研电赛2018准备记录

20180423 周一

首先是确定题目

经过晚上和秋哥的讨论，初步确定为，利用蒋师兄“盲解调”论文，提取其中的个别点，进行基于FPGA的设计实现。大致有三个点，可行性较高。这是一种，FPGA+通信算法。

优势：基于师兄已经理论上做好的成果，一是可以有问题，就询问师兄，二是实现起来有理论支撑。

缺点：感觉不够高大上，没有涉及到大众常用科技中。

如选择企业命题，看了一下，难度较大，但挺有意思的，如果有较好地指导，和有效的投入，应该可以作出成果来。

下一步计划：

1，找江老师商量，不仅是企业命题，还是自主命题，先去寻求导师的意见。

2，尽量查阅资料，分析题目的可行性，难点地方，好的地方，估计实现周期，现实环境，时间精力安排等等。

20180424 周二

多去找人商量，不要自己一个人闷着头做。

20180425 周三

今天找了导师江老师，简单地说了下自己的想法和计划，他认可了，说让我们去做吧，只是不要要求太高。

经过和江老师商量，大致有如下结果：

选择自主命题，可以使用“盲解调”相关的工作，给出了三个方向点，随机共振，符号同步，混沌估计频率。对于FPGA实现来看，是目前最佳的方案，然后是。的话，现在大家实现地应该很多了，所以创新不足。

总结，根据讨论，计划接下来的工作。

1，组合队员，大家一起讨论一下，结合大家的特长，和参赛愿望。

2，分析的可行性，先进行自主调研、学习，理解到一定程度后，再找蒋师兄解析，包括难点，代码分析等。

3，比赛平台准备，比赛进度规划，任务安排等等，都要进一步筹划。

开始阅读论文，准备研电赛理论知识，以下做笔记——20180509

Duffing方程：

(百度百科)https://baike.baidu.com/item/duffing方程/16606273?fr=aladdin

是描述共振现象、调和振动、次调和振动、拟周期振动、概周期振动、奇异吸引子和混沌现象(或随机过程)的简单数学模型。因此，在非线性振动理论中研究，Duffing方程具有重要的意义。

杜芬振子 Duffing

oscillator：

(百度百科)https://baike.baidu.com/item/杜芬振子/16214644

是一个描写强迫振动的振动子。PS：里面有很有意思的几个图。

疑问：Kramers逃逸速率，是什么意思？是一种特别的“逃逸”阈值？

论文学习笔记：

看完了《基于Kramers逃逸速率的Duffng振子广义调参随机共振研究_冷永刚》论文，比较长，细致看了一下。文章以“Kramers逃逸速率的Duffing振子”作为模型，然后对其进行了细致分析，当此模型达到随机共振时，可以调节其中很多的参数，以维持随机共振状态。

对于其中的模型建立，还有不是很清楚，好像此文章所有讨论，只有适合上述模型才有用。我的感受是，对问题的数学建模很重要，把各种较难理解的系统，通过良好的建模，就可以在理论上进行分析了。

展望疑问：

1，在FPGA上。我们是要实现其中的什么呢，就如说，针对本文，难道就是要实现，一个针对该模型的一个系统，这个系统能实现“自动”的调节参数能吗？

2，在实际应用方面。虽然文中说，在实际工程中很有用，但是我们的成果要怎样进行测试呢。文中只是在理想状态下的MATLAB测试，不知道在实际中，面对多变的环境，我们成果能否得到较好的效果。

3，文中详细说了多个参数的调节可以实现随机共振的方法，但是，具体要怎么实现呢，难道就是动态计算，让F=1吗。

0510 再继续看论文。

看了论文《基于 Kramers 逃逸速率的调参随机共振机理》，本文是小论文，主要讲了大频率信号怎样才能实现随机共振。主要是通过尺度R变换。对大频率产生随机共振现象的模型建立、制约原因、调谐机理等做了分析。提供了很进一步实现一般信号随机共振的思路。

大论文《基于Duffing振子混沌和随机共振特性的微弱信号检测方法研究_赖志慧》的学习——20180510

以非线性Duffing振子为研究对象，深入分析微弱信号检测原理、检测模型和检测效果，以实现微弱信号的检测和机械设备的故障诊断。

Duffing振子具有混沌特性，和随机共振特性。

大论文很长，看到第二章2.2.3节。第一章还好，讲了随机共振的发展史，很有趣，很有意思。第二章，就很难了，开始先对Duffing方程进行了全面细致的分析，很难，直接懵圈了。对其中的方程，推导建立都是懵。因此看得很慢，不过现在先大致看看，后面需要时，再详细研究。

