含噪混合盲扰信分离中联合降噪技术研究

针对盲扰信分离技术在含噪混合条件下分离效果差的问题,文章采用经验模态分解和小波变换联合的降噪技术进行分离前的消噪预处理,研究了联合降噪的三种模式,分别对其降噪效果进行了仿真分析,得到了一种较好的联合降噪模式。将该模式与无噪环境下的盲分离算法相结合,弥补了经典盲源分离算法处理含噪混合盲扰信分离的不足。仿真结果表明该算法在一定范围的低信噪比条件下,能够从含噪的混合信号中恢复出通信信号源。     

基于子结构及模态柔度曲率差的某框架结构损伤识别

基于子结构思想,通过对框架结构中子结构的边界施加虚拟的数值支座,限制子结构边界的位移,把子结构从整体结构中隔离出来.运用提出的模态柔度曲率差方法对予结构进行了损伤识别.结果表明:该方法仅需低阶模态参数即可进行损伤识别,不论对单一位置损伤,还是多种共存的损伤,均具有损伤定位的能力,并能定性反映损伤程度.与已有的柔度差、柔...     

基于改进欧几里得算法的卷积码快速盲识别算法

卷积码盲识别技术在信号截获、智能移动通信、多点广播通信等领域具有广泛应用,针对卷积码的快速盲识别问题,对经典欧几里得算法进行了改进,提出了一种基于改进欧几里得算法的卷积码的快速盲识别方法。算法对卷积码码率进行遍历,通过欧几里得迭代算法求解卷积的校验多项式,实现了任意码率卷积码的快速盲识别。对算法进行了仿真,仿真结果验证了算法的有效性,且算法的计算量小于文献中已有算法。     

基于D-S证据理论的技术成熟度评估关键技术识别方法研究

针对技术成熟度评估中识别关键技术这一多属性群决策问题,提出了采用证据理论的一种新方法,解决了由于专家意见具有发散性和冲突性而导致的意见难以合成的问题．通过引入和分析不确定度的概念和含义,给出新的不确定度的计算方法,有效地解决了评价中的证据冲突问题．最后通过一个算例给出了应用的步骤和方法．     

碳氢化合物的红外光谱识别

碳氢化合物红外光谱特征吸收主要为甲基、亚甲基等结构基团的振动吸收,特征性不强,但C—C主链红外光谱振动吸收能表达不同碳氢化合物的分子结构特征。应用碳氢化合物红外光谱指纹区谱图形貌特征,建立了根据C—C主链红外光谱识别碳氢化合物的方法。研究结果表明,采用指纹区提供的特征信息能够实现对不同结构碳氢化合物的识别,准确率高达99%,优于采用碳氢化合物甲基、亚甲基等结构基团的红外光谱振动吸收信息获得的识别结果。     

新的IFF系统及其信号检测方法

介绍了一种新型敌我识别系统Mode 5 IFF,并分析了该系统的特点及信号产生流程。通过分析Mode 5 IFF系统询问及应答信号格式,提出了基于同步脉冲相关的Mode 5 IFF信号检测方法,该方法根据Mode 5 IFF信号同步脉冲数据一致性的特点,利用同步脉冲信号与所接收到的中频信号进行相关,取相关峰值达到Mode 5 IFF信号检测的目的。最后分析了该方法在"混扰"和低信噪比条件下的信号检测效果,验证了该方法的有效性。     

基于改进遗传算法的结构损伤识别

结构损伤识别问题在数学上可以转化为一种带约束的目标函数优化求解。将基于混沌系统的优化理论和免疫系统的基本机制提出的自适应免疫遗传算法用于结构损伤识别,研究其有效性和可行性。通过平面框架单元损伤识别算例分析,表明该方法是实用可行的。     

基于阶次跟踪和BP网络的齿轮箱故障模式识别

在对齿轮箱的原始振动信号进行时域采样的基础上,利用小波包分析对其进行消噪,然后对得到的数据进行角域重采样,得到基于阶次跟踪的采样信号,再对该信号进行特征参量提取,最后利用BP网络对得到的故障特征参量集进行模式识别。该方法能够避免传统分析方法中难以克服的“频率模糊”现象,对于瞬态信号有较好的分析处理能力,是对传统频谱分析法的有力补充。     

未知数量稀疏源盲分离的一种新方法

提出了一种新的用于未知数量稀疏源盲分离的统一方法。为了改善聚类分离的精度,该方法选取混合空间中半径给定的、中心位于原点的超球面以外的所有数据点,然后将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上以得到集合Cy。由此,原来的聚类变为致密聚类,各聚类互相重叠的现象几乎消失。随后,先通过关于Cy的聚类分离来估计混合矩阵,再根据混合矩阵估计源,其中最佳不相似阈值和相应的聚类数量是自动生成的。计算机仿真结果验证了该方法对具有不同程度稀疏性源的有效性。当源充分稀疏时,重构信噪比大约是300 dB。因此,该方法精确、便利。     

大容量蓄电池组的数学建模及参数辨识

建立了铅酸蓄电池组的数学模型,采用对大容量铅酸蓄电池组进行突加扰动的试验方法,对不同容量的蓄电池组开展了实验研究,验证了所建模型并辨识出蓄电池组的参数。通过对不同状态的蓄电池组的参数辨识,发现其参数几乎不变。