智能仪器与信号处理技术(沈兰荪编著)思维导图
智能信号处理讲解学习
2.1神经网 wji xi wji xi j
i0
i 1
y j f (u j )
( x0 j , wj0 1)
其中：
j为阈值
w ji为连接权值
j
-1
x1
w j1
. .
w jn
? )
ff (( . ))
.
xn
yj
f ()为激活函数
2.3神经网络的学习方式
神经网络的学习也称为训练，指的是通过神经 网络所在环境的刺激作用调整神经网络的参数（权 值和域值），使神经网络以一种新的方式对外部环 境做出反应的一个过程。能够从环境中学习和在学 习中提高自身性能是神经网络的最有意义的性质。 根据学习过程的组织方式不同，学习方式分为两类： 有监督学习和无监督学习。
2.1神经网络的概念
1943年，美国心理学家Mc Culloch和数学家 Pitts共同提出“模拟生物神经元”的被称为MP的人 工神经元模型，从此开创了对神经网络的理论研究。
n
n
u j wji xi wji xi j
i0
i 1
y j f (u j )
( x0 j , wj0 1)
什么是智能？
智能可以是名词，也可以是形容词。 用作名词，智能是指人类所能进行的脑力劳动，包括感 觉、认知、记忆、联想、计算、推理、判断、决策、抽象、 概括…… 用作形容词，智能的意义是：人一样的、聪明的、灵活 的、柔性的、自学习的、自组织的、自适应的、自治的…… 智能理论的研究包括两方面：其一是对智能的产生、形 成和工作的机制的直接研究；其二是研究如何利用人工的方 法模拟、延伸和扩展智能。
2.3神经网络的学习方式
2）无监督学习：对于无监督学习，则无教师信号提 供给网络，网络能够根据其特有的结构和学习规则， 进行连接权值和域值的调整。此时，网络的学习评价 标准隐含于其内部。
智能仪器课件第3版9122页
➢ 现场总线(Fieldbus)是计算机网络与生产过程 专用网络或工业控制网络与生产现场基层的自动化测 控设备之间传送信息的共同通路。 ➢ 现场总线是一种工业数据总线，是自动化领域 中,底层数据通信网络，是应用在生产现场，连接智 能现场设备和自动化测量控制系统的通信网络。 ➢在微机化测量控制设备之间实现双向串行多节点数 字通信的系统，也被称为开放式、数字化、多点通信 的底层控制网络。 ➢它在制造业、流程工业、交通、楼宇等方面的自动 化系统中具有广泛的应用前景。
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7.5.2
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7.5.2
汽车内的CAN总线系统主要分为两部分，一种是动力 系统，另一种是舒适系统，动力系统由高速CAN总线 组成，传输速度快，能够达到500kb/s。汽车采用 CAN总线系统可以实现各ECU之间的信息共享，减 少不必要的线束和传感器。而且还可实现多ECU之间 的实时关联控制。
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现场总线系统技术特点：
7.5.1
●互可操作性和互用性 互可操作性，是指实现互联设备间、系统间的
信息传送与沟通；而互用则意味着不同生产厂家的性 能类似的实现可相互替 换。
●现场设备的智能化和功能自治性 传感测量、补偿计算、工程量处理与控制等功能分
散到现场 设备中完成，仅靠现场设备即可完成自动控 制的 基本功能，并可随时诊断设备的运行状态。
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现场总线优越性:
7.5.1
2. 节省安装费用 现场总线系统的接线十分简单，一对双绞线或一条电 缆线通常可挂接多个设备，因而电缆、端子、槽盒桥 架的用量大大减少，连线设计与校对的工作量也大大 减少。当需要增加现场设备时无需要增设新的电缆， 可就近连接在原有的电缆上，既节省了投资，又减少 了设计、安装的工作量。据有关典型试验工程测算资 料表明，可节省安装费用60%以上。
现代仪器科学的前沿技术ppt课件
圆柱体尺寸热变形曲线
孔形零件的热变形曲线
材料热膨胀系数
德国物理学家格律乃森（Grueneisen）从热力学理论出发，提出了材料热膨胀系数的理论表达式，它能科学地反映物体材料热膨胀系数的物理本质，但公式复杂，且包含的众多未知参量难以确定，因此该理论表达式不具有实用性。