0511，继续看论文

第二章理论公式的分析，很细致，涉及很多复杂推到和计算，先大致略过吧……

真的多，对所有的过程，都进行了理论分析，厉害的很。下来还要花很多功夫来看这个。

第三章，二维Duffing振子随机共振的基本理论，还是大量的理论分析，不过和一小论文很像，理解还行。

第四章，Duffing振子的大参数随机共振，就是变尺度。

第五章，级联Duffing振子的随机共振，也是经过大量理论推导后，表现为可行。

第六章，Duffing振子的广义调参随机共振，也有小论文做支撑，还好。

第七章，二维Duffing振子随机共振的工程应用研究，这是重点，要好好看看，研究……

我的问题，我FPGA要实现怎样的功能，难道要把里面的模型方程用代码实现吗？难道要用代码建立这个模型系统？

还有，有相关的MATLAB代码吗，现在的实现效果怎么样，能做一个具体演示吗，高不高大上啊。

20180510：一些感想

1，因为我们都没做过，所以实践的时候，会遇到很多问题，我们一起去解决。我觉得这次比赛，最重要的是，让自己找到一个有意思的点去研究。最好的是，希望能对自己的硕士论文有帮助。不管这次比赛结果如何，我希望我们能从中收获一些东西，如比赛经验，科研经验，科研兴趣确立等。

2，杨老师说，一个人很难既做好工程，又做好理论。是啊，两个方向的思维模式是不一样的。理论要求创新发散式思维，需要不断去想新的东西。而工程，是面对应用的，要考虑的是现实可行性，那就要考虑每个实现细节，并且关注在已有的现实基础上。长期两种相反的思维模式，自然很难将两个方面都做好。但是我想去尝试一下，既提升自己的理论水平，有兼顾自己的工程实践能力。希望能顺心如意。

20180512 周六：讲课、讨论会信息梳理

今天早上请蒋师兄给我们讲了随机共振，很好，给大家很高的信心，我也相信，我们能做出来的，加油。不过我的话，预见到了一些难题，就是怎样搭建一个测试环境，能突出我们所做的东西的创新性、突出性、价值性呢。不过，这点，后面再思考吧。

首先梳理一下这次商议的重点。

1，简化随机共振实现机理，直接以樊养余的论文作为出发点。

2，优化前端信号输入原理图。

3，结合已有的板子，进行控制测试，为下一步工作，做好基础。

4，每个人都要搞懂MATLAB的算法，FPGA这边，可以开始写程序了。

5，不懂及时问，提升效率；合理分工，并行执行。

6，后续问题，后面再议。(自适应调节)

几点感想。

1，相关论文(都在群上)都是要过一遍的，针对重点论文，还要进行深入剖析。

2，针对“任意大频率微弱信号检测”的MATLAB实现程序，要理解其每一行代码。

3，在不断推进研电赛进度的同时，也要兼顾学位课学习，积极准备，珍惜时间。

4，小组每周尽量至少聚一次，及时交流和讨论，相互帮助。

5，平时多注意群消息，及时了解彼此的动态。上传文件时，发个消息，做简单说明。

6，有什么问题，给出意见和建议，不断完善、迭代、补充。

后记：

真的很多事，自己多加点班，好好地把它们都完成。

20180515 任务推进

很想做这个，但是其他事物优先级更高啊，对放大的测试也没做。现有例程的，可以用Ad7609ForTest_V1ok程序来进一步修改，预计移植需要1-2天的时间！但现在没时间做这个呀。

