导读:本文包含了最大长度序列论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:序列,长度,脑干,稳态,函数,视觉,脉冲。
最大长度序列论文文献综述写法
魏琦,张少峰,吴常铖,杨德华,Lorenzo,Zago[1]（2019）在《基于最大长度序列的二维绝对位置检测方法的误差分析》一文中研究指出对基于最大长度序列原理(maximum length sequence,MLS)的二维绝对位置精密视觉检测系统的各种误差源进行了分析和实验。介绍了MLS理论及其序列生成方法,设计了二维视觉靶标,并搭建了可检测两个正交方向线位移的绝对位置非接触检测实验系统。测得系统稳定性在两个正交方向上线位移均不大于0.3 mm RMS。针对应用环境和系统安装工艺需求,基于独立误差分析原理,全面分析探讨了镜头失焦、照明不均匀、靶标偏转以及镜头倾斜等可能造成检测误差的因素对测量精度的影响,开展了相应实验验证,从而提出了改进方法和具体的实施安装工艺技术要求。理论分析和实验表明,镜头失焦和靶标偏转或镜头倾斜不大于1°对测量精度的影响均小于1 mm RMS;而照明不均将影响MLS序列的识别,在改进算法后,其对测量精度的影响也小于1 mm RMS。最终各种因素可能导致的综合误差不大于1.5 mm RMS。该实验结果表明,误差源理论分析与实验相符,验证了该基于最大长度序列的二维绝对位置检测方法具有良好的环境适应性,且对安装工艺要求低、实施方便,可用于精密位移机构的非接触高精度二维绝对位置检测。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年10期）
张少峰[2]（2019）在《基于最大长度序列的多维位移检测方法研究》一文中研究指出观测过程中,天文望远镜一般采用多维调整机构对其副镜位姿进行实时调整来确保最终成像质量,而多维调整机构作为精密仪器部件在安装前以及在长期的运行后均需进行位姿检测,以验证和标定其本身的位姿执行精度。本文针对天文望远镜副镜位姿调整多维机构的性能需求和工作特点,采用基于最大长度序列靶标的视觉位姿检测方法,开展了其多维精密位移的检测和标定研究及实验验证。首先,通过研究最大长度序列原理,结合实际测量需求,设计了二维视觉靶标,并搭建了可检测两个正交方向线位移和一个旋转角位移的实验系统。开展了两个正交线位移定点定位实验,并通过定标减小了在5.000mm范围内线位移的测量误差,实现了两个正交方向线位移的测量精度均达为0.001mmRMS。以此为基础,先后开展了转角方向在600″范围内定位和整个系统重复定位的实验。经实验,角位移测量精度达0.15″RMS。而两个正交方向线位移叁组实验的重复定位位移数据标准差均为0.001mm,转角方向叁组重复定位位移数据标准差分别为0.12″,0.14″,0.12″。然后,针对应用环境和系统安装的实际情况,从镜头失焦,照明不均匀,靶标的偏转及镜头倾斜等可能造成检测误差的情况,开展全面实验和分析,探讨了环境因素对测量的影响,并提出了改进方法。实际数据表明镜头对焦不准以及角度在1°范围内的靶标偏转和镜头倾斜均对测量影响较小,可忽略不计。而照明不均匀的情况会影响序列的识别,在改进算法后对测量的影响可以忽略。最后,将视觉靶标位姿测量系统应用到新型3SPS+3(SP-U)六自由度微动并联机构,选取动平台两个平动和一个转动方向进行了校准,并对其和另外两个自由度方向同时移动的情况进行了精密位移测量。实验数据表明,校准的叁个自由度方向中,两个平动方向定位位移测量数据均方根误差均达0.001mmRMS,转角方向定位测量均方根误差为0.21″RMS,以此得出其它两个自由度测量数据也具有较高的精度。考虑系统的稳定性,利用平台校准的叁个自由度方向进行重复定位实验,实验数据表明两个平动方向叁组实验数据标准差均为0.001mm,转动方向叁组实验数据标准差分别为0.17″、0.19″以及0.17″,表明了靶标测量系统具有良好的稳定性。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2019-03-01）
