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语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!
语音识别技术概述
作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓
摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。
关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练
Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.
Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training
一、语音识别技术的理论基础
语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。
(一) 语音识别单元的选取
选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。
单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。
音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。
音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。
(二) 特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。
线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。
Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。
也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。
(三)模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。
语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。
DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。
HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。
人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。
二、语音识别的困难与对策
目前，语音识别方面的困难主要表现在：
(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。
(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。
(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。
(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。
(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。
三、语音识别技术的前景和应用
语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。
语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
参考 文献 ：
[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,:(总l12期)
[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,
[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界, (总122期)
[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991
[5]王炳锡等.实用语音识别基础.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:国防 工业 出版社,2005
[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999
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共振峰不但是音质的决定因素，而且反映了声道（共振腔）的物理特征。声音在经过共振腔时，受到腔体的滤波作用，使得频域中不同频率的能量重新分配，一部分因为共振腔的共振作用得到强化。
另一部分则受到衰减。由于能量分布不均匀，强的部分犹如山峰一般，故而称之为共振峰。在语音声学中，共振峰决定着元音的音质，而在计算机音乐中，它们是决定音色和音质的重要参数。
说话共振峰是声音在经过共振腔时，受到腔体的滤波作用，使得频域中不同频率的能量重新分配，一部分因为共振腔的共振作用得到强化，另一部分则受到衰减。由于能量分布不均匀，强的部分犹如山峰一般，故而称之为共振峰。
共振峰
是反映声道谐振特性的重要特征，它代表了发音信息的最直接的来源，而且人在语音感知中利用了共振峰信息。所以共振峰是语音信号处理中非常重要的特征参数，已经广泛地用作语音识别的主要特征和语音编码传输的基本信息。共振峰信息包含在频率包络之中，因此共振峰参数提取的关键是估计自然语音频谱包络，一般认为谱包络中的最大值就是共振峰。
以上内容参考：百度百科-共振峰
在信号分析过程中，噪声常被认为是令人讨厌的东西，因为噪声的存在降低了信噪比，影响了有用信息的提取，然而在某些特定的非线性系统中，噪声的存在能够增强微弱信号的检测能力，这种现象就称为随机共振。从信号处理的角度来讲，在非线性系统中，当输入带噪信号时，以适宜的物理量来衡量系统特性，如信噪比、驻留时间等，通过调节输入噪声强度或系统参数，使系统特性达到一个最大值，此时，我们称信号、噪声和非线性随机系统产生的协同现象为随机共振。
添加噪声来增强微弱信号是动物界常见的传感现象，但在人造传感器中却不常见。现在，宾夕法尼亚州立大学的研究人员在光源太暗而无法感应的情况下，加入少量的背景噪声来增强非常微弱的信号。 对于大多数传感器来说，噪声是一个应该被抑制的问题，现在研究人员发现，加入恰到好处的背景噪声实际上可以增强一个太弱的信号，达到可以检测的水平。
他们的传感器基于一种名为二硫化钼的二维材料，检测的是光，但同样的原理也可以用来检测其他信号，而且由于与传统的传感器相比，它所需要的能量和空间非常小，因此可以在即将到来的物联网（IoT）中找到广泛的适应性。物联网将部署数以千万计的传感器来监测家庭和工厂的状况，而低能耗要求将是一个强有力的优势。
"宾夕法尼亚州立大学工程科学和机械学助理教授Saptarshi Das表示，这种现象是在自然界中经常看到，例如，一种生活在浑水中的桨鱼实际上无法通过视觉找到它的食物，即一种名为Daphnia的浮游植物。桨鱼有电感受器，可以在50米处接收到来自Daphnia的非常微弱的电信号。如果再加上一点噪音，它可以在75米甚至100米处找到水蚤。这种能力增加了这种动物在进化上的成功。
