕[6]（2019）在《利用地球自由振荡信号分析湖北地震台网地震仪低频特性》一文中研究指出2011年日本东北部太平洋海域发生MW9.0特大地震,国际上很多着名地震科研机构和学者发布了不同的震源机制解,很多学者也对这些震源机制解进行了评价。选取其中较优的GCMT震源机制解计算模拟日本大地震激发的自由振荡信号,并与湖北地震台网的15个地震仪观测结果进行对比,进而评价各个地震仪在低频段的观测情况以及分析地震仪在不同频段的观测能力。结果表明,总体来说,在1.5～4.5mHz频段,地震仪观测到的自由振荡信号与理论模拟值符合度较高;在小于1.5mHz频段,地震仪整体的观测能力不佳;而在大于4.5mHz频段,观测值振幅明显要低于模拟信号的振幅,表明在该频段信号的实际衰减要比PREM地球模型中衰减快。另外,基于1.5～4.5mHz频段的球型简正模评估15个地震仪的观测状况,结果表明,大部分的地震仪观测情况较好,有10个台站的观测值与模拟值的符合度在90%以上;而YC、NZH、DJI等台站的符合度较差,其中DJI符合度最差,为0.358。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2019年02期）
张喆[7]（2018）在《静息态BOLD信号的振荡频率特性及临床应用研究》一文中研究指出人脑是一个非常精细的复杂系统,其内部神经过程通常是由多个具有不同频率的神经信号迭加而成的综合效果。既往研究表明,大脑神经活动中的低频振荡信号与许多高级认知功能活动密切相关,并且低频振荡信号对于揭示一些疾病的脑功能活动异常具有重要的意义。随着医学影像技术的发展,静息态血氧水平依赖(blood oxygenation level dependent,BOLD)振荡为考察神经活动的低频振荡特性提供了有效手段。但是当前研究主要存在叁个方面的问题:一是对BOLD振荡频段的划分尚未建立可靠、统一的方法;二是对BOLD振荡如何影响全脑功能连接,尤其在动态功能连接缺乏系统的研究;叁是BOLD振荡特征在神经精神疾病辅助诊断中的有效性尚不清楚。针对上述问题,本论文通过构建BOLD信号的振荡频率成分分析方法,系统地研究静息态BOLD信号的振荡频率对脑功能活动的影响特点以及在神经精神疾病诊断中的价值。研究内容包括叁个部分:第一部分,构建了BOLD信号的振荡频率成分分析方法。本论文基于自适应噪声完备总体经验模态分解方法,结合希尔伯特-黄变换,构建了BOLD信号的振荡频率成分分析方法。该方法一方面可将BOLD信号的振荡频率自适应地分解为不同的子频段,另一方面可在全脑体素水平评估BOLD信号的振荡频率成分特性。第二部分,系统研究了BOLD信号的振荡频率对全脑功能连接的影响特点。本论文基于频率成分分析方法将全脑体素BOLD信号的振荡频率分解为多个子频段,并从静态和动态两个方面系统地考察了全脑功能连接在神经精神疾病中的频率特异性改变特点。一方面是采用功能连接密度(functional connectivity density,FCD)和介数中枢度(betweenness centrality,BC)指标,从体素水平和大尺度网络水平分别考察了不同子频段下神经精神疾病患者的全脑静态局部功能连接效率特点。结果表明焦虑症患者FCD的异常改变具有频率特异性,并且特定频段下FCD值的改变能够作为焦虑症的潜在有效标记。同时,在大尺度网络水平,癫痫患者发作间期默认网络和躯体运动网络内部BC值在特定频段0.015-0.025 Hz和0.12-0.25 Hz下的改变与疾病严重程度显着相关,进一步表明功能连接网络局部效率的频率特异性改变可作为疾病发展的参考依据。另一方面是采用时变分析方法研究了全脑静息态子网络动态功能连接的频率特异性特点。动态功能连接分析可有效描述脑功能活动的时变属性,是计算神经科学领域的前沿。本论文基于滑动窗和聚类分析方法,通过构建功能连接动态性评价指标,首次考察了不同子频段下癫痫患者静息态子网络的动态功能连接特点。结果表明癫痫患者各静息态子网络内部和之间动态功能连接的异常改变同样具有频率特异性,并且皮下网络的功能连接动态性在频段0.0095-0.0195 Hz下的异常改变对癫痫特定症状的诊断具有非常重要的意义。第叁部分,研究了BOLD信号的振荡频率特性在神经精神疾病诊断中的效果。通过有效地提取脑功能影像特征,并结合机器学习方法,对神经精神疾病进行鉴别是当前医学辅助诊断领域的研究热点。但是,BOLD信号的振荡频率特性是否可以作为分类特征对神经精神疾病进行有效鉴别尚不清楚。