刘路路,谢菠荪[3]（2018）在《利用互逆最大长度序列产生环绕声信号的主观评价》一文中研究指出0引言除了产生虚拟源定位效果外,环绕声重放的另一个重要目的是重放环境声(如扩散混响或观众掌声等)所产生的包围感.从1990年代初到现在,已发展了多种不同的多通路环绕声系统,包括水平面的5.1、7.1通路系统;叁维空间的9.1、11.1、22.2通路系统、以及近年发展的面向目标空间声系统.随着重放通路增加,重放环境声包围感得到改善.但另一方面,现有的大量节目是用普通的两通路立体声录(本文来源于《2018年全国声学大会论文集 J通信声学与音频信号处理(含声频工程)》期刊2018-11-10）
李强,杨德华,费飞,王敬东,王海涛[4]（2017）在《基于最大长度序列的绝对位移精密检测方法》一文中研究指出为了检测精密机构的微小位移,根据位移编码与机器视觉技术,提出一种基于最大长度序列(Maximum Length Sequence—MLS)的绝对位移检测方法;该方法设计了基于MLS的绝对位移检测的视觉靶标方案,采用基于灰度迭加及二值化方法进行图像处理和靶标绝对位置识别;研究了基于拟合相位的精密定位方法,实现一维绝对位移的精密检测,并进行实验验证;实验结果表明,该方法可有效实现一维绝对位移检测,定位精度在±2μm范围内,具有良好的重复性和鲁棒性,且无须视觉标定。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2017年08期）
黄召辉,林霖,王涛[5]（2016）在《最大长度序列诱发听性脑干反应的线性与非线性成分引出率和稳定性分析》一文中研究指出在记录常规的听性脑干反应(c ABR)时,听觉系统被视为一个线性系统,无法获取反映听觉系统非线性特性的成分。而采用最大长度序列(MLS)刺激,对记录的反应建立Volterra级数展开模型,能够同时获取反映听觉系统线性与非线性特性的不同成分,所获取的ABR被称为MLS-ABR。由于这种方法在实验和计算方面的困难,现阶段对MLS-ABR的特性了解尚少,所以通过实验研究对其引出率及稳定性进行分析。利用MLS方法提取非线性成分,选择一个9阶MLS,提取11例正常青年人的MLS-ABR及c ABR,其中MLS-ABR的一阶和一个二阶核切片(VS1和VS21)的波形清晰完整,分别表达ABR的线性和非线性成分。以c ABR、VS1、VS21中各特征波出现率、潜伏期及峰峰值变异系数为考察指标,对照分析c ABR与MLS-ABR的线性、非线性成分引出率和稳定性。结果发现,MLSABR中线性成分各特征波引出率都较高(>90%),且其潜伏期(1、3、5潜伏期波变异系数分别为5.17、3.70、2.00)比c ABR(Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ波潜伏期变异系数分别为6.54、3.70、2.87)更加稳定;非线性成分也可稳定引出1、3、5波(>80%),并且非线性成分的在5波的表达更加强烈。进一步证实MLS在获取ABR非线性成分的可靠性,加深对MLR-ABR的认识,为后续相关研究提供重要依据。(本文来源于《中国生物医学工程学报》期刊2016年02期）