热膨胀系数
同材料不同长度试件热膨胀系数与温度变化关系
长光栅测量系统动态精度实验装置
位移传感器动态精度实验装置
动态测角仪实时误差修正系统
动态测角仪原理图
动态测角仪结构图
谢 谢 ！
韩国研制的恒温仓
热变形误差实验系统
实验箱内部三维工作台与测量部件
热变形误差实验系统原理图
不同尺寸圆环零件热变形规律实验
热变形误差模型
不同温度时方体截面形状
温度升高时正方体表面变形
形体结构对热变形误差影响
复杂系统结构热变形误差测定
精度理论及应用
（1）动态精度理论 （2）误差分离与修正技术 （3）测量不确定度原理及应用
研究热点前沿技术主要有 1. 微纳米测量及微系统（MEMS & NEMS） 2. 空间数字化测量技术 3. 远距离遥测技术 4. 光纤分布式网络测试技术与智能结构系统 5. 全球定位系统（GPS）应用 6. 非常规与恶劣环境下的测量 7. 环境对测试的影响与控制 8. 现代精度理论及实用方法 9. 生物传感技术与仿生测量 10. 生物医学无创伤检测和OCT
第五章智能仪器的典型数据处理算法PPT课件
问题，其它的三角函数的计算问题也就迎刃而解 了。
– 在智能仪器中应用，可以利用sin(x)和cos(x)的泰
勒展式来求相应的近似值，需要结合机器计算采 用相应的技巧。
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第五章 智能仪器的典型 数据处理算法
ln(1-x)在x=0处的泰勒展式
ln 1 x () x1x21x31x41x5 2345
它的收敛区域为[-1,1]。 将上面两式相减，再经数学处理即得
1 ln 1 x 1 x 2 x 4 x 2 n ( ) 2 x1 x 3 5 2 n 1
而且收敛区间为(-1,1)。
11
2．简单的数学处理方法
9
二、对数函数值计算方法
求对数函数值最关键的问题实际上是计算[1,2]内的 数的自然对数。
对于计算大于2的数x的对数来说总可以找到整数K, 使得2K<x< 2K+1，记u=x/2K,则有1<u<2,
ln(x) =ln(2Ku)=Kln(2)+ln(u)
此时还有1<u<2。 对于计算(0,1)内的数的对数来说，也可以利用
记 y k 2 k 1 1 x 2 2 n 1 1 x 2 2 n 1 1
不难得到下面的递推关系
智能信息处理技术
智能信息处理技术人工智能有三大研究学派：符号主义、联结主义和行为主义。
前面的章节已经讨论了符号主义的典型技术与应用，下面将对联结主义的主要观点与技术作讨论。
联结主义又称为仿生学派或生理学派，其原理为神经网络及神经网络间的连接机制和学习算法。
联结主义主要进行结构模拟，认为人的思维基元是神经元，而不是符号处理过程，认为大脑是智能活动的物质基础，要揭示人类的智能奥秘，就必须弄清大脑的结构，弄清大脑信息处理过程的机理。
6.1 神经网络神经网络是借鉴人脑的结构和特点，通过大量简单处理单元互联组成的大规模并行分布式信息处理和非线性动力学系统。
神经网络由具有可调节权值的阈值逻辑单元组成，通过不断调节权值，直至动作计算表现令人满意来完成学习。
人工神经网络的发展可以追溯到1890年，美国生物学家阐明了有关人脑的结构及其功能。
1943年，美国心理学家W.Mcculloch和数学家W.Pitts提出了神经元网络对信息进行处理的数学模型（即M- P模型），揭开了神经网络研究的序幕。
1949年，Hebb提出了神经元之间连接强度变化的学习规则，即Hebb 规则，开创了神经元网络研究的新局面。
1987年6月在美国召开的第一次神经网络国际会议（ICNN）宣告了神经网络计算机学科的诞生。
目前神经网络应用于各行各业。
6.1.1 神经网络的模型和学习算法1.神经网络的模型神经网络由神经元来模仿单个的神经细胞。
其中，x表示外部输入，f为输i表式连接权植。
图6-1为一个神经出，圆表示神经元的细胞体，θ为阈值，ωi元的结构。
图6-1 一个神经元的结构输出f取决于转移函数φ，常用的转移函数有三种，根据具体的应用和网络模型进行选择。
神经网络具有以下优点：（1）可以充分逼近任意复杂的非线性关系。
（2）具有很强的鲁棒性和容错性。
（3）并行处理方法，使得计算快速。
（4）可以处理不确定或不知道的系统，因神经网络具有自学习和自适应能力，可根据一定的学习算法自动地从训练实例中学习。
人工智能与信息处理技术 (PPT 23张)
7.1人工智能概述
