基于近场声全息的空压机噪声源识别

近场声金息(NAH)是一种有效的噪声源分析工具,当噪声源声场由一些不相干或部分相干的声源叠加而成时.就必须利用声场分解技术将总的辐射声场分解成各个互不相干的子声场,然后再对每一个子声场进行NAH分析.利用NAH争基于偏相干的声场分解技术对CZ-20-C型空压机进行了噪声源识别定位和分解研究.试验结果表明:该方法可以较好...     

广义计数型序贯抽样检验

针对计数型产品的可靠性验证试验,提出了一种广义计数型序贯抽样检验方案,该检验方案实际上是经典序贯概率似然比检验的推广.通过构造马尔可夫链模型,研究了广义计数型序贯抽样检验方案的风险计算方法.在此基础上,给出了广义序贯抽样检验方案的制定程序.最后,通过实例分析表明:广义序贯抽样检验方案比国际标准IEC1123所推荐的方案...     

基于信息增益比和SGAN的信息系统评估模型

信息系统的安全对于个人、企业甚至国家都至关重要,因此,对信息系统安全的评估也极为严格.以军工单位的信息系统为例,标准过于冗余,且样本数量较少,使得神经网络难以达到预期的评估效果.针对这些问题,建立了"信息增益比+SGAN"的分类评估模型,通过计算信息增益比得到各项指标对信息系统安全划分的重要度,减少无关紧要的冗余指标;用重要指标量化后的样本训练SGAN,得到一个强有力的分类判别网络,来对信息系统的安全进行评估分类,同时输出样本"真伪概率"和"下类似比系数"作为专家是否要人为对该系统进行评估的参考标准.     

中国民航全球衔接将由“手动”向“自动”升级

中国唯一的航空旅游电子分销系统服务提供商中国航信日前与全球最大航空数据信息提供商英国OAG国际在京签署战略合作协议,中国本土航班信息将与全球数千家航空公司、民航机场详细航班信息加快衔接．国内航空公司的国际及国际联程衔接将实现由“手动”向“自动”的变革。     

建立健全科学的实绩考核机制

当前实绩考核工作中存在的主要问题(一)实绩考核标准比较笼统。目前,实绩考核标准过于定性和原则,还没有一套完善的针对不同职务等级、不同工作岗位的实绩考核标准,在实际考核工作中不便于操作。一般是靠考核人员按个人的理解去把握,对干部实绩的了解主要是凭主观、靠直观,在一定程度上影响了实绩考核结果的准确性。(二)实绩考核内容不够全面。部队建设是个系统工程,全面建设、协调发展、持续推进是其内在规律。但实绩考核中,有些单位往往比较片面地以创了多少特色、出了多少典型、完成了多少任务等“显性”政绩论“英雄”。对那些需要投入…     

基于实值离散Gabor变换的阶比跟踪滤波

提出了基于实值离散Gabor变换的阶比跟踪滤波方法．分析了阶比跟踪滤波为时频滤波的实质,给出了如何通过实值离散Gabor变换实现阶比跟踪滤波的步骤．通过对仿真信号阶比跟踪滤波前后的时频分布、阶比谱和时域信号对比,证实本方法能有效滤除阶比混叠成分．通过延长信号两端采样长度的方法可以消除阶比跟踪滤波后端点的误差．     

声场干涉条纹图像的降噪研究与性能仿真

引导源目标定位算法形成的声场干涉条纹图像中常附带有噪声,这对定位性能的影响非常大。为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,根据算法仿真结果的特点,提出了利用小波阈值去噪法对图像进行降噪处理。针对软硬阈值去噪的不足,采用了阈值函数的改进方案。对小波去噪后图像再进行二值化设置,能有效提高算法去噪效果。仿真结果表明小波降噪处理能有效提高引导源目标定位算法在低信噪比条件下的定位性能。     

编队战斗机超视距空战效能评估

第三代战斗机主要空战模式是超视距空战,对编队战斗机超视距空战的全过程进行分析,建立了战斗机编队和导弹的运动模型,以领先发射概率和空战交换比作为评估指标,对编队战斗机超视距空战效能进行评估,最后给出了算例,重点分析了地面防空火力和编队战斗机数量、携带导弹总数等因素对空战交换比的影响.     

南阳膨胀土三向膨胀力规律研究

湿胀干缩是膨胀土的一个典型特征。膨胀土与水作用时,随着含水量的增加, 其体积将明显地增大,显示了强烈的膨胀性。当这种膨胀性受到限制时,必然产生膨胀力。膨胀力的大小与膨胀土的含水量和干密度有很大关系,研究膨胀力对深入了解膨胀土的变形和强度特性很有价值。通过12个三向膨胀力试验,研究了南阳陶岔重塑膨胀土膨胀力随含水量和干密度的变化规律。试验结果表明重塑膨胀土的三向膨胀力不等,水平膨胀力小于竖向膨胀力;给出了膨胀力与初始含水量和干密度的关系式,为工程建筑物的稳定分析提供了依据。     

基于ICEEMDAN和小波阈值的Φ-OTDR信号去噪算法

针对分布式光纤声波传感系统信号信噪比较低的问题,提出了一种改进的自适应噪声完全集成经验模态分解方法。改进方法利用样本熵和小波阈值去噪算法,从高噪声分量中提取有效成分。通过改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(ICEEMDAN,Intrinsic Computing Expressive Empirical Mode Decomposition With Adaptive Noise)对实际采集的信号进行分解,计算样本熵,将其中的含噪分量进行小波阈值去噪,最后与未处理的信号分量进行重构。实验结果表明,对实采的信号进行降噪处理后,信噪比提高了5.34 dB,均方误差降低了0.014 8,波形互相关系数提高了5.7%。与其他常用的去噪方法相比,该方法不仅在信噪比方面表现更优秀,而且在均方误差和波形互相关系数方面也具有更好的性能,能够更好地保留有用信号。