垃圾评论自动过滤方法

针对互联网上存在的大量垃圾评论,提出一种基于电阻网络的垃圾评论检测方法,该方法用电阻距离来度量评论之间的上下文语义相似性,把整个评论数据表示成一个电阻网络,把垃圾评论当作该网络上的语义离群点来处理,根据网络节点对电阻网络平均电能消耗的影响,建立电离群因子来度量数据的离群程度,以此来识别垃圾评论。实验证明了该方法的有效性,在多个数据集上取得了较好的效果。     

复杂战场环境下的防空反导光学成像制导技术

光学成像制导技术是提升精确制导武器防空反导能力的核心技术之一,对提高复杂战场环境下精确制导武器的防空反导能力具有十分重要的作用。针对复杂战场环境下防空反导的需求,首先深入分析了各种复杂战场环境要素给光学成像制导武器带来的挑战,然后对未来光学成像制导技术发展趋势进行预测,最后结合我国光学成像制导技术发展现状,介绍了未来几年间需重点探索的几种新型光学成像制导技术。     

双基地雷达对隐身目标探测区域的计算

定量分析了隐身目标的双基地雷达散射截面积模型,结合双基地雷达的探测判决条件,运用空间区域划分的方法对隐身目标进行实时信息采集;建立了理想条件下双基地雷达平面上隐身目标的探测模型,计算并给出不同条件下双基地雷达探测范围与基线的仿真关系图;仿真分析的结果对优化双基地雷达的战术配置以及雷达组网应用具有一定的参考价值。     

基于独立分量分析和神经网络的钢结构损伤识别方法

为了有效剔除钢结构振动信号中的噪声,提取用于损伤识别的特征量,采用独立分量分析方法分离统计独立信号,同时得到表征结构损伤状态的混合矩阵,然后将混合矩阵作为特征量输入至神经网络进行训练,最后将训练好的神经网络作为分类器进行结构损伤识别.在冲击载荷作用下,针对钢框架结构模型进行了不同损伤部位的振动实验,结果表明:基于独立分量分析和神经网络的损伤识别方法具有较高的识别率和可重复性,而且实现简单,在结构损伤识别领域具有较大的应用潜力.     

基于DAC5686的线性调频信号产生方法研究

研究了基于DAC5686的线性调频信号产生方法。分析了线性调频信号及其产生原理,研究了DAC5686工作原理,设计了信号产生电路,给出了线性调频信号的实现实例．结果表明,该方法可以灵活地产生所需线性调频信号,从而满足某型地空导弹制导雷达中频接收机性能测试的需要．与传统的线性调频信号产生方法相比,该方法降低了系统设计难度,缩短了开发周期,提高了设计的可靠性,具有较高的实用价值,对于其它场合频线性调频信号的产生也具有一定的借鉴意义．     

机动输油管线泄漏监测技术

机动输油管线采用露天方式快速铺设,容易发生泄漏事故。根据负压波原理,利用一种基于可变窗长中值滤波器的泄漏检测算法,在不降低检测灵敏度的前提下,能有效降低泄漏误报率。该算法在保证泄漏定位精度的同时,还能保持较高的实时性,较好地满足机动输油管线泄漏监测的需要。     

基于循环频域滤波及Schmidt正交对消的单通道信号分离算法

单通道盲信号分离是信号处理领域中的研究热点和难点.分析了循环频域滤波用于单通道时频重叠信号分离的可行性,提出了基于循环平稳频移滤波器及Schmidt正交对消的信号分离方法.利用频移滤波器提取一个源信号,通过Schmidt正交化法从观测信号中消去已提取的源信号获得另一个源信号.仿真表明,本文算法可有效分离时频重叠的雷达通信信号,相比时域维纳滤波,分离性能提高了10dB以上.     

非晶丝GMI磁传感器信号的小波分析

当非晶丝巨磁阻抗效应( Giant Magneto-Impedance,GMI)磁探头输出数据的信噪比小于0时,常规的峰值检波方法难以检出真实信号.为此,提出了一种新的微弱信号检测方法,将非晶丝GMI磁探头的输出信号经放大、滤波和采样之后直接送入数字信号处理系统,利用小波变换方法提取微弱信号的特征,并利用相关分析法确定...     

MIMO雷达信号检测前跟踪算法及性能

针对雷达目标检测中,弱小目标雷达截面积小,目标角闪烁以及目标受噪声和杂波影响比较大,基于序列检测的检测前跟踪算法是在MIMO雷达信号一般似然比检测的基础上提出来的,它能够克服强杂波噪声对信号检测的影响,在低信号杂波比的情况下滤除杂波点,实现了对弱小目标的检测。仿真实验证明,在虚警概率相同的条件下,算法的性能优于似然比检测方法。     

仿真信号模糊一致性分析与风险评估方法

为了完善基于置信区间的仿真信号一致性分析方法,考虑了置信区间与接收区间的长度匹配问题,定义来最佳样本容量,并在此基础上提出了基于D-S证据理论的仿真信号模糊一致性分析方法。同时为了对信号仿真模型的风险进行定量评估,建立了信号仿真模型风险系数函数,得到多参数仿真信号风险系数向量,以此给决策者和/或仿真用户提供决策支持。最后,用水中兵器仿真试验中水中目标辐射噪声仿真的应用实例加以说明。