汪吉梅,周文浩,程国强,王来栓,蒋泽栋[6]（2013）在《最大长度序列脑干听觉诱发电位在头部低温治疗新生猪缺氧缺血性脑损伤中的动态变化》一文中研究指出目的探讨头部低温对缺氧缺血性脑损伤(hypoxic-ischemic brain damage,HIBD)新生猪最大长度序列脑干听觉诱发电位(MLS-BAEP)的影响。方法 16头5～7 d的新生猪随机分为3组:常温正常组(n=4)、缺氧缺血(HI)组(n=6)、HI低温组(n=6)。采用双侧颈总动脉阻断和机械通气吸入6%的氧气制备HIBD模型。缺氧缺血后2 h低温组采用选择性头部低温治疗24 h。各组分别在HI前、HI后12 h、24 h、36 h、48 h、60 h、72 h、4 d、7 d、10 d、13 d、15 d进行MLS-BAEP测试。结果 HI组与正常组相比,从HI后72 h开始,各波潜伏期和峰间期明显延长,第7天达到高峰,第10天开始逐渐恢复,但除Ⅰ波潜伏期外,其他指标仍明显长于正常组,直至HI后15 d仍然没有恢复正常。HI低温组Ⅲ波潜伏期及Ⅰ～Ⅲ、Ⅰ～Ⅴ峰间期在HI后60 h至7 d,Ⅴ波潜伏期和Ⅲ～Ⅴ峰间期在HI后72 h至7 d均明显短于HI组(P<0.05)。结论新生猪HI后脑干听觉通路的外周部分和中枢部分均受累,表现为MLS-BAEP的各潜伏期和峰间期的明显延长,中枢损害在HI后第7天达到高峰,第15天仍然没恢复正常。HI低温治疗可明显减轻HIBD的脑干损伤。(本文来源于《中国当代儿科杂志》期刊2013年06期）
何飞,刘肃,张立军,鲁辉,郑占旗[7]（2012）在《基于遗传算法搜索低旁瓣最大长度序列》一文中研究指出最大长度序列通过线性反馈移位寄存器产生,广泛应用于脉冲压缩雷达中。针对不同反馈连接产生序列的非周期自相关函数旁瓣特性不同,而目前尚无有效办法寻找具有低旁瓣特性的最大长度序列,利用遗传算法搜索线性反馈移位寄存器的最佳反馈连接,该反馈连接产生最大长度序列非周期自相关函数特性非常好。通过MATLAB仿真了遗传算法搜索过程、最大长度序列非周期自相关函数,给出了4～15级线性反馈移位寄存器反馈连接表,并对最大长度序列非周期自相关函数进行加窗处理,获得了更好的旁瓣抑制效果。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2012年10期）
饶丹[8]（2009）在《稳态噪声对最大长度序列测量的影响》一文中研究指出为了方便地估算由稳态噪声对最大长度序列(MLS)测量所造成的误差,结合文献的研究结论,分析和总结了稳态噪声影响MLS测量脉冲响应的规律。结果表明,干扰噪声的存在使得测量结果(脉冲响应)的整个时间段内出现均匀分布的随机误差噪声,这种随机误差噪声的功率谱形状与干扰噪声的相同。另外,测量结果的信噪比与测量环境的信噪比相同。仿真计算验证了分析的结果。(本文来源于《电声技术》期刊2009年11期）
饶丹[9]（2008）在《稳态噪声对最大长度序列测量的影响》一文中研究指出为了方便地估算由稳态噪声对最大长度序列(MLS)测量所造成的误差,结合文献的研究结论,分析和总结了稳态噪声影响MLS测量脉冲响应的规律。结果表明,干扰噪声的存在使得测量结果(脉冲响应)的整个时间段内出现均匀分布的随机误差噪声,这种随机误差噪声的功率谱形状与干扰噪声的相同。另外,测量结果的信噪比与测量环境的信噪比相同。仿真计算验证了分析的结果。(本文来源于《2008年声频工程学术交流年会论文集》期刊2008-11-01）
吕虹,段颖妮,管必聪[10]（2008）在《一种非线性最大长度伪随机序列发生器的设计》一文中研究指出伪随机序列在众多领域得到应用,研究伪随机序列的产生具有重要意义。基于m序列,首次提出采用特征函数构造非线性最大长度移位寄存器反馈函数。运用这种方法,构造了一类非线性反馈函数。根据该类反馈函数,设计了非线性伪随机序列发生器,并在FPGA(EPF10K)上得到实现。结果表明,该序列发生器生成的伪随机序列,周期长度,平衡特性、游程特性与m序列相同,非线性度较之得到提高,是难得的序列。(本文来源于《电子器件》期刊2008年03期）
最大长度序列论文开题报告范文
