安徽高校省级科学研究项目(KJ2011B162)
- 作品数：3 被引量：7H指数：1
- 相关作者：高敏张烁周孟然郭业才更多>>
- 相关机构：安徽理工大学淮南职业技术学院南京信息工程大学更多>>
- 发文基金：安徽高校省级科学研究项目国家自然科学基金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：矿业工程自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于AVR的煤矿瓦斯监测仪的设计被引量：7
- 2013年
- 为了对井下瓦斯浓度进行实时监控,设计了一款基于Atmega16L单片机和瓦斯浓度传感器MQ-4的煤矿瓦斯监测仪。瓦斯监测仪主要由主控单元部分、液晶显示部分、传感器部分、以太网通信模块构成。瓦斯浓度传感器监测到信号以后,将采集到的数据以电压形式传送给单片机。单片机经过处理以后将数据通过总线模式显示到12864液晶显示器上,同时单片机还会将数据以UDP数据报的形式通过以太网传送给上位机,实现井上和井下对瓦斯浓度的监控。
- 高敏张烁
- 关键词：ATMEGA16L以太网
- 基于ICGSO算法的瓦斯突出预测研究
- 2013年
- 针对萤火虫群优化(GSO)算法在解决全局优化问题时出现的易陷入局部最优、收敛速度慢、求解精度不高等问题,提出一种改进的混沌萤火虫群优化(ICGSO)算法,修改了GSO算法动态决策域半径更新公式,并采用自适应动态步长,引入混沌优化算法提高局部搜索能力。实验结果表明将ICGSO算法应用于建立在神经网络预测模型上的瓦斯突出预测中的有效性。
- 高敏周孟然张烁
- 关键词：混沌优化瓦斯突出预测自适应
- 基于SA-GSO的小波加权多模盲均衡算法
- 2012年
- 为解决传统多模盲均衡算法(MMA)在均衡高阶QAM信号时存在的收敛速度慢、稳态误差大等问题,提出了一种基于模拟退火萤火虫优化的小波加权多模盲均衡算法(SA-GSO-WT-WMMA)。该算法在MMA的基础上增加了加权项,并引入了模拟退火萤火虫优化(SA-GSO)算法和正交小波变换(WT),利用加权项自适应地调整算法中代价函数的模值,利用SA-GSO算法极强的全局寻优能力来优化均衡器的初始权向量,利用正交小波变换降低信号的自相关性,有效提高了均衡效果。水声信道仿真实验表明,该算法在降低稳态均方误差和加速收敛速度两方面表现卓越。
- 高敏郭业才
- 关键词：盲均衡水声通信正交小波变换模拟退火
