张永怀
- 作品数:29 被引量:203H指数:7
- 供职机构:上海大学更多>>
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- 相关领域:自动化与计算机技术机械工程电子电信电气工程更多>>
- 红外多参数火气探测器
- 本发明公开了一种红外多参数火气探测器,包括壳体和于其内部空腔中安装的光学窗口组件、探测器元件阵列、火灾警报指示灯和主控电路板,探测器元件阵列为复合式火灾探测器,光学窗口组件包括光学透镜及其紧固定位组件,紧固定位组件使光学...
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- 一种自学习模拟火源系统和方法
- 本发明涉及一种自学习模拟火源系统和方法。本系统包括红外火焰探测模块、主控制电路、恒功率驱动电路和MEMS光源。主控制电路包括微处理器及其外围电路,红外火焰探测模块的输出通过串口连接到主控制电路的微处理器,主控制电路和恒功...
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- 红外气体传感器中光源恒功率控制电路的设计被引量:10
- 2012年
- 为了提高红外气体传感器中光源输出功率的稳定性,设计了一种恒功率控制电路。该电路运用功率监视器,通过三极管和运算放大器的反馈调节,保持光源输出功率恒定。实验结果表明:该电路弥补了光源损耗和光源器件的分散性,使红外气体传感器产品的可靠性和一致性得到提高。
- 杨帮华丁丽娜张永怀
- 关键词:红外气体传感器红外光源恒功率
- 采用BP神经网络及其改进算法改善传感器特性被引量:72
- 2002年
- 本文采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿 .提出附加动量法、自适应参数变化法为主要内容的BP神经网络改进算法 ,有效地改善了BP网络传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷 ,并编制了训练程序 .结果表明 ,经BP改进算法处理后 ,传感器性能大幅度改善 ,改进的BP算法拟合精度更高 。
- 张永怀刘君华
- 关键词:BP算法数据融合传感器
- 红外气体分析器被引量:39
- 2002年
- 较全面地介绍了红外气体分析器的工作原理、特点和应用及其常规数据处理方法 。
- 张永怀白鹏刘君华
- 关键词:红外气体分析器数据处理
- 阵列式红外气体传感器
- 本实用新型公开了一种阵列式红外气体传感器,由一压板、气体特征波长窄带滤光片滤光片阵列、光锥阵列、光锥套、电路板、盖板和套管构成,由于采用双元型宽范围响应的热释电红外探测器,可以作为任意类型的红外气体分析器的探测部分,可同...
- 刘君华张永怀
- 文献传递
- 基于STM32的红外火灾探测系统设计被引量:31
- 2013年
- 为进一步提高火灾探测系统的探测精度及响应速度,设计了基于STM32的红外火灾探测系统;本系统采用多个红外火焰探测器、温度传感器对火灾的多参量进行探测;基于STM32F103Zet6微处理器,首先采取DMA方式实时读取探测器及传感器A/D转换后的数据,进而进行数据处理及算法分析,实时判断是否发生火灾;判断结果通过报警指示灯来显示;同时,通过串口将数据传给上位机,以便进一步进行离线分析和算法改进;本系统与传统的火灾探测相比,火灾识别率提高约5%,系统响应速度缩短3S左右,具有较强的数据处理能力及较快的系统响应速度。
- 刘燕燕杨帮华丁丽娜张永怀
- 关键词:火灾探测STM32
- 一种新型红外多组份气体传感器被引量:15
- 2004年
- 针对红外多组份气体分析存在的问题,采用窄带红外滤光片、光锥、热释电探测器阵列组合技术,研制了一种新型多组份气敏传感器。通过更换滤光片组件功能模块,可实现不同测量领域不同种类气体的定量分析。该传感器具有结构新颖、简单可靠、成本低等特点。实验结果表明,SO2和CO2的最大相对测量误差分别为8.3%和1.2% 。
- 张永怀白鹏林继鹏刘君华
- 关键词:气体传感器红外传感器
- 基于神经网络技术提高红外气体分析器的选择性被引量:8
- 2003年
- 应用前馈神经网络算法消除非目标参量对主传感器的干扰,从而提高了红外气体分析器的选择性.以检测甲烷为例,在干扰气体乙烯的体积分数变化了7600×10-6时,经神经网络融合处理后,分析器的选择性系数从3.17提高到422,主传感器输出的引用误差从58%降为0.65%,实现了对甲烷的准确识别.实验结果表明,该方法具有实际应用前景.
- 张永怀刘君华
- 关键词:红外气体分析器选择性数据融合神经网络
- 脑机接口中一种改进的模式识别方法被引量:3
- 2006年
- 为提高脑机接口中脑电识别率,分析了特征提取方面时频特征组合法的缺点,探讨了一种改进的模式识别方法。该方法以样本类平均距离为判据,采用滑动窗优化技术,获取时域均值的最佳时间段和频域功率谱均值的最佳频率段。用经过优化的时域均值和功率谱均值组合作为特征,形成特征向量。基于该特征向量,用神经网络对脑电信号进行分类。以识别正确率为指标,将改进方法与原方法进行对比,实验结果表明改进方法能够提高脑电识别率,具有应用价值。
- 杨帮华颜国正张永怀付西光
- 关键词:脑机接口脑电滑动窗模式识别神经网络