一方面,本论文提取不同频率下的FCD值作为分类特征,考察了频率特异性局部功能连接效率在区分焦虑症患者和正常人中的效果。结果表明频率特异性FCD值可以将焦虑症患者从正常对照被试中有效区分(准确率89.83%),并且脑岛在较低频段0.02-0.036 Hz具有最高的分类效率,预示着脑岛的频率特异性局部功能连接效率改变可作为焦虑症诊断的有效标记。另一方面,本论文基于频率成分分析方法计算了BOLD信号的振荡频率成分加权频率,并作为分类特征对抑郁症患者和正常人进行区分。结果表明BOLD信号的振荡加权频率特征能够对抑郁症患者和正常对照被试进行有效区分(准确率87.05%),并且低频成分(0.01-0.08 Hz)在BOLD振荡中所占的比率对于鉴别抑郁症具有重要意义。同时,认知连接网络相关脑区额中回的加权频率特征在分类中表现出较高的权重,预示着该脑区的频率特异性可作为抑郁症的临床有效标记。综上所述,本论文揭示了BOLD信号的振荡频率不仅影响大脑静态功能连接活动的局部效率,而且还影响大脑动态功能连接活动的时变属性,一些特定的频率段对于检测神经精神疾病的脑功能活动异常改变更具敏感性。同时,本论文也发现BOLD信号的振荡频率特性对于区分神经精神疾病患者和正常人具有较好的分类效果,这对于后期应用BOLD信号的振荡频率特性进行神经精神疾病的辅助诊断具有重要的理论意义和应用价值。(本文来源于《兰州大学》期刊2018-12-01）
尹世敏,张海兵,南赛,于美玲,李英伟[8]（2018）在《基于近红外光谱技术的人体低频振荡信号研究》一文中研究指出低频振荡信号是血液动力学参数自发缓慢的变化信号,是反映局部的血液动力反应的重要标志。近红外光谱技术能够提供基于血红蛋白浓度变化的血液动力信息,从而反映大脑皮质的血氧代谢情况。然而作为检测低频振荡信号的重要手段,以往的近红外光谱设备在同步采集不同部位的数据时存在重大的缺陷,尤其是在血管末梢部位。由此,开发了一款基于近红外光谱技术的多通道血氧仪,可以同时检测不同部位(耳,手,脚)的低频振荡信号。对25个健康人静息状态下的低频振荡信号进行采集,然后对采集的数据进行时频分析和相关性分析,结果发现在人体对称位置的低频振荡信号存在较高的相关性,并且不同位置信号的时延在特定的范围之内,这项发现对于人体某些疾病的预防和治疗有重要的意义。(本文来源于《燕山大学学报》期刊2018年05期）
张海兵[9]（2018）在《任务状态下人体末梢低频振荡信号传播规律研究》一文中研究指出低频振荡信号(0.01~0.15Hz)为血液动力学参数自发缓慢变化信号,其生理上的来源和成因尚未完全理解,该信号一般意义上在血液循环中可以作为生理标志物,反映血管生理信息。但是,单纯的静息状态下反映的生理信息较为有限,因此,利用开发的多通道近红外血氧仪对任务状态下人体数据进行采集,在数据分析的基础上,探索低频振荡信号在不同任务中在血管末梢中是如何传播的,这在临床诊断治疗上具有重大的意义。首先,针对任务状态下低频振荡信号数据采集和分析处理的问题,设计了一套任务状态下的实验方案,包括局部性与大脑活动影响较小的被动抬腿实验和全局性受大脑皮层控制下的主动节奏呼吸实验。在数据预处理的基础上,提出了一套完整的信号处理策略对数据进行分析,包括小波时频法、锁相位同步法、相关系数法等方法,并在静息状态的实验中得到了证实。其次,基于被动抬腿所引发心血管调节机理的分析结果,探究了局部性被动抬腿所引发低频振荡信号的传播特性和规律。采用小波时频法,分析了各个时段各个频率信号变化情况;采用时域和频域相关分析法,分别计算整体低频信号和引发周期信号到达各个末梢的时间差异。最后,基于主动节奏呼吸所引发心血管调节机理的分析结果,探究了全局性主动节奏呼吸所引发低频振荡信号的传播特性和规律。采用误差较小的锁相位同步法,对静息状态、被动抬腿、主动节奏呼吸叁种状态下末梢低频振荡信号同步性进行计算。(本文来源于《燕山大学》期刊2018-05-01）