另一个有趣的例子是宝石甲虫，它可以在50英里的距离探测到森林火灾。最先进的红外探测器只能在10到20英里处探测。这是由于这些动物使用了一种叫做随机共振的现象。随机共振是一种现象，在有限的和适当的噪声存在的情况下，可以检测到低于传感器检测阈值的微弱信号， 在他们的论文中，研究人员展示了首次使用这种技术来检测亚阈值光子信号。
正在考虑的一个可能的用途是用于作战的部队。野外的军队人员已经携带了非常笨重的设备。要增加增强亚阈值信号所需的沉重、耗电的设备是不可行的。他们的技术也适用于资源受限的环境或在海洋下面，人们要监测非常微弱的信号。它还可以用于火山地区或监测地震，及时发出警报。研究人员下一步是在硅光电二极管上演示这种技术，这将使该器件具有很强的可扩展性。任何最先进的传感器都可以通过这个概念得到增强。
生物医学信号处理方法论文
生物医学信号处理是指据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文，大家可以参考以下内容哦！
摘 要： 生物医学信号是人体生命信息的集中体现，深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。
关键词： 生物医学信号 信号检测 信号处理
1 概述
1。1 生物医学信号及其特点
生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的低频微弱信号，信号本身特征、检测方式和处理技术，都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多，其主要特点是：信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低，还有信号的统计特性随时间而变，而且还是非先验性的。
1。2 生物医学信号分类
按性质生物信号可分为生物电信号（Bioelectric Signals），如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号（Biomagnetic Signals），如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号（Biochemical Signals），如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号（Biomechanical Signals），如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号（Bioacoustic Signal），如心音、脉搏、心冲击等。
按来源生物医学信号可大致分为两类：（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;（2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。
2 生物医学信号的检测及方法
生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤（见图1）。
①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。
生物医学信号检测技术包括：（1）无创检测、微创检测、有创检测;（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检测;（4）非接触检测、体表检测、体内检测;（5）生物电检测、生物非电量检测;（6）形态检测、功能检测;（7）处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;（8）透射法检测、反射法检测;（9）一维信号检测、多维信号检测;（10）遥感法检测、多维信号检测;（11）一次量检测、二次量分析检测;（12）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。
3 生物医学信号的处理方法
生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。
3。1 频域分析法
信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x（t）变换为频域信号X（f），从而将时间变量转变成频率变量，帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X（f）描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小，直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换，研究信号所包含的各种频率成分，从而揭示信号的频谱、带宽，并用以指导最优滤波器的设计。
3。2 相干平均分析法
生物医学信号常被淹没在较强的噪声中，且具有很大的随机性，因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均（Coherent Average）主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起，信号如果可以重复出现，而噪声是随机信号，可用叠加法提高信噪比，从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取，也用在近年来发展的心电微电势（希氏束电、心室晚电位等）的提取中。
3。3 小波变换分析法
小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展，是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前，小波的研究受到广泛的关注，特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域，被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性：多分辨率特性，保证非常好的刻画信号的非平稳特征，如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性，保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性，保证了其良好的时频局部定位特性;对称性，保证了其相位的无损;去相关特性，保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性，保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。
3。4 人工神经网络
人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来，其共性是由大量的简单基本单元（神经元）相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是：（1）并行计算，因此处理速度快;（2）分布式存贮，因此容错能力较好;（3）自适应学习（有监督的或无监督的自组织学习）。
参考文献
[1] 邢国泉，徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报（医学版），2006，20：459～460。
[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册，1992，4（15）：203～212。