7.1.3人类智能学派 人工智能自诞生以来，从符号主义、联结主义到行为主义 变迁，这些研究从不同角度模拟人类智能，在各自研究中 都有取得了很大的成就。 1.符号主义 符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其 原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。 2.联结主义 联结主义，又称为仿生学派或生理学派，其原理主要为神 经网络及神经网络间的连接机制与学习算法
7.1人工智能概述
7.1.2人工智能历史与展望 人工智能的发展并非一帆风顺，它经历了以下几个阶段： 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落。 第二阶段：60年代末到70年代，专家系统使人工智能研究 出现新高潮。 第三阶段：80年代，第五代计算机使人工智能得到了很大 发展。 第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。 第五阶段：90年代，人工智能再次出现新的研究高潮。
7.2人工智能技术及应用
7.2.3模式识别 1. 模式识别概述 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一 项基本智能，在日常生活中，人们经常在 进行“模式识别”。随着20世纪40年代计 算机的出现以及50年代人工智能的兴起， 人们当然也希望能用计算机来代替或扩展 人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在 20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学 科。
7.2人工智能技术及应用
2.机器学习的发展史 机器学习是人工智能研究较为年轻的分支 ，它的发展过程大体上可分为4个时期。 第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶， 属于热烈时期。第二阶段是在60年代中叶 至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时 期。第三阶段是从70年代中叶至80年代中 叶，称为复兴时期。机器学习的最新阶段 始于1986年。
7.2人工智能技术及应用
智能仪器基础(第2版)第3章
3.2.1模拟信号的检测
1.被测量用标准工业仪表检测 模拟电信号有交流和直流两种，在 工业自动化行业，较多采用直流电流 或直流电压作为统一联络信号。
3.1.1.开关量的预处理电路
• 表3.1给出在标准测试条件下TTL逻辑门电路及CMOS逻辑 门电路输入输出性能的主要指标，可以在选择时作参考， 在不同的工作条件下这些输入输出性能会有所变化，设计 时要根据参考资料进行分析比较。
逻辑门 类型 输入 高电平 输入电流 输出 低电平 输出 电流 输入 低电平 输入电流 输出 高电平 输出 电流
1.高精度集成运算放大器ICL7650
• 采用开关电容斩波方式 使其前置放大的分辨率 可以小于10μV，它的输 入失调电压极低，在整 个工作温度范围内只有 ±1μV，失调电压温漂 仅0.01μV/℃；共模抑 制比达130dB，单位增 益带宽达2MHz。
图3.9 电流电压转换电路 输出
• 检测仪表输出 电压信号，可 以把它看成是 一个电压源， 如果有多台仪 器需要接收这 个信号，则这 些仪器需要并 联，如图3.10 所示。
图3.10 电压型仪表输入
1.被测量用标准工业仪表检测
• 在不计传输线上电压降时，接收仪器 接收到的电压信号的相对误差为：
2.被测量用传感器检测
• 电荷输出型： 如压电式传感 器等，要求电 荷电压转换电 路，通常结合 运算放大器， 还具有一定的 信号放大作用 。
图3.12 电荷电压转换电路
3.2.2信号滤波及检测
• 滤波器——让一定频率范围内的信号通过 ，抑制频率范围外的干扰信号（噪声）。 • 滤波器可以分成四种，分别是低通滤波器 ，高通滤波器，带通滤波器和带阻滤波器 这四种滤波器的理想幅频特性曲线如下。
智能仪器绪论-文档资料
智能仪器绪论
课程类型：专业术、EDA技术
使用教材：
智能仪器设计基础，赵新民主编，哈尔滨工业大学出版社
参 考 书：
赵茂泰，智能仪器原理及应用，电子工业出版社 林君 程德福，智能仪器，机械工业出版社 宋万杰等，CPLD技术及其应用，西安电子科技大学 出版社
