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基于Nios的聚类向量ARMA轴温探测系统
| 论文题名： | 基于Nios的聚类向量ARMA轴温探测系统 |
| 关键词： | 向量ARMA;聚类;轴温探测;卡尔曼最优平滑滤波器;Nios;FFT |
| 摘要： | 本文阐述了在向量ARMA模型中的聚类算法，介绍了使用AlteraDSPBuilder和SOPCbuilder实现聚类向量自回归滑动平均的卡尔曼最优平滑滤波器的设计方法，给出了聚类向量ARMA卡尔曼最优平滑滤波器的设计框图，比较了32阶Fir滤波器与聚类向量ARMA卡尔曼最优平滑滤波器的滤波效果，同时还利用16阶DIT-FFT展示了深埋于噪声中的信号功率点。 基于Nios的聚类向量ARMA列车轴温探测系统包括FIFO模块、C聚类模块、最小方差准则与ARMA模块、32阶FIR模块、16点基2_DIT_FFT模块。FIFO模块、C聚类模块、最小方差准则与ARMA模块的组合实际上构成了聚类向量ARMA新息模型。 |
| 作者： | 徐安明 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 诸昌钤 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2005 |
| 正文语种： | 中文 |
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