楼主，找了很就发现这点可怜的资料，给你参考：铁道信号——电缆市场浅析按照铁道部《中长期铁路网规划》，从2005年到2020年，铁道部将投入两万亿资金进行铁路建设，平均每年投资在1000亿元以上。从2004年起，铁路固定资产投资开始增加，按照中长期规划，从2006年开始到2010年，估计每年都有1600亿元左右的铁路固定资产投资。至2020年，全国铁路营业里程由2004年万公里达到10万公里，新增万公里，对现有铁路进行电气化改造万公里。因此，在今后较长一段时间内，铁路等轨道交通业的大力发展，将拉动行业产业链飞速发展，给行业带来前所未有的发展机遇和新一轮投资热。对应用于轨道交通领域的铁路数字信号电缆及其系列产品来说，在迎来前所未有的发展机遇的同时，由于原生产企业的扩能、众多具有实力的线缆制造企业的投资介入，使原本产值规模较小的信号电缆行业引发激烈的竞争，加之产品的市场准入难度很大，将会面临新的挑战和一定的投资风险。功能及应用领域1.产品的功能铁路数字信号电缆具有传输模拟信号(1MHz)、数字信号(2Mbit/s)、额定电压交流750V或直流1100V及以下系统控制信息及电能的传输功能。适用于铁路信号自动闭塞系统、计轴、车站电码化、计算机连锁、微机监测、调度集中、调度监督、大功率电动转辙机等有关信号设备和控制装置之间传输控制信息、监测信息和电能。2.产品的应用领域目前在中国铁路投入运营的自动闭塞系统有：交流计数自动闭塞系统、4信息移频自动闭塞系统、18信息移频自动闭塞系统、法国UM71自动闭塞系统、ZPW-2000系列(ZPW-2000、ZPW-2000A)无绝缘移频自动闭塞系统等8种以上的自闭系统。 现新建铁路，电气化改造线路均使用ZPW-2000A自动闭塞系统，其配套的电缆为内屏蔽铁路数字信号电缆(TB/)，是目前技术含量高、市场用量最大的尖端产品，行业年产值规模为15～20亿；其它信号制式的信号电缆用量较小，且呈逐步淘汰趋势，主要用于既有线路的维修、局部改造或自备线、支线等信号设备比较落后的线路，年行业产值规模据不完全统计不足10亿。 ZPW-2000A型无绝缘移频自动闭塞系统是在引进法国UM71无绝缘轨道电路技术国产化基础上，结合我国国情进行提高系统安全性、系统传输性能及系统可靠性的技术再开发，是铁路运输重载、安全、高速以及向机车信号主体化方向发展的地面基础设备。其主要特点是：实现轨道电路全程断轨的检查，大幅度减少了调谐区分路死区长度，对调谐单元断线故障和拍频信号干扰实现了检查和防护，提高了系统的抗干扰水平，实现了技术上的重大突破，在传输安全性上有了质的提高。并有效地提高了电气绝缘节轨道电路传输长度，使轨道电路传输长度从900米提高到1500米。该系统2002年5月通过了铁道部组织的技术签定，被认定为铁路信号系统的唯一制式。该系统用国产内屏蔽铁路数字信号电缆(SPTP型)取代原法国ZCO3型电缆，突破信号传输\"同频不同缆\"的限制，实现一根电缆内的不同屏蔽组中可同时传输同频率的移频信息，而且当线芯接地故障状态下屏蔽组间串音干扰与分缆的两根数字信号电缆(SPT型)等效，即达到了同频同缆与同频分缆具有同样的传输性能和安全可靠性。减小了铜导体线径，减少备用线组，加大传输距离，使系统性价比大幅度提高，显著降低工程造价，方便施工及后续维护。主要特性内屏蔽铁路数字信号电缆在满足原有铁路信号电缆指标的基础上，提高了电缆的综合电气性能：交流额定电压提高了倍，电容指标降低了40%，绝缘电阻指标提高了倍，同时改善了阻抗、衰减、串音等性能。电缆提高了线组间的抗干扰能力，实现了同频同缆传输，而且当线芯接地故障状态下屏蔽组间串音干扰与分缆的两根信号电缆等效，有效地提高了系统的安全性。 电缆有较高的机械强度，良好的防腐蚀、耐寒性能、高屏蔽性能，可满足电气化铁路对强电场干扰、潮湿、严寒等各种环境的要求以及现有信号系统最新制式、最新装备的配套要求；同时电缆兼容其它制式的信号系统设备。另外，电缆可根据使用环境要求，具有阻燃、防白蚁的附加功能。结构特点1.绝缘单线绝缘单线的绝缘层为皮-泡-皮结构，共有红、绿、白、蓝四种色谱，采用目前国际上先进的三层共挤串联线制造，即导体拉制与皮-泡-皮结构的绝缘层挤制一次完成，实现了产品结构尺寸与性能指标的在线检测与控制的精确制造，其主要优点是：a.内皮绝缘层能与导体良好的粘接在一起，保证绝缘层的防潮性和粘接牢固性；发泡绝缘层为氮气物理发泡，与传统的化学发泡相比泡孔小而密且互不联通，因而具有很高的发泡度(60%左右)，绝缘层的发泡意味着四线组工作电容下降，线路传输衰减常数降低。b.外皮层使用高密度绝缘料，有良好的耐磨性和机械强度，耐环境老化性能是普通聚乙烯料的10倍以上，从根本上解决了普通铁路信号电缆中存在的绝缘层老化龟裂问题。c.由于单线颜色母料仅存在于外皮层，绝缘电阻和耐电压击穿强度明显提高，是普通铁路信号电缆的3倍以上。由于单线生产过程实现了计算机在线检测与控制，单线结构尺寸的一致性好，工作线对的直流电阻差降低了50%。d.绝缘单线制造精度高，有效地提高了产品的电气性能指标。2.四线组绞合四线组采用先进的高速星绞机生产，每根单线均为主动恒张力放线，特有的绞合预扭装置、开线器等针对产品性能指标的独特设计，预扭装置能有效地降低因绝缘偏心造成的电容耦合系数，使电容耦合系数达到最小值；精确的扎纱张力即要保证四线组结构的对称稳定性，又不能使皮-泡-皮结构绝缘层变形和损伤；四线组绞合的节距精度、线序、外径控制等均是本工序的关键环节，也是影响产品性能指标的关键因素。3.四线组单元屏蔽内屏蔽电缆中四线组单元用铜带纵包实现电磁屏蔽的目的，并沿铜带表面加添了一根铜导线作为排流线，以确保屏蔽层在电缆敷设施工和长期使用中具有稳定可靠的屏蔽性能。4.成缆为了改善电缆的串音指标，在成缆工序中合理设计、匹配绞合节距，并实现完全退扭绞合，降低了线间直接系统性耦合，达到减小串音的目的。 多达四种的不同结构、不同尺寸的成缆单元，在绞制过程中如何保证缆芯的圆整、结构稳定、紧凑是成缆工序的关键，同时必须保证缆芯的线序与组序完全正确。5.电缆铝护套电缆铝护套为采用氩弧焊技术进行铝带纵包形成铝护套。为了防止铝护套在使用过程中的电化反应，生产过程中对铝护套表面进行涂覆。 铝护套电缆为干线使用电缆，用量最大，因而铝护套工序的产能和质量也是该产品制造过程的关键环节。用氩弧焊技术生产的电缆铝护套，焊接质量稳定可靠，可完全经得起按相关标准进行的弯曲试验、扩口试验和气密性试验。性能指标与普通铁路信号电缆相比，铁路数字信号电缆通过结构的设计和工艺措施，工作电容由50nF/km降低到29nF/km，电容耦合K1平均值由141pF/km降低到81pF/km，同时增加了阻抗、衰减、串音等二次传输性能指标。虽然产品质量具有很大的优势并在技术方面有所突破，但根据实际检测与现场使用情况，产品在以下性能指标方面还需更进一步改进完善。首先，产品使用过程中出现的导体混线、断线与氧化；其次，绝缘层的抗张强度、断裂伸长率、抗压缩性能的改进提高；最后，现标准中部分二次参数的范围设定并不理想，相关联二次参数及各频率点指标很难匹配到理想中值。特别是绝缘强度，是目前用户(铁道部各工程单位)、产品质量监督检测中心与生产厂家之间存在分歧并非常关注的问题，这不仅是线缆制造企业面临的一个新的技术难题，同时会因绝缘强度的改进造成产品结构尺寸、性能指标与现行标准出现较大的偏差。
