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81.
介绍了一种空间选择性的噪声滤波(SSNF)方法,并在此工作之上提出了一种新的自适应于小波变换尺度的阈值函数,从而对经SSNF滤波之后的小波系数进行了进一步的阈值处理,以去除残留在系数中的噪声部分。仿真试验和理论分析表明,相比其它传统的去噪方法,该方法的优点在于:所得到的小波系数不仅连续性好,而且更加接近于未加噪信号的小波系数,阈值函数具有很大的灵活性和自适应性,并适用于一些掺杂非白噪声的场合。 相似文献
82.
发动机表面振动是一种多振源、激励复杂的振动形式,在发动机测试时目标振动信号受到很强的噪声干扰,必须通过有效方法进行信噪分离.介绍了一种利用人工神经网络进行自适应滤波的信噪分离方法,根据自适应噪声抵消原理建立了ADALINE自适应神经滤波器模型,并使用该模型滤除坦克发动机汽缸盖振动信号中的机体振动噪声,提高了信噪比,为汽缸盖振动信号的进一步分析处理奠定了基础. 相似文献
83.
运用有限元法与传统条分法相结合的方法对厦门市3处典型的近岸海床边坡进行了地震动力反应分析.在分析中,土体本构关系采用等效非线性模型,输入波为厦门市Ⅲ类场地的两个天然波和松潘地震波.分析结果表明:动力反应分析得到的安全系数小于相应的拟静力分析结果;3处边坡的最小安全系数均小于1,处于不稳定状态,需要加固处理. 相似文献
84.
85.
利用蒙特卡罗方法计算了中子在氚活度浓度不同的空气中的衰减,探讨了利用中子透射法进行空气中氚活度浓度监测在原理上的可行性,并指出了尚需解决的问题。 相似文献
86.
针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。 相似文献
87.
采用功率倒置准则的自适应天线阵特别适合于弱信号、强干扰的场合,因而在卫星导航系统中得到了广泛的应用。针对基于最小均方误差(LMS)算法实现的卫星导航功率倒置阵在干扰数目或干扰功率突然减少时,算法收敛慢、影响信号接收性能的问题,分析了这一现象的产生机理,并提出了相应的改进算法。改进算法通过功率监测来检测干扰数目或干扰功率的突变,然后对LMS算法进行复位处理重置权值来达到迅速收敛的目的。仿真结果表明,与原算法相比,改进算法可显著提高功率倒置阵的收敛速度。 相似文献
88.
89.
军用电源充电机是一个多参数、时变的非线性系统,传统的PID控制算法难以在线调节达到优化充电曲线的目的。针对该问题,提出了一种基于模糊和免疫机理的自适应PID控制算法。该算法通过模糊免疫反馈机理对PID控制的比例系数进行实时调整,采用模糊自适应控制器对PID控制的微分、积分时间常数进行在线整定。仿真结果表明,该算法具有响应时间短、超调量小,鲁棒性强等特点,极大地改善了系统的适应能力,达到了优化充电曲线的目的。 相似文献
90.