（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：
观测过程中,天文望远镜一般采用多维调整机构对其副镜位姿进行实时调整来确保最终成像质量,而多维调整机构作为精密仪器部件在安装前以及在长期的运行后均需进行位姿检测,以验证和标定其本身的位姿执行精度。本文针对天文望远镜副镜位姿调整多维机构的性能需求和工作特点,采用基于最大长度序列靶标的视觉位姿检测方法,开展了其多维精密位移的检测和标定研究及实验验证。首先,通过研究最大长度序列原理,结合实际测量需求,设计了二维视觉靶标,并搭建了可检测两个正交方向线位移和一个旋转角位移的实验系统。开展了两个正交线位移定点定位实验,并通过定标减小了在5.000mm范围内线位移的测量误差,实现了两个正交方向线位移的测量精度均达为0.001mmRMS。以此为基础,先后开展了转角方向在600″范围内定位和整个系统重复定位的实验。经实验,角位移测量精度达0.15″RMS。而两个正交方向线位移叁组实验的重复定位位移数据标准差均为0.001mm,转角方向叁组重复定位位移数据标准差分别为0.12″,0.14″,0.12″。然后,针对应用环境和系统安装的实际情况,从镜头失焦,照明不均匀,靶标的偏转及镜头倾斜等可能造成检测误差的情况,开展全面实验和分析,探讨了环境因素对测量的影响,并提出了改进方法。实际数据表明镜头对焦不准以及角度在1°范围内的靶标偏转和镜头倾斜均对测量影响较小,可忽略不计。而照明不均匀的情况会影响序列的识别,在改进算法后对测量的影响可以忽略。最后,将视觉靶标位姿测量系统应用到新型3SPS+3(SP-U)六自由度微动并联机构,选取动平台两个平动和一个转动方向进行了校准,并对其和另外两个自由度方向同时移动的情况进行了精密位移测量。实验数据表明,校准的叁个自由度方向中,两个平动方向定位位移测量数据均方根误差均达0.001mmRMS,转角方向定位测量均方根误差为0.21″RMS,以此得出其它两个自由度测量数据也具有较高的精度。考虑系统的稳定性,利用平台校准的叁个自由度方向进行重复定位实验,实验数据表明两个平动方向叁组实验数据标准差均为0.001mm,转动方向叁组实验数据标准差分别为0.17″、0.19″以及0.17″,表明了靶标测量系统具有良好的稳定性。
（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。
最大长度序列论文参考文献
[1].魏琦,张少峰,吴常铖,杨德华,Lorenzo,Zago.基于最大长度序列的二维绝对位置检测方法的误差分析[J].电子测量与仪器学报.2019
[2].张少峰.基于最大长度序列的多维位移检测方法研究[D].南京航空航天大学.2019
[3].刘路路,谢菠荪.利用互逆最大长度序列产生环绕声信号的主观评价[C].2018年全国声学大会论文集J通信声学与音频信号处理(含声频工程).2018
[4].李强,杨德华,费飞,王敬东,王海涛.基于最大长度序列的绝对位移精密检测方法[J].计算机测量与控制.2017
[5].黄召辉,林霖,王涛.最大长度序列诱发听性脑干反应的线性与非线性成分引出率和稳定性分析[J].中国生物医学工程学报.2016
[6].汪吉梅,周文浩,程国强,王来栓,蒋泽栋.最大长度序列脑干听觉诱发电位在头部低温治疗新生猪缺氧缺血性脑损伤中的动态变化[J].中国当代儿科杂志.2013
[7].何飞,刘肃,张立军,鲁辉,郑占旗.基于遗传算法搜索低旁瓣最大长度序列[J].计算机应用研究.2012
[8].饶丹.稳态噪声对最大长度序列测量的影响[J].电声技术.2009
[9].饶丹.稳态噪声对最大长度序列测量的影响[C].2008年声频工程学术交流年会论文集.2008
[10].吕虹,段颖妮,管必聪.一种非线性最大长度伪随机序列发生器的设计[J].电子器件.2008