铁路信号技术论文篇二 浅谈铁路信号问题 【摘要】铁路信号是保证铁路运输基本设备。对铁路网上各种行车的设备状况、信息传输、调度指令控制起着重要的作用。本文通过对铁路信号存在问题的分析，提出了解决问题的对策，指出了我国铁路信息的发展方向。 【关键词】铁路信息;信息化;网络化 1.铁路信号的含义 所谓铁路信号是用特定的、有标志性的物体、仪表或音响设备等向铁路行车人员传达相关的信号，包括车辆运行状况，行驶条件，铁路的状况等等。近年来，随着铁路信号的广泛应用和铁路信号技术的不断发展，使铁路信号也变成了增加铁路运输线路，改善铁路员工劳动条件提高车站和铁路区间的通过能力等等有效手段。 2.铁路信号的现状 铁路信号的安全性能不够高 由于自动化程度的限制，我国的调度指挥仍旧依赖于人工作业，采用落后的一张图、一支笔、一部电话的调度指挥模式。对地面信号的观察与判断，也仍旧于依赖司机。随着列车的提速和密度的不断增加，行车调度的指挥工作将会越来越繁忙，调度员在长时间的工作中也难免出现疏略，这样不仅会降低工作效率，更会影响到列车的安全运行。并且当车速达到一定的程度的时候，单单依靠司机的视力根本无法保证列车的行车安全。另外由于列车运行中的变化因素过多，一次性按照计划运行图来指挥列车运行的可能性较小，因此，在我国铁路推广使用调度集中装置是还办不到的。 管理方面出现纰漏 重点表现于管理分散和管理水平的落后。铁路系统基本上是一个整体，在不同的时间和地区的情况差异性较大。现在的铁路虽然安装了微机监测系统，但是由于通信手段的落后，处理信息的速度较慢，致使安装的系统无法真正的发挥作用，无法在整体上将资料进行整合。从管理水平来看，铁路系统一直掌控在政府部门的手里，并且现行的管理机制使系统人员臃肿，营销手段落后，资源不能得到合理的利用。在市场经济的引导下，铁路系统应当由企业统一整个管理，来作为物流环节中的重要部分，从而提高效率，增加效益。 铁路信号系统的自动化水平较为低下 在新中国成立以来，继电技术得到了不断的发展，但是继电技术采用的设备体积大，对于实现联网集中监测和智能的控制还是有一定难度的。特别是微电子技术的发展后，在一些工业控制行业，这类技术已经趋于淘汰的趋势了，取而代之的是一些智能控制技术。在铁路系统方面，虽然也开始采用了智能控制技术，但是大范围内仍旧采用的是继电控制技术，发展的速度较为缓慢，优化资源和提高效率方面还是相对于落后的。 现代铁路信号设备中存在的若干问题 随着经济、信息技术的不断发展，铁路信号系统作为保证铁路安全运行的部分，虽然铁路设备信号的要求也在不断的增高，但是从某些信号设备来看仍旧存在着一些安全隐患。 枢纽调度监督设备 这个设备是一个发展较快的设备，是使枢纽内的调度更加准确直观，保证枢纽的畅通。但是枢纽内的作业模式是采取分散作业，这样一来必定影响了总体的发挥，并且降低了运输的效率。因此，在货运量加大，或者大面积提速时，信号技术装备如何保证枢纽内的畅通就是一个很大的问题。 车站联锁设备 这种设备也是目前铁路系统中常见的设备之一。这种设备在列车提速后出现了许多问题。例如，战线和列车基本等长，并且在进出站口处没有过走保护区段，不利于列车的速度控制。另外，信号机间的安全距离是不够的，没有能够提供安全距离的信息，对列车的运行控制都带来了安全的隐患。 列车运行控制与机车装置 今年来，新安装的运行监控器代替了自动停车装置(即安全性能差，随安全防护器辅助作用的装置)。并且采用了模式曲线的方式来监控车速，对超速进行保护。但是由于形成的是速度模式曲线，依靠的是事先储存的线路数据以及人工输入的数据，没有考虑故障-安全原则，无法保证安全。 信号显示制式 铁路现实信号中，除了红灯有确定的定义之外，其他的显示信号都没有明确的速度值，在不同的地区，显示为不同的含义，主要依靠司机的自行判断，因此指挥能力较差，在提速之后无法满足需要，安全性能较差。 区间信号 单线区段来看，采用的是办理效率较高的继电半自动的装置，看起来是能够满足提速后的行车需要的。但是却存在着一个有待改进的安全性隐患，即并没有设置区间的检查设备。这不能满足行车的安全性。 3.增强铁路信号的对策研究 通信、信号一体化 当代铁路的高速发展，铁路通信、信号系统等都必须不断的加强。铁路通信、信号技术的相互融合，以及调度指挥自动化等等技术，打破了控制分散、功能单一、通信信号相对独立的传统技术理念，推动了铁路通信、信号技术向数字化、智能化、网络化和一体化的方向发展。组建一个以铁路局为主要单位的电务设备动态检测中心，装备一台动态的检测车，按一定时间对自动闭塞的机车信号或地面信号，无线列调等设备进行动态的检测，实现了移动体对地面静态设备的检测。 制定发展规划 在建设新的线路时，起点必须要高。铁路建设的投资额较大应该考虑到今后的发展。虽然现有铁路信号设备、调度手段等都较为安全，但是当提速的时候都没法达到要求。因此在建设时要考虑到未来的发展，提高建设标准，采用新技术。借鉴国外的闭环计算机控制系统。这样为以后的竞争做好准备，也为以后铁路信号的建设提供经验。根据我国铁路的运输特点，实现以铁路调度管理信息系统作为基础，以指挥自动化为目标，来构建现代铁路化的运输调度指挥管理系统。实现全路运输的集中管理，提高效率。 铁路无线数字通信技术的应用 在铁路提速，重载不断发展的今天，以分立元器件与模拟信号处理技术为基础的传统铁路信号设备已经满足不了安全的要求。然而数字信号处理技术很好的解决了铁路信息信号产生的问题。数字信号处理的频域分析的优点是运算精度高和抗干扰性能好，具有相对实用性和可靠性。因此，全面应用数据处理的新技术，利用计算机的高速分析和计算等功能，来提高信号设备的技术水平。 采用计算机网络技术 由于网络技术的快速发展，网络化管理已成为实现管理的客观要求和必然趋势。铁路信号系统的网络化是实现铁路运输系统内部各功能单元之间的信息交换。在网络化的基础上实现全面、准确获得线路上的信息，保证列车的安全运行，从而实现系统的智能化与控制设备的智能化管理。因此有效的采用计算机技术是解决铁路信号系统若干问题的途径。 4.结论 随着铁路运输提速、重载的发展，基于分立元器件和模拟信号处理技术的传统铁路信号设备越来越满足不了铁路运输安全性和实时性的要求。因此，全面引进计算机技术，利用计算机的高速分析计算功能，来提高信号设备的技术水平已非常紧迫。数字信号处理技术的出现为铁路信号信息处理提供了很好的解决方法。铁路信号按其作用可分为指挥列车运行的行车信号和指挥调车作业的调车信号;按信号设置的处所可分为车站信号、区间信号，以及行车指挥和列车运行自动化等;按信号显示制式可分为选路制信号和速差制信号;按结构可分为臂板信号、色灯信号、灯列信号(中国大陆不采用)以及机车信号机。铁路信号在元部件制造方面正向着小型化、固态化和高可靠性发展;在设计方面向着故障自动检测、自动诊断、高可用度、与计算机或微处理机相结合的方面发展;在安装施工方面正向着模块化和工厂施工化的方向发展;在使用方面正向着无维修或少维修、高度自动化或智能化的方向发展。 【参考文献】 [1]林瑜筠.铁路信号新技术概论[M].北京：中国铁道出版社，2005. [2]铁道部.铁路电务管理信息化规划[M].北京：中国铁道出版社，2006. 看了“铁路信号技术论文”的人还看： 1. 高速铁路信号技术论文 2. 高速铁路信号技术论文(2) 3. 铁路信号计算机联锁毕业论文 4. 铁路信号计算机联锁毕业论文(2) 5. 铁路信号计算机联锁系统的毕业论文(2)
高速铁路信号是高速列车安全、高密度运行的基本保障。下面是我整理的高速铁路信号技术论文，希望你能从中得到感悟!
基于无线通信技术的高速铁路信号系统应用
摘 要
高速铁路信号系统是高速列车安全、高密度运行的基本保障。无线通信技术在铁路信号系统的应用，不但减少了高速铁路的信号系统成本，还较好的确保了高速铁路的安全。随着科学技术的进步，高速铁路不断的向着智能信息化转变，这就给无线通信技术领域提出了更加严格的要求，为了适应高速铁路的快速发展，各国都在潜心研究基于无线通信技术的新一代的铁路信号系统。本文介绍了国外无线通信系统在高速铁路信号系统中的发展情况，分析了运用无线通信技术的高速铁路信号系统的特点和问题，并探讨了无线通信技术在高速铁路信号系统中的应用。