虚拟数字示波器的软面板
4、智能仪器的概念与历史
概念:智能仪器是计算机技术与测量仪器相结合的产
物，是含有微计算机或微处理器的测量(或检测)仪器， 它拥有对数据的存储、运算、逻辑判断及自动化操作 等功能，具有一定智能的作用(表现为智能的延伸或加 强等) 。也可以理解为传统仪器仪表的智能化、数字化 发展。
2、八类测试计量仪器
❖ 几何量：长度、角度、相互位置、位移、
距离测量仪器等
❖ 机械量：各种测力仪、硬度仪、加速度与
速度测量仪、力矩测量仪、振动测量仪等
❖ 热工量：温度、湿度、流量测量仪器等
❖ 光学参数：如光度计、光谱仪、色度计、 激光参数测量仪、光学传递函数测量仪等。
❖ 电离辐射：各种放射性、核素计量，X、 γ射线及中子计量仪器等。
A／D等电路与微处理器集成在一块(称为混合电 路)
传感器与控制电路都集成在一块芯片上，这将 缩小体积，增强可靠性，从而实现智能仪器的 多功能化
王大珩院士：“能不能创造高水平的科学 仪器和设备体现了一个民族、一个国家的 创新能力。发展科学仪器设备应当视为国 家战略”
钱学森：“新技术革命的关键技术是信息 技术。信息技术由测量技术、计算机技术、 通讯技术三部分组成。测量技术是关键和 基础”
现代仪器仪表的发展水平是国家科技水平 和综合国家力的重要体现，仪器仪表的制 造水平反映出国家的文明程度。
数据采集与处理技术
数据采集与处理技术参考书目：1．数据采集与处理技术马明建周长城西安交通大学出版社2．数据采集技术沈兰荪中国科学技术大学出版社3．高速数据采集系统的原理与应用沈兰荪人民邮电出版社第一章绪论数据采集技术(Data Acquisition)是信息科学的一个重要分支,它研究信息数据的采集、存贮、处理以及控制等作业。
在智能仪器、信号处理以及工业自动控制等领域，都存在着数据的测量与控制问题。
将外部世界存在的温度、压力、流量、位移以及角度等模拟量（Analog Signal）转换为数字信号（Digital Signal）, 在收集到计算机并进一步予以显示、处理、传输与记录这一过程，即称为“数据采集”。
相应的系统即为数据采集系统（Data Acquisition System,简称DAS）数据采集技术以在雷达、通信、水声、遥感、地质勘探、震动工程、无损检测、语声处理、智能仪器、工业自动控制以及生物医学工程等领域有着广泛的应用。
1．1 数据采集的意义和任务数据采集是指将温度、压力、流量、位移等模拟量采集、转换为数字量后，再由计算机进行存储、处理、显示或打印的过程。
相应的系统称为数据采集系统。
数据采集系统的任务：采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机，根据不同的需要由计算机进行相应的计算和处理，得出所需的数据。
与此同时，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。
数据采集系统的好坏，主要取决于精度和速度。
1．2 数据采集系统的基本功能1.数据采集：采样周期2.模拟信号处理3.数字信号处理4.开关信号处理：来自开关器件5.二次数据计算：平均、累积、变化率、差值、最大值、最小值6.屏幕显示7.数据存储8.打印输出9.人机联系1．3 数据采集系统的结构形式硬件和软件组成。
从硬件方面来看，有两种结构形式：一种是微型计算机数据采集系统、另一种是集散型数据采集系统。
思维导图在仪器分析教学中的应用
思维导图在仪器分析教学中的应用作者：于湛刘丽艳王莹陈庆阳苏桂田来源：《大学教育》 2017年第4期仪器分析是一门利用各种仪器的物理学方法，测量反映物质物理、化学性质的各种参数，由此判断其化学组成、元素含量以及化学结构的集成科学。
随着科技的发展，分析仪器的不断更新进步与仪器分析方法的不断创新，仪器分析在国计民生的各个领域中所处的地位也日趋重要。
在高等教育阶段，仪器分析是化学、化工、药学等专业大学生必修的专业基础课之一。
仪器分析作为一门知识结构庞杂、知识点多且不便于理解记忆的专业基础课，在教学上存在许多难以规避的教学困境。
旧思维模式教学中的“满堂灌”，对于知识的传授与学习兴趣的提高都没有明显的效果，因此需要一种新的教学方法。
“思维导图”是由英国“记忆之父”东尼·博赞(TonyBuzan)发明的思维工具。
思维导图又称为心智图，是一种有效的图形化工具，主要用来表达发散性思维。
