[发明专利]一种基于计算机控制的温室智能控制装置及控制方法在审
| 申请号: | 201710620506.6 | 申请日: | 2017-07-26 |
| 公开(公告)号: | CN107272788A | 公开(公告)日: | 2017-10-20 |
| 发明(设计)人: | 朱斌 | 申请(专利权)人: | 淄博职业学院 |
| 主分类号: | G05D27/02 | 分类号: | G05D27/02 |
| 代理公司: | 北京国坤专利代理事务所(普通合伙)11491 | 代理人: | 黄耀钧 |
| 地址: | 255000 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 计算机控制 温室 智能 控制 装置 方法 | ||
1.一种基于计算机控制的温室智能控制装置,其特征在于,所述基于计算机控制的温室智能控制装置包括:
主控计算机,用于及时通过温度调节模块,检测室内温度并调节至设定温度,保持室内温度稳定;
所述主控计算机根据公式将训练序列与自身的循环移位结果按符号位进行共轭相关运算,得到相关函数M(m),其中c(k)是对本地序列按符号位映射出的复数结果,c((k+m))N在k=1,2,...N时表示对c(k)进行循环移位的结果;搜索出相关函数主峰值与副峰值比值最大情况下对应的频域序列,然后确定该频域序列对应的训练序列;公式表示训练序列与自身的循环移位结果按符号位进行共轭相关运算,其中c(k)是对本地序列C(k)按符号位映射出的复数结果,映射公式为c(k)=sign(Re(C(k)))+j*sign(Im(C(k)));c((k))N表示对c(k)以N为周期进行周期延拓的结果,由此c((k+m))N在k=1,2,...N时表示对c(k)进行循环移位的结果,m>0表示循环左移m位,m<0表示循环右移|m|位,根据序列的结构可知当循环序列循环移0位时,相关函数值会出现一个比较大主峰,峰值为M(0),而如果对训练序列左右循环移位NFFT时,相关函数值都会出现较小的副峰,两峰值分别为M(NFFT)、M(-NFFT);搜索频域数据序列的目的是使训练序列移0位时出现的主峰值与循环左右移NFFT位出现的副峰值差距最大,以此来保证接收数据与训练序列按符号位相关运算获取的定时偏移估计函数主峰值与副峰值的差距尽可能大,增大动态门限的取值范围,由于相关函数两个副峰值大小基本相同,取其主峰值M(0)和其中一个副峰值M(NFFT)的比值作为衡量标准;
温度调节模块,与主控计算机预先连接,用于实时检测室内温度并进行控制,使温度达到设定值;
所述温度调节模块对线性正则域的短时傅里叶变换谱做Hough变换按以下进行:
2.1)极坐标方程为ρ=tcosθ+fsinθ,其中,(t,f)为时频域上的点,ρ为该点到原点的距离,θ为过该点和原点的直线与x轴的夹角,将极坐标空间(ρ,θ)量化为(ρu,θv),u=1,...,M,v=1,...,N,得到M×N的二维矩阵M(ρ,θ);M(ρ,θ)是一个累加器,初始值为0;
2.2)对应时频域上的每个点(t,f),其谱幅度为|LA(t,f)|2,为提高计算速度,设定当某个点的谱幅度大于所有点的谱幅度的最大值的时则进行Hough变换,否则忽略掉该点;
2.3)对满足谱幅度大于所有点的谱幅度的最大值的点(t,f),将θ的所有量化值代入极坐标方程,求出相应的ρ,并将累加器加上|LA(t,f)|2,即M(ρ,θ)=M(ρ,θ)+|LA(t,f)|2,得到Hough变换矩阵M(ρ,θ);
空气质量检测模块,与主控计算机预先连接,用于检测空气质量数据并进行存储;
所述空气质量检测模块信号间干扰关系分析方法包括以下步骤:
步骤一,确定干扰信号在无线信号领域上的若干特征参数CP,并基于特征参数形成对应的干扰空间模型,基于建立的干扰空间模型,确定待分析的干扰信号特征矢量与参照信号特征矢量
步骤二,基于干扰空间模型,针对干扰信号特征矢量定义对参照信号特征矢量的位移矢量
步骤三,定义位移矢量在干扰空间中对某个维度坐标轴的投影,为干扰信号特征矢量到参照信号特征矢量在该CP维度上的距离,即有:
其中PRJ(·)算子表示针对某一CP维度的投影运算;
步骤四,定义干扰信号对参照信号的干扰状态为S,用以表示干扰信号对参照信号的干扰关系;
步骤五,在已经形成干扰的前提下,首先需要选取并确定干扰作用参数EP,对于干扰信号而言,参数通常为信号功率p或者能量e;
步骤六,定义干扰信号对参照信号的干扰程度为G,用以衡量干扰信号对参照信号的干扰影响程度;
吸尘模块,与主控计算机预先连接,用于进行灰尘清洁;
所述吸尘模块对跳频混合信号时频域矩阵进行预处理,具体包括如下两步:
第一步,对进行去低能量预处理,即在每一采样时刻p,将幅值小于门限ε的值置0,得到门限ε的设定可根据接收信号的平均能量来确定;
第二步,找出p时刻(p=0,1,2,…P-1)非零的时频域数据,用表示,其中表示p时刻时频响应非0时对应的频率索引,对这些非零数据归一化预处理,得到预处理后的向量b(p,q)=[b1(p,q),b2(p,q),…,bM(p,q)]T,其中
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