【关键词】无线通信 高速铁路 信号系统
在整个高速铁路工程中，虽然信号系统的投资总额所占比率较小，但其起到的作用十分关键。由于轨道电路传输环境较差、传输信息的速率较低、设备更新维护费用高，所以基于轨道电路的列车控制系统已经不能满足高速铁路的快速发展要求。在80年代，国外开始研究基于无线通信的铁路信号系统TBS(Transmission Based Signalling)，希望通过无线通信技术的应用来提高铁路的管理职能、缩短列车间隔时间、节约能源、降低系统的成本。1995年在关于TBS的国际会议中，会议代表分析了无线通信技术在铁路信号系统应用的的可行性，并指出了无线通信技术可能给铁路信号系统带来的积极影响，表明了TBS将会成为未来铁路信号系统的发展方向。
1 国外TBS的发展情况
北美TBS的发展情况
1983年，美国铁道协会和加拿大铁道协会共同最早提出了基于无线通信的先进列车控制系统ATCS。ATCS主要是通过数字数据通信手段和先进的微处理器获取列车的精确位置和速度等信息，并对列车进行安全控制。ATCS的运用不仅避免了很多地面信号设备的安装，节省了系统成本，还消除信号盲区，增强了列车的安全系数。ATCS是由中央控制系统、无线数据通信网络、车载设备、路旁设备和线路维护人员移动终端五个子控制系统构成的。它的系统结构设计和功能模块的划分为以后基于无线通信的铁路信号系统奠定了基础。随着无线通信技术的发展，在ATCS之后北美又出现了很多基于无线通信的铁路信号系统，其中ARES可以提供非常可靠的检查和平衡手段，在很大程度上降低了人为操作失误造成的错误，使列车行驶更加安全。另外，PTS、PTC、AATC、ITCS等系统也是比较著名的。
欧洲TBS的发展情况
1992年国际铁盟下属的欧洲铁路研究机构提出了一套欧洲的铁路运输管理系统，包括车票发售、各国铁路互操作性等多个方面，ETCS就是其中非常重要的一部分。在欧共体委员会设立标准化欧洲铁路控制系统项目ETCS之前，欧洲各国铁路标准和模式不尽相同，轨距、信号设备、供电设备也不一样，因此各国只能使用自己的ATP、ATC系统。各国铁路制式上的差异使得欧洲铁路很难形成连续运输。在设立了标准化欧洲铁路控制系统项目ETCS后，各国的铁路开始逐渐按照统一标准进行规范，并逐渐取代各国不同的列车自动控制系统和防护系统。ETCS的目标就是要实现欧洲铁路的统一，提高各国铁路的互操作性，使铁路控制系统的功能和设备更加规范。
日本TBS的发展情况
在日本铁路信号系统的发展历程中，先后出现了ATS、现行ATC、数字式ATC、计算机和无线通信辅助信息控制系统等。其中现行ATC作为一种列车超速防护系统，以良好的自动制动功能保护了列车的安全。但在系统工作时，采用的最强的自动制动，影响了乘客的舒适程度。在1987年，日本开始基于无线通信的铁路信号系统的研究，为CARAT的出现奠定了坚实的基础。CARAT的使用能够使列车连续测定自身位置和行驶速度，使地面系统能够很好的了解列车运行情况，保证列车的运输安全。
2 TBS的特点和问题
在速度比较高的高速铁路上，距离比较近时，可以采用红外、蓝牙等无线通信技术实现对列车的控制;在距离比较远时，则可以通过全球定位控制系统、信标、计轴装置等来测定列车的速度和位置。车载计算机可以通过无线收发装置将列车的速度、位置信息发送给调度控制计算机，通过调度控制计算机的处理，再将列车允许的最大速度等信息通过无线通信发回给列车计算机。列车司机可以根据车载计算机的提醒进行相应的操作，如果列车司机没有及时作出反应，信息控制系统还可以自行将车速降低到允许范围以内。
TBS的特点
(1)在TBS中，主控中心可以根据列车的运行状态和操作状态通过车载计算机来调整列车的运行，加大了高速铁路信号系统的管理职能，保证了列车的安全，提高了铁路线路的通行能力。
(2)在无线通信信号系统控制下，列车和地面的可靠信息量增大，列车运行变得更加稳定，且避免了不必要的加速和制动，节约了能源，也让旅客乘车变得更加舒适。
(3)无线通信技术的运用，省掉了大量的地面信号装备，大大减少了设备的安装、维护、修整费用。
(4)无线通信信号系统的适应能力极强，通过软件上的调整就可以使列车的运行速度提高，且能够自动调整运行图，大大的提高了铁路运输管理能力。
(5)无线通信信号系统还可以通过车地间的双向信息通道实现列车的闭锁控。
TBS的问题
(1)高铁信号系统使用轨道电路只能使用较低的信息发送频率，传输环境恶劣，很难让电码的传送速率满足高速铁路的运行速度要求。
(2)TBS通过环线设备和应答器件接受数据信息，列车进行操作可能会有时间上的延迟，可能会给列车的运行造成不良的影响。
(3)轨道间的电缆电线作为车地之间的双向信息通道，虽然传输信息量大，抗干扰能力强，但设备费用较高，且防盗能力很差，一旦丢失，后果严重。
3 无线通信技术在高速铁路信号系统中的应用 微机联锁
无线通信技术在微机联锁方面运用的可行性还需进一步研究，但ATCS中提出，可以将检测到的道岔、信号机闭锁状态发送给主控中心，并利用道旁接口单元来接收主控中心的控制命令，以实现控制一组道岔、信号机动作的目的。另外道旁接口单元可以利用无线信道联系控制中心，通过电缆连接现场设备，从而检测并控制一些辅助的子系统。目前看来，无线通信技术用于微机联锁的现场设备可能会增加一些投资，且大型站场道岔众多，干扰较大，但还是具有较好的发展前景。
集中调度
在调度集中系统中，调度中心职要根据车站到发线占用情况和区段内闭塞分区大概了解列车运行的状况，并根据得到的信息排列进路。但利用TBS，控制系统就能够准确的了解列车运行的位置、速度，并根据沿线的信号系统情况发送列车控制命令，保证列车在最短的实践间隔内高速、安全、稳定的运行。无线通信技术赋予列车与控制中心的双线数据通信，给列车的运行带来了很大的方便，且实现了行车指挥自动化。
中继器
在高速铁路的实际运行中，我不可能在所有的高速铁路中都设这无线通信基站，这样不但增加了设备投资，还使无线通信铁路信号系统失去了存在的真正意义。有了中继器，基站就可以通过中继器接受和发送一些射频信号，从而使基站不仅可以管理基站区域范围内的站区，还能够将管理中继器管理的一些车辆和线路。
提高平交道口的通过效率
为了提高平交道口的防护能力和和通过效率，防止由于无线设备故障造成不必要的损失，主控中心按照时间间隔不断的查询道口的运行状态，并将查询信息及时反馈给接近道口的列车。另外主控中心通过接收的列车位置、速度信息，可以计算列车通过道口的时间，并根据实际情况设定列车的最大允许速度和列车运行线路参考。这样，列车通过平交道口就有了安全保障，而且还大大提高了道口的通过效率。
加强维修处防护
在高速铁路某路段需要进行维修时，维修部门可以通过移动终端将维修点输入到系统中，通过主控中心的传送，列车就可以很好的了解路段情况。在实际的运行中，列车可以根据了解到的维修点信息对列车进行操作，另外在列车接近维修点事，移动终端接受到地面系统的警报信号，以保证列车能够及时在维修段之前停车。
4 总结
随着高速铁路的不断发展，要确保列车的安全，先进的信号系统成了高速铁路运行的重中之重。在高速铁路信息系统中，无线通信的运用仍处于初期阶段，在具体的TBS规划时应充分考虑其与全路运输管理系统的接口，使无线通信技术更充分的运用在高速铁路的发展当中。
参考文献
[1]闵耀兴.我国铁路列车安全控制系统的现状[J].哈铁科技通讯，1997(04).
[2]姚丽娟.我国铁路信号系统的现状与发展[J].铁道通信信号，2003(04).
[3]步兵.基于通信的列车控制系统的可靠性分析方法[J].交通运输工程学报，2001(01).
[4]杨绚，陈德旺，陈荣高.速铁路列控系统主动安全控制的分析与思考[J].铁路计算机应用，2012(08).
