简介:拨号进程音(CPT)信号在数字通信及其他方面有着广泛的应用.将CPT信号的产生与检测集成到含有微控制器(MCU)的系统中,是一项较有价值的工程应用.本文首先介绍CPT信号的发生,并集中讨论对该信号的检测,然后给出在飞思卡尔公司MCF5249Coldfire微控制器上的实现方案,最后给出Matlab的仿真结果,以检测CPT信号发生器及检测器的正确性.
简介:在丝绸等织物生产过程中,经常会出现织物产生非正常花纹的缺陷。目前对织物缺陷的检测主要是通过人工肉眼判别,该方法花费时间长、人工成本高,会给企业带来较大的经济负担。本文通过使用BP和SAE两种神经网络对织物进行缺陷检测,并判断是何种缺陷:首先介绍了使用BP神经网络对大量样本训练并保存,得到最佳权值,从而实现对于图像的缺陷检测和分类;训练样本通过SAE深度神经网络训练得到重构图像,再不断微调参数,获得最佳的权重数值,运用滤波器过滤噪声,最终得到结果。通过大量的实验,结果表明两种方法对织物缺陷检测均具有非常良好的效果,充分证明了深度神经网络在工业生产织物过程中运用的可行性。