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Transdutor de variação ultra-sônica com baixa SNR e análise espectral

Número Browse:0     Autor:editor do site     Publicar Time: 2018-08-29      Origem:alimentado

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Transdutor de variação ultra-sônicaa baixa SNR e baixas taxas de amostragem com base na função de correlação cruzada. O método específico é como segue o sinal ultrassônico enviado pelo transmissor é usado como um sinal de referência, e a saída do receptor é imediatamente amostrada no final de cada transmissão da onda ultrassônica e a função de correlação entre o valor da amostra e o sinal de referência é calculado. Se a função de correlação cruzada tiver um valor de pico, o valor amostrado é o sinal de eco recebido pelo transdutor, e o tempo de intervalo pode ser calculado de acordo com o momento em que o pico de correlação aparecer. O método de estimativa de correlação (também conhecido como detector de match) utiliza tanto a amplitude do sinal de eco quanto a forma do sinal de eco. Se a forma de onda do sinal de eco é basicamente não distorcida, e o ruído sobreposto no sinal de eco é o ruído branco gaussiano, então a precisão de estimativa de atraso e a sensibilidade do método de estimativa de correlação são maiores do que o método de detecção de limiar. Nos últimos dez anos, os estudiosos estrangeiros nacionais publicaram muitos algoritmos de estimativa de correlação melhorados. O algoritmo de estimativa de correlação rápida proposta baseado no princípio da interpolação pode realizar o cálculo de correlação digital de 256 pontos em LMS usando o chip de processamento de sinal digital comum (DSP),Transdutor de medição de distânciaNão só garante a precisão que abriga o sistema, mas também melhora o tempo real do sistema.


Em primeiro lugar, um modelo de sinal de eco inclui parâmetros de atraso, deslocamento de freqüência linear e ruído aditivo é estabelecido e, em seguida, o critério máximo de verossimilhança é usado para estimar os parâmetros de atraso no modelo. Experimentos mostram que, mesmo que a forma de onda de eco tenha distorção desconhecida, ele também não reduz substancialmente a precisão da estimativa de atraso do algoritmo, que indica que este algoritmo baseado em modelo é melhor do que o método de estimativa de correlação comum. Além disso, existem muitas outras melhorias ou métodos de estimativa relacionados ao atraso estendidos. Por exemplo, o método de estimativa de correlação de atraso baseado na transformação Hilbert, o método de estimativa de correlação de atrasosensor de medição de distância ultra-sônicaTem o algoritmo de estimação de atraso de correlação, o algoritmo de correlação ortogonal baseado em código pseudo-aleatório e o algoritmo de correlação ortogonal e o código pseudo-aleatório atrasam dois métodos de etapas. Esses algoritmos de estimativa anormais de correlação do estado podem reduzir significativamente a influência da interferência externa na precisão da estimativa de atraso do método de correlação. Muitos algoritmos também consideram o problema em tempo real da implementação do sistema.


O método de análise de linha usa uma transformação rápida de Fourier (FFT) para realizar análise espectral no sinal de eco para determinar se ele existe.an sinal de eco tem o mesmo espectro de freqüência como a onda ultrassônica transmitida pelo transdutor e, assim, determinar o tempo de aparência de o sinal ECHO. Sob a condição de proporção de sinal de sinalização extremamente baixa, o uso de algoritmo de análise espectral para detectar sinais de eco ajuda a reduzir a probabilidade de alarme falso. No entanto, o algoritmo de análise de espectro tem uma grande quantidade de cálculo, e não é fácil obter uma precisão de estimativa de alto atraso. Portanto, o transdutor de medição de distância ultra-sônica no meio-ar raramente é aplicado.

O algoritmo de análise espectral e a aplicação do intensificador adaptativo nosensor de distância ultra-sônica subaquáticaestão listadas. Com base nos primeiros princípios de encontros e direção, esses algoritmos podem ser transplantados no sonar aéreo sem modificação. Um domínio de freqüência quadrática é adaptativo ao modelo de estimativa de atraso de tempo e um algoritmo de estimativa de atraso no tempo é baseado no modelo. No caso de baixa SNR, este algoritmo adaptativo no sistema de medição acústica de freqüência tem uma boa capacidade de estimativa de atraso. Outro método de estimativa de atraso de tempo com grande complexidade computacional é a menor estimativa de atraso no tempo adaptativo quadrado mínimo. O método de implementação específico é como segue o sinal ultrassônico transmitido pelo transdutor é usado como um sinal de referência, e o sinal de eco (sinal recebido) é adicionado na extremidade frontal. Um valor de atraso ajustando continuamente o valor é a variância entre o sinal ECHO e o sinal de referência após o algoritmo LMS atingir um valor mínimo, e o valor do atraso neste momento é o tempo de alcance. Este algoritmo é equivalente ao efeito de eliminar o ruído do canal pelo filtro transversal adaptativo e reproduz uma função de equalização do canal adaptável. Não precisa saber as características estatísticas do ruído do canal com antecedência,Transdutor do sensor líquido ultra-sôniconão precisa considerar o problema de distorção da forma de onda de eco. Um melhor momento atrasa o método de estimativa. O conhecido software Matlab também dá uma demonstração de simulação do LMS é adaptativo para o algoritmo de estimativa. O método específico é o sinal de referência depois que o algoritmo LMS é comparado com o sinal de eco, quando o erro quadrado médio atinge o mínimo, o filtro transversal pressupõe que o valor de atraso é correspondente ao valor máximo entre os coeficientes de peso dos links de atraso N é o tempo de alcance. Não há diferença essencial entre os dois algoritmos de estimativa de atraso, ambos utilizam as características de frequência única da onda ultrassônica, mas este último requer que o valor de atraso correspondente aos links de atraso N do filtro transversal deve ser maior que o intervalo Tempo.


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