作者简介
孙屹枫(1982-)，男，天津市人。中国民用航空大学大学本科毕业。研究方向：铁路信号。
作者单位
铁道第三勘察设计院集团有限公司电化电信处 天津市 300251
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生物医学信号处理方法论文
生物医学信号处理是指据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文，大家可以参考以下内容哦！
摘 要： 生物医学信号是人体生命信息的集中体现，深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。
关键词： 生物医学信号 信号检测 信号处理
1 概述
1。1 生物医学信号及其特点
生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的低频微弱信号，信号本身特征、检测方式和处理技术，都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多，其主要特点是：信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低，还有信号的统计特性随时间而变，而且还是非先验性的。
1。2 生物医学信号分类
按性质生物信号可分为生物电信号（Bioelectric Signals），如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号（Biomagnetic Signals），如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号（Biochemical Signals），如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号（Biomechanical Signals），如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号（Bioacoustic Signal），如心音、脉搏、心冲击等。
按来源生物医学信号可大致分为两类：（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;（2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。
2 生物医学信号的检测及方法
生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤（见图1）。
①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。
生物医学信号检测技术包括：（1）无创检测、微创检测、有创检测;（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检测;（4）非接触检测、体表检测、体内检测;（5）生物电检测、生物非电量检测;（6）形态检测、功能检测;（7）处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;（8）透射法检测、反射法检测;（9）一维信号检测、多维信号检测;（10）遥感法检测、多维信号检测;（11）一次量检测、二次量分析检测;（12）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。
3 生物医学信号的处理方法
生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。
3。1 频域分析法
信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x（t）变换为频域信号X（f），从而将时间变量转变成频率变量，帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X（f）描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小，直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换，研究信号所包含的各种频率成分，从而揭示信号的频谱、带宽，并用以指导最优滤波器的设计。
3。2 相干平均分析法
生物医学信号常被淹没在较强的噪声中，且具有很大的随机性，因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均（Coherent Average）主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起，信号如果可以重复出现，而噪声是随机信号，可用叠加法提高信噪比，从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取，也用在近年来发展的心电微电势（希氏束电、心室晚电位等）的提取中。
3。3 小波变换分析法
小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展，是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前，小波的研究受到广泛的关注，特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域，被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性：多分辨率特性，保证非常好的刻画信号的非平稳特征，如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性，保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性，保证了其良好的时频局部定位特性;对称性，保证了其相位的无损;去相关特性，保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性，保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。
3。4 人工神经网络
人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来，其共性是由大量的简单基本单元（神经元）相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是：（1）并行计算，因此处理速度快;（2）分布式存贮，因此容错能力较好;（3）自适应学习（有监督的或无监督的自组织学习）。
参考文献
[1] 邢国泉，徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报（医学版），2006，20：459～460。
[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册，1992，4（15）：203～212。
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传感器在环境检测中可分为气体传感器和液体传感器，这是我为大家整理的传感器检测技术论文，仅供参考!
试述传感器技术在环境检测中的应用