图文并重是思维导图的一个重要特点，依此可以把不同级别主题间的相互隶属关系用相关层级图表现出来，将主题词与图像、颜色等因素建立记忆链接，充分运用左右脑的技能，利用记忆、阅读、思维规律，协助人们在科学与艺术、逻辑与想象之间平衡发展。
[11一、仪器分析在教学中面临的问题仪器分析作为一门分析工具学科，主要与药物学、医学、生物掌、土壤学等相关学科结合使用，因此更注重于对其分析方法原理与分析仪器原理的教学。
但长期以来，仪器分析的教学效果并不理想，学生并不能把仪器原理与所学理论相结合。
在仪器分析教学中主要存在如下问题：首先，学生的化学基础各不相同。
分析化学是仪器分析的基础，对于分析化学基础较差的学生来说，接受仪器分析的知识可能会显得较为困难；随着课程难度的增加，其与基础好的学生的差距也会越拉越大，更失去了学习的兴趣。
其次，仪器分析是一门知识庞杂的学科，它包含分析化学、大学物理、计算机等知识，既需要了解其检测原理，会对数据进行分析处理，又需要知道分析仪器的原理并且学会使用。
智能信息处理导论PPT第2章 神经网络信息处理
2.2.2 BP神经网络建模
BP神经网络模型的拓扑结构形式一般比较固定。研究表明， 涉及BP神经网络模型的核心问题仍然是学习问题，其学习 训练需要注意一下问题：
BP学习算法是一种非常耗时的算法，对于共有N个连接权重的网 络，虚席时间在PC机上的O（N）进行量。因此，N值越大，就 要收集更多的训练样本，给估计权重系数提供充分的数据。
2.5.2 BG推理模型和BGNN
设（ ， ）（ =1,2，…，N）为训练样本集合，其中 N称为网络的阶， =（ ， ，…， ）是M维样本 输入， 是一维样本输出。问题是，当知道样本 （ ， ）时，如何在 处对 进行推广，或用概率 的置信水平观点。
MacKay在上述概率框架下提出了贝叶斯方法，网络学 习的概率解释如下：
似然性，在网络框架A，参数W，及输入X给定的条件下，网 络目标输出的概率分布为
网络参数的先验概率分布是
给定观察数据后网络参数的后验概率分布为
2.3.3 贝叶斯神经网络算法
基于高斯逼近的贝叶斯神经网络算法可概括如下：
2.5.1 BPNN分析
为了解决过程系统的非线性及被控变量和内部变量的 约束问题，人们广泛使用基于人工神经网络的预测控 制策略。
由于基于贝叶斯假设，构造了前向推理神经网络，并 将其称为贝叶斯——高斯神经网络（BayesianGaussian Neural Net-work，BGNN）。该网络具有以 下优点：远高于BPNN的学习速度，与BPNN相当的推 广能力，并且具有BPNN所不具备的自组织能力等。
非编程自适应的信息处理方式，基于神经网络可以设计非编程自适 应信息处理系统，该系统不断变化以响应周围环境改变，通过学习， 网络将逐渐适应于进行信息或信号处理的各种操作。
智能仪器课件7 智能仪器的数据处理技术
超出在规定条件下预期的误差，误差值较大，明显歪 曲测量结果，应从测量结果中剔除
2 系统误差的数据处理技术
系统误差建模
误差模型的数学表达式中存在待定系数，需要 通过校准方法确定这些系数
设信号测量值x和实际值y满足线性关系 y a1x a0
分别测量标准电压VR和短路电压，得两个误差方程
智能仪器
第七章 智能仪器的数据 处理技术
学习提纲
1 数据的非数值处理技术 2 系统误差的数据处理技术 3 数字滤波技术 4 系统软件的组成与设计
1 数据的非数值处理技术
数据结构
定义：数据间的相互关系，即数据的组织形式 数据的逻辑结构
数据之间的逻辑关系
数据的存储结构
数据元素在存储器中的表示及其配置
CJNE A, B, SER3 JMP SER4 SER2: INC DPTR SER3: INC DPTR DJNZ R2, SER MOV DPTR, #0FFFFH SER4: RET
1 数据的非数值处理技术
对半查找法
针对有序表的查找方法
每次截取表的一半，确定被查找元素在哪一部分， 逐步细分，缩小查找范围最终确定位置
1 数据的非数值处理技术
DEC R3 T0： MOV A, R3
MOV R5，A MOV A, R2 MOV R0，A INC A MOV R1, A T1： CLR C MOV A, @R0 SUBB A, @R1 JC T2
MOV A, @R1 XCH A, @R0 XCH A, @R1 T2： INC R0 INC R1 DJNZ R5, T1 DJNZ R3，T0 RET
队列
先进先出 设立两个指针分别指示队头和队尾
1 数据的非数值处理技术