小波变换在FSK信号分析中的应用

小波分析是一种全新的时－频分析方法,是当前数学和工程领域的研究热点之一,小波具有非常丰富的数学内容,而且对许多方面应用有很大潜力。小波的基本思想是在加窗Ｆｏｕｒｉｅｒ变换基础上发展而一煌,加窗Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的时－频窗宽度和形状固定,而小波变换的时间－频率窗具有可滑动、窗宽尺度可变等特性,从而可以同时获取时域和频域局部化信息,而且其局部化分析的分辨率可变,这一特性特别适用于信号分析领域的应用。本     

在线测量精密机床和加工工件直线度的新方法——优化误差分离法（OEST)

目前,运用多传感器对工件和精密机床的直线度进行在线测量的方法有ＳＴＰ法、ＳＴＲＰ法和ＦＳＴＰ法等。由于受到传感器相邻间隔距离的限制,这些方法往往只适合于长工件的在线测量。本文推荐的新方法──优化误差分离法（ＯＥＳＴ）可以用于短工件中的测量,它是基于频域分析和时域优化搜索的原理,可以克服频域变换中出现的边缘失效问题以保证频域变换的正确性。本文还介绍了计算机仿真和实际测量实验的结果,并验证了该方法的可行性和正确性。     

高速跳频的同步系统设计

本文分析了高速跳频电台的特点,重点讨论了高速跳频电台的同步系统设计。     

大气中二氧化碳分离技术的研究与现状

本文概要介绍了潜艇和载人航天器舱内二氧化碳分离去除的４种主要方法：碱吸收法、吸附法、电化学法和膜法,并就该技术领域的历史与现状、各种方法的优缺点和具体的应用情况,以及今后国内外的发展趋势进行了分析与评述。     

模糊方向神经网络在火箭发动机故障检测与分离中的应用

提出了一种模糊方向神经网络分类器,并应用于液体推进剂火箭发动机故障检测与分离。模糊方向神经网络采用模糊集表示发动机故障模式,模糊集是方向超体聚集形成的集合体,方向超体则由单位方向、夹角和两个半径确定。模糊方向神经网络能在一次循环学习中形成非线性方向边界。故障检测与分离的仿真研究表明：模糊方向神经网络的识别性能是比较优越的。