摘要：传感器在环境检测中可分为气体传感器和液体传感器，其中气体传感器主要检测氮氧化合物和含硫氧化物;液体传感器主要检测重金属离子、多环芳香烃类、农药、生物来源类。本文阐述了传感器技术在环境检测方面的应用。
关键词：气体传感器 液体传感器 环境检测
中图分类号：O659 文献标识码：A 文章编号：
随着人们对环境质量越加重视，在实际的环境检测中，人们通常需要既能方便携带，又可以够实现多种待测物持续动态监测的仪器和分析设备。而新型的传感器技术就能够很好的满足上述需求。
传感器技术主要包括两个部分：能与待测物反应的部分和信号转换器部分。信号转换器的作用是将与待测物反应后的变化通过电学或光学信号表示出来。根据检测方法的不同，我们将传感器分为光学传感器和电化学传感器;根据反应原理的不同，分为免疫传感器、酶生物传感器、化学传感器;根据检测对象不同，分为液体传感器和气体传感器。
1气体传感器
气体传感器可以对室内的空气质量进行检测，尤其是有污染的房屋或楼道;也可以对大气环境中的污染物进行检测，如含硫氧化物、氮氧化合物等，检测过程快速方便地。
以含氮氧化物(NOx)为例。汽车排放的尾气是含氮氧化物的主要来源，但随着时代的发展，国内消费水平的提高，汽车尾气的排放量呈逐年上升趋势。通过金属氧化物半导体对汽车尾气及工厂废气中的含氮氧化物进行直接检测。如Dutta设计的传感器，采用铂为电极，氧化钇和氧化锆为氧离子转换器，安装到气体排放口，可以检测到含量为10-4~10-3的NO。含硫氧化物是造成酸雨的主要物质，也是目前环境检测的重点项目，因为在大气环境中的含量低于10-6，需要更高灵敏度的传感器。如高检测的灵敏度的表面声波设备。
Starke等人采用直径为8~16nm的氧化锡、氧化铟、氧化钨纳米颗粒制作的纳米颗粒传感器，对NO和NO2的检测下限可达到10-8，提高反应的比表面积，增加反应灵敏度，且工作温度比常规的传感器大大降低，减少了能源消耗。
2液体传感器
在实际环境检测中，液体传感器大多应用于水的检测。由于水环境中的污染物种类广泛，因此液体传感器比气体传感器的应用更为广泛和重要。水中的污染物除了少量的天然污染物以外，大部分都是人为倾倒的无机物和有机物。无机物中，重金属离子为重点检测对象;有机污染物包括杀虫剂、激素类代谢物、多环芳香烃类物质等。这些污染物的过度超标，会严重影响到所有生物体的健康和安全。
重金属离子检测
采水体中重金属离子的主要来源包括开矿、冶金、印染等企业排放的废水。这些生产废水往往混合了多种废水，所含的重金属离子种类繁多，常见的有汞、锰、铅、镉、铬等。重金属离子会不断发生形态的改变和在不同相之间进行转移，若处置不当，容易形成二次污染。生物体从环境中摄取到的重金属离子，经过食物链，逐渐在高级生物体内富集，最终导致生物体的中毒。因此如果供人类食用的鱼类金属离子超标，将对人类产生严重的影响，因此对于重金属离子的检测显得尤为重要。
Burge等人发明的传感器，可以利用1,2,2联苯卡巴肼和分光光度计，可以检测地下水中的重金属铬浓度是否超标。
除了通过化学反应检测外，采用特殊的生物物质，也可以方便和灵敏地检测重金属离子。如大肠杆菌体内有一种蛋白质可以结合镍离子，有人在这种蛋白质的镍离子结合位点附近插入荧光基团，当蛋白质结合镍离子后，荧光基团会被淬灭，由于荧光的强度与镍离子浓度成反比，从而实现对镍离子的定量检测，检测范围未10-8~10-2mol/L。日方法也可应用于检测Cu2+、Co2+、Fe2+和Cd2+等几种离子中。他们还结合了微流体技术，该技术只需消耗几十纳升体积的待测液体，就可以对100nmol/L以下浓度的Pb2+进行检测。Matsunaga小组将TPPS固定在多孔硅基质中，当环境中存在Hg2+时，随着Hg2+浓度的变化，TPPS的颜色会从橘黄色逐渐转变成绿色，该传感器的检测限为，通过加入硅铝酸去除干扰离子Ni2+和Zn2+。
利用传感器技术不仅可以准确测定待测物的浓度，而且由于传感器的微型化技术特点，还可以通过传感器的偶联，进行多项指标的检测。Lau等人设计了基于发光二极管原理的传感器，可以同时检测Cd2+和Pb2+，该传感器对Cd2+和Pb2+的检测限分别为10-6和10-8。
农药残留物质的检测
农药是一类特殊的化学品，它在防治农林病虫害的同时，也会对人畜造成严重的危害。中国是农业大国，每年的农药使用量相当庞大，因此有必要对其进行监测。采用钴-苯二甲蓝染料和电流计就能方便地检测三嗪类除草剂，无需脱氧，直接检测的下限为50Lg/L，如果通过预处理进行样品浓缩后，检测限可以达到200ng/L。
采用带有光纤的红外光谱传感器可以进行杀虫剂的快速检测。将光纤内壁涂覆经非极性有机物修饰的气溶胶材料后，能显著改善光纤中水分子对信号的耗散作用，并且能够提取出溶液中的有机磷类杀虫剂进行光谱分析。此类传感器对于有机溶剂，如苯、甲苯、二甲苯的检测限则可达10-8~8*10-8。
多环芳香烃类化合物的检测
多环芳香烃类物质是另外一大类有害的污染物质，这类物质具有致癌性，但在许多工业生产过程中均会使用或产生此类物质。水体中的多环芳香烃类物质含量非常低，一般在10-9范围内，因此需要借助高灵敏度的检测传感器，Schechter小组发明了光纤光学荧光传感器。在直接检测过程中，待测样本中还可能存在一些如泥土这样的干扰物质，会降低检测信号值，如果用聚合物膜先将非极性的PAH富集，然后对膜上的物质进行荧光检测，从而解决信号干扰问题，报道称这种经膜富集后的传感器技术，对pyrene的检测可达到6*10-11，蒽类物质则可达4*10-10。Stanley等人利用石英晶振微天平作为传感器，在芯片表面固定上蒽-碳酸的单分子膜，检测限可达到2*10-9。
基于免疫分析原理，采用分子印迹的方法，在传感器表面印上能够结合不同待测物质的抗体分子，可以实现多种不同物质的检测。近年来发展起来的微接触印刷技术，也可应用到该领域，这样制备得到的传感器体积可以更加微型化。
生物类污染物质
除了以上的无机和有机合成类污染物质，还有生物来源的一些潜在污染分子。如激素类分子及其代谢物的污染常常会引起生物体生长、发育和繁殖的异常。Gauglitz带领的研究小组采用全内反射荧光生物传感器和睾丸激素抗体，对河流中的睾丸激素直接进行了即时检测，其检测限为。该技术无需样品的预处理，对于不同地区的自然界水体均可以进行睾丸激素的现场直接检测，检测范围为9~90ng/L。
另外，致病菌和病毒也是被检测的对象，水体中出现某些特定菌种，可以表明水体受到了某种污染，利用传感器技术非常容易检测到这些生物样本的存在，而且选择性非常高，如可以从烟草叶中快速地发现植物病毒烟草花叶病毒，采用QCM可以直接检测到酵母细胞的数量。
3结论和展望
目前，传感器技术已开始应用于各环境监测机构的应急检测，但是实际应用中有诸多的局限性，比如在对大气中的某些有害物质进行检测时，由于其含量往往低于传感器的最低检测限，因此在实际应用过程中，还需要进行气体的浓缩处理，这样就使传感器不容易实现微型化，或者需要借助更高灵敏度的传感器;同样，在野外水体检测时，常常会出现待测水体含有多种复杂干扰成分的情况，无法与实验室的标准化条件相比;在有些以膜分离分析技术为原理的传感器中，其膜的使用寿命往往较短，而频繁更换新膜的价格较为昂贵，因此仍然无法得到广泛的应用。
尽管如此，随着传感器技术的不断发展和完善，仍然有望应用于将来工厂企业排气、排污的现场直接检测和野外环境的动态无人监测，而且其结果能与实验室常规仪器的检测结果相符，这样将大大加快对环境监测和治理的步伐。
参考文献
[1]NaglS，，2007，132:507-511.
[2]，2005，59:209-217.
[3]HanrahanG，，2004，6:657-664.
[4]HoneychurchKC，，2003，22:456-469.