黄跃飞[10]（2018）在《自激振荡式铯光泵磁场传感器的信号回路研究》一文中研究指出自激振荡回路作为对铯光泵磁场传感器信号提取的重要组成部分,根据其工作性质,主要可以分为两个部分:一部分是吸收室内的铯原子对入射光的调制,主要产生拉莫尔频率的光学信号;另一部分是被调制后的透射光的弱信号检测,主要是对微弱的光学信号进行放大和移相,其中移相器对于相位的调整直接影响了铯光泵磁力仪对外磁场的测量精度。基于目前国内外对于自激振荡回路研究中存在的对光信号的特征分析不足、移相器的工作频带不够和精度不高等问题,本文详细分析了自激振荡回路中吸收室内调制光学信号的特征,并对弱信号检测进行了设计。重点设计了一款高精度宽频带的自动调节移相器,实现对不同拉莫尔频率的信号进行精确移相90°的目的,主要研究如下:根据铯光泵磁场传感器对外磁场测量的工作原理,结合相关的原子物理学知识,对吸收内的铯原子进行建模,分析其在外磁场和射频磁场的共同作用下对入射光的调制作用,进而推导出透过吸收室的光信号传递函数,结合推导的透过吸收室的光信号函数表达式,对其相位关系进行研究与分析,得到其中的相位变化关系。其次,根据对自激振荡回路中透过吸收室的光信号的特征分析,明确其相位需求关系后,设计合理的弱信号检测电路对透射光进行放大和移相处理,主要包括四个部分的设计,分别是I-V转换模块的设计、多级放大电路模块的设计、移相器电路的设计以及系统电源模块的设计。由于透过吸收室内的光信号已经发生了超前90°的相移,因此需要在弱信号检测中对其进行严格的滞后90°的相移,进而满足自激振荡回路振荡在外磁场对应的拉莫尔频率的零相位需求,这里1°的相位误差将会影响1Hz共振频率的变化,进而影响对外磁场的精确测量,针对这个问题,本文提出了一种宽频带高精度的自动调节移相器的设计方案,满足对铯原子对应的地磁场的拉莫尔频率范围内的信号进行稳定滞后移相90°的目的,并从原理上分析了其精确移相的可行性。最后,通过实际制作弱信号检测电路,对各个部分进行了实验结果测量分析,验证了该设计方案的可行性,其中重点对自动调节移相器的各项参数进行了测量和分析,当对信号进行滞后移相90°时,移相误差小于0.1°,对共振频率的影响小于0.1Hz,根据铯原子的磁旋比,对于外磁场的测量精度影响小于0.03nT,工作频带满足自激振荡回路中移相器的设计需求,同时,对于以后铯光泵磁力仪的自主研制提供了设计方案和技术支持。(本文来源于《中国地质大学》期刊2018-05-01）
振荡信号论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
利用EMD方法对低信噪比的电力系统低频振荡信号进行去噪,会存在较大误差,影响低频振荡信号的辨识精度。为了解决这类问题,提出了一种改进的EMD去噪方法。通过对电力系统低频振荡信号进行EMD分解,得到N个IMF模态分量,分别求取归一化自相关函数,判断出噪声主导模态和信号主导模态的分界点k,之后对噪声主导模态进行去噪,将去噪后的各分量同信号主导模态重构得到电力系统低频振荡信号,最后对重构信号进行多信号Prony分析,提取电力系统低频振荡特征。利用改进的EMD方法、改进EMD的多信号Prony对理想信号和仿真系统进行实验,结果表明改进的EMD方法对低信噪比的低频振荡去噪效果更为突出,结合改进EMD多信号Prony算法提取电力系统低频振荡信号特征,具有速度快、分辨率高、拟合效果好的优点。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
振荡信号论文参考文献
[1].侯华千,于非,李彬,任强,魏传杰.南海北部深层近惯性振荡信号研究[J].海洋与湖沼.2019
[2].王雨虹,董瑞.改进EMD的多信号Prony电力系统低频振荡分析[J].控制工程.2019
[3].王一凡,赵成勇,郭春义.双馈风电场孤岛经模块化多电平换流器直流输电并网系统小信号稳定性分析与振荡抑制方法[J].电工技术学报.2019
[4].李木子,吕振伟,郭越凡,陈雁北.寻找黑洞铃宕阶段的视界振荡模式信号[J].北京师范大学学报(自然科学版).2019
[5].陈文静,阚增辉,张馨月,赖大坤,张恒.基于颅内脑电高频振荡信号自动检测的癫痫灶定位[J].航天医学与医学工程.2019
[6].孟方杰,张燕.利用地球自由振荡信号分析湖北地震台网地震仪低频特性[J].大地测量与地球动力学.2019
[7].张喆.静息态BOLD信号的振荡频率特性及临床应用研究[D].兰州大学.2018
[8].尹世敏,张海兵,南赛,于美玲,李英伟.基于近红外光谱技术的人体低频振荡信号研究[J].燕山大学学报.2018
[9].张海兵.任务状态下人体末梢低频振荡信号传播规律研究[D].燕山大学.2018
[10].黄跃飞.自激振荡式铯光泵磁场传感器的信号回路研究[D].中国地质大学.2018
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