现在的想法是，还是先把课程给复习好才行啊。然后把随机共振的论文看了，先理解MATLAB程序。

20180517 晚上开会

今天突然开会了，要抓紧做这个，虽然当下心思没在这个上面，但是说了要做，那就要做到。

我这边，开始做算法吧，网上找点资料。尽快那个雏形出来吧。

20180517 周四：在FPGA部分的初步分工。

1，结合前期已有的电路板和FPGA测试程序，进行完善和测试验证。此任务由易来做，验证完好后，并把测试报告发到群上。

这部分主要工作是：验证电路的好坏。验证程控运放的控制效果。验证AD7609的采集功能。结合当前已有硬件，实现随机共振算法前端输入数据的提供。

2，为提升效率，并行执行。由王开始实现RK算法，主要要求有：分析MATLAB程序，看懂RK算法，并进行FPGA设计。解决遇到的难题，并尽可能地对实现方式进行优化。节点为5月29之前，能实现初步的算法雏形，能拿来使用。

20180518 随机共振MATLAB算法实现

一：模拟“Signal_add_noise”输入模块：

1.1

FPGA代码初步设计：

1.2 生成RTL模块：

1.3  模拟数据输入仿真测试程序：

1.4  得到的正确仿真结果：可见，数据按照要求进行输出，周期为100KHz。

二，补充关于数据测试输入的数据源获取

数据来自MATLAB中的测试数据，即“Signal_add_noise”。首先将其保存在表格中，因为FPGA采集的是18bit的16进制数据，所以先还原成“AD数据”。在表格中还原过程如下：(后期还需进一步优化测试数据，先只用5个作测试)

MATLAB的原始“Signal_add_noise”数据如下：

FPGA进一步要做的就是，把这个数据，通过FPGA代码写的算法后，得到随机共振的现象，即能将上面的数据，“转变”为下面的数据：

为此，接下来，将对核心的“4阶R_K算法”进行FPGA实现。

20180518

三：基于MATLAB代码，初步设计RK算法如下：

仿真后，发现了大问题，其中最严重的是FPGA无法直接处理小数！仿真结果是乱的。

因为FPGA的实现是基于硬件的，实现浮点运算很复杂。

为此查阅了大量资料。

想用MATLAB联结ISE的system Generator工具，生成Verilog代码。尝试了，难度很大，因为没做过，不确信太高，还未有较好的结果。

使用“定点”的方法。看得很晕，还没较好的思路，需进一步研究。

……

Matlab代码分析

本原结果：

输入正弦：+-0.1V的正弦信号，频率=1000

加噪输入信号：input_signal，是 +-0.8V的加噪信号。

参数调整因子1：a_adp= 1~10000

。

参数调整因子2：b_adp= 1~ 10^14

!

步长：

h = 10^(-5)  =

1/10^5  !

估计值1：K1

= -6*10^(-6) ~ 8*10^(-6) ; 都是很小的值，通过画图看到。

估计值2：K1

= 如同K1 的范围

估计值3：K1

= 一样

估计值4：K1

= 一样

当前输出值：SR_output= +-

2*10^(-5)，这么小啊~

想扩大参数，要具体研究下算法是怎么实现的，再进一步进行扩大运算。

1，我首先方法了131072倍的输入噪声信号，如下：

2，然后我把参数K1-K4，放大了131072倍，得到如下效果：

3，这是此时获取的输出情况：可见out信号依旧很小。

分析，K1-K4是整数了，但是SR_output还是小数呢！

还有K1-K4 还有负数的嘛！

将输出放大131072倍，得范围-40~+40

优化二：

修改后的MATLAB代码：

结果K：

结果Out：

实际输出：

解决方案(20180520)：按上面的数据进行FPGA设计，并要对正负进行编码！！！

20180519 周六：继续优化RK算法

结合模拟的数据的模块，重新设计优化了RK算法，如下，再次测试，看是否能使用。

20180520 对FPGA的除法进行设计

先看下除法是怎么实现的，代码设计：

形成的电路图：可见，简单的200以内的循环除法，会占用大量资源(门电路)。

仿真结果：

结论：

FPGA的除法，相当于取整，余数被抛弃了，只剩下整数部分。

PS：20180620

这是研电赛刚开始准备时的学习，调试记录，期间遇到很多问题，最后只好换了实现方式。因为一直很忙，后面的论文都是加紧时间写出来的，所以没记录了。今天，我完成了研电赛的所有提交，就是说完结了研电赛，接下来，只有等待结果了。算是了解一桩心事了！

不知为什么，最近感到好累啊，哎，不想了，再累还是要做下去，没有放弃。这样的时候，多希望有懂的人，一起谈谈心。一路走来，十分努力，虽然实现了很多，但是还是觉得很孤独。