[5]AmineA，，2006，21:1405-1423
传感器与自动检测技术教学改革探讨
摘要：传感器与自动检测技术是电气信息类专业重要的主干专业课，传统授课方法侧重于理论知识的传授，而忽略了应用层面的培养。针对此问题试图从教学目的、教学内容、教学形式、教学效果等多个方面进行分析，对该课程的教学方案改革进行探讨，提出一套技能与理论知识相结合、行之有效的教学方案。
关键词：传感器与自动检测技术;教学内容;教学模式;工程思维
“传感器与自动检测技术”是电气信息类专业重要的主干专业课，是一门必修课，也是一门涉及电工电子技术、传感器技术、光电检测技术、控制技术、计算机技术、数据处理技术、精密机械设计技术等众多基础理论和技术的综合性技术，现代检测系统通常集光、机、电于一体，软硬件相结合。
“传感器与自动检测技术”课程于20世纪80年代开始在我国普通高校的本科阶段和研究生阶段开设。本课程侧重于传感器与自动检测技术理论的传授，重知识，轻技能;教师之间也缺乏沟通，教学资源不能得到充分利用，教学效果不理想，学生学习兴趣不高。
一、教学过程中发现的问题及改革必要性分析
笔者在独立学院讲授“传感器与自动检测技术”课程已有四年，最开始沿用了研究型大学的教学计划和教学大纲，由于研究型大学是以培养研究型人才为主，而独立学院是以培养应用型人才为主，在人才培养目标上有较大差异，在逐渐深入的过程中发现传统方案不太符合学院培养应用型人才的定位，存在以下几方面的问题。
1.重理论，轻实践
该课程是应用型课程，其中也有大量的理论知识、数学推导，而传统的研究型教学方法普遍都以理论教学为主，在课堂上大篇幅讲解传感器的原理，进行数学公式推导，相比而言传感器的应用通常只是通过一个实例简单介绍，导致最后大多数学生只是粗略地知道该传感器的结构，而不知道如何用，在哪里用。
2.教学模式单一
该课程传统上以讲授的教学方式为主，将现成的结论、公式和定理告诉学生，学生不能主动地思考和探索，过程枯燥乏味，导致学生产生了厌学情绪。同时理论教学与实训、实践教学脱节问题也很严重。
3.教学实验安排不合理
传统的实验课程安排，验证性实验比例高达80%，综合设计性实验极少，缺少实训、实践环节。然而应用型人才的培养应该以实践教学为核心，重点培养学生的工程思维和实践能力、动手能力，以在学生毕业时达到企业对技术水平与能力的要求，使学生毕业后能尽快适应工作岗位。
二、适合独立学院培养应用型人才的教学方案改革
传统的传感器与自动检测技术课程重理论、轻实践，教学模式单一，教学实验以验证性实验为主，这种方案能够培养研究型人才，但却无法培养合格的应用型人才。在教学过程中，笔者潜心研习，并反复实践，总结出以下几个可以改革的方面。
1.优化教学内容，注重工程思维
本课程一个很重要的内容是各种类型传感器的原理，传统的教学要讲清楚其中的来龙去脉，而本人则认为针对应用型人才培养，充分讲授清楚基本概念、基本原理和基本方法即可，涉及大额数学公式可以选择重要的进行讲解，其他则可作为学生的自学内容，让学生课余自学。同时应该重点讲解该传感器的工程应用实例;另一方面要结合最新实际工程讲解。这样才能激发学生的学习兴趣，培养学生应用型工程学习思维。
2.改革教学方法，改变教学模式
传统的教学是“灌输式”的方法，无论学生是否接受，直接把要讲的内容全部讲述给学生，而这也违背了培养学生分析问题和解决问题的能力以及创新能力的出发点和归宿。笔者认为应该应用工程案例教学，实行启发式、讨论式、研究式等与实践相结合的教学方法，发挥学生在教学活动中的主体地位。
3.与工程实际相结合，与其他课程相结合
教学过程中要从不同行业提取典型的工程应用实例，精简以后作为实例进行讲解。在进行教学时，要培养学生的系统观，让学生明白这不是一门独立的课程，而是与自动控制原理、智能控制理论等课程相融合的，以达到融会贯通的学习效果。
4.实验环节改革
实验教学主要是为了提高学生的动手能力、分析问题和解决问题的能力，加深学生对课堂教学中理论、概念的感性认识。以往该课程的实验内容大部分为原理性、验证性的实验，学生容易感到枯燥无味，毫无学习积极性，很少有学生进行独立思考并发现问题，实验效果极不理想。为了改变这种模式化的教育，笔者将实验内容由传统的验证性实验调整为设计开发型实验。在实验教学中根据客观条件在适当减少验证性实验的基础上，增加了开拓性实验项目以及设计综合性实验。
5.改革教学评价方法，提高课堂教学效率
高效的学习成果反馈机制是促进教学相长的必要手段，目前该课程都是通过课程作业进行学习效果反馈，可以采用每一个章节布置一道设计型题目，让学生更加广泛地查阅资料，并在一定知识广度的基础上深入分析题目中用到的内容，进而从更深的层面分析解决问题，以达到深度、广度相结合的效果。
本文针对传感器与自动检测技术传统研究型大学的方案，提出了三个方面的问题，并根据四年的教学积累，在教学内容、教学模式、实验环节、教学评价及反馈等几个方面进行了探讨分析并提出了一套改革的方法和措施。本方案以实际工程应用实例为核心，在教学内容上侧重于传感器应用方面的讲解，以提出问题、分析问题、解决问题为主线调动学生的学习积极性和主动性，培养学生的工程思维和能力，重视实验环节，以设计性、综合性实验代替验证性实验培养学生将抽象的知识具体化、培养学生的实际应用能力、动手能力和创新能力。
参考文献：
[1]吴建平，甘媛.“传感器”课程实验教学研究[J].成都理工大学学报.
[2]曹良玉，赵堂春.传感器技术及其应用.课程改革初探[J].中国现代教育装备.
[3]李玉华，胡雪梅.传感器及应用.课程教学改革的探讨Ⅱ技术与市场.
生物医学信号处理方法论文
生物医学信号处理是指据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文，大家可以参考以下内容哦！
摘 要： 生物医学信号是人体生命信息的集中体现，深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。
关键词： 生物医学信号 信号检测 信号处理
1 概述
1。1 生物医学信号及其特点
生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的低频微弱信号，信号本身特征、检测方式和处理技术，都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多，其主要特点是：信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低，还有信号的统计特性随时间而变，而且还是非先验性的。
1。2 生物医学信号分类
按性质生物信号可分为生物电信号（Bioelectric Signals），如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号（Biomagnetic Signals），如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号（Biochemical Signals），如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号（Biomechanical Signals），如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号（Bioacoustic Signal），如心音、脉搏、心冲击等。
按来源生物医学信号可大致分为两类：（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;（2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。
2 生物医学信号的检测及方法
生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤（见图1）。
①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。
生物医学信号检测技术包括：（1）无创检测、微创检测、有创检测;（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检测;（4）非接触检测、体表检测、体内检测;（5）生物电检测、生物非电量检测;（6）形态检测、功能检测;（7）处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;（8）透射法检测、反射法检测;（9）一维信号检测、多维信号检测;（10）遥感法检测、多维信号检测;（11）一次量检测、二次量分析检测;（12）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。
3 生物医学信号的处理方法
生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。
3。1 频域分析法
信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x（t）变换为频域信号X（f），从而将时间变量转变成频率变量，帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X（f）描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小，直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换，研究信号所包含的各种频率成分，从而揭示信号的频谱、带宽，并用以指导最优滤波器的设计。
3。2 相干平均分析法
生物医学信号常被淹没在较强的噪声中，且具有很大的随机性，因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均（Coherent Average）主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起，信号如果可以重复出现，而噪声是随机信号，可用叠加法提高信噪比，从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取，也用在近年来发展的心电微电势（希氏束电、心室晚电位等）的提取中。
3。3 小波变换分析法
小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展，是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前，小波的研究受到广泛的关注，特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域，被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性：多分辨率特性，保证非常好的刻画信号的非平稳特征，如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性，保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性，保证了其良好的时频局部定位特性;对称性，保证了其相位的无损;去相关特性，保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性，保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。
3。4 人工神经网络
人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来，其共性是由大量的简单基本单元（神经元）相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是：（1）并行计算，因此处理速度快;（2）分布式存贮，因此容错能力较好;（3）自适应学习（有监督的或无监督的自组织学习）。
参考文献
[1] 邢国泉，徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报（医学版），2006，20：459～460。
[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册，1992，4（15）：203～212。