基于自适应阈值的提升小波包漏磁信号去噪研究

为了更好地实现对原始漏磁信号噪声的抑制,针对硬阈值函数和软阈值函数中存在的问题,提出一种自适应阈值选择方法,研究了基于该方法的提升小波包降噪算法。采用小波包和提升小波包,分别在硬阈值、软阈值和自适应阈值处理函数下,对含噪信号进行降噪效果的分析和比较,并给出了漏磁信号在自适应提升小波包算法下的降噪效果。仿真结果表明：该方法具有更高的分辨率和近似优化能力,在保留原始漏磁信号有效成分的同时,能更好地去除噪声。     

Chirp信号参数估计算法性能比较

通过数值仿真定量地比较了三种Chirp信号参数估计算法——解线调法、迭代估计法和局部搜索最大似然法的性能,并定性地比较了算法的运算量。仿真结果表明,在三种算法中,局部搜索最大似然法的估计性能最好,而运算量居中;解线调法运算量最大,但估计性能居中;迭代估计法的估计性能最差,但运算量最小。对于实际系统,应根据不同的估计精度和运算量要求,灵活选择不同的算法。综合考虑估计性能和运算量之间的折衷可以得到结论,在三种算法中局部搜索最大似然法是一种相对较好的选择。     

Hilbert谱分析和平稳度

提出了本征模式函数IMF成员相应的幅度及频率时间函数的计算方法。由函数的Hilbert谱可获得相关的边缘谱,边缘谱确定了几乎连续的能量分布,从而提供了通过每个频率值测量总能量的方法。根据能量-频率-时间分布,就可以定量确定平稳性,平稳性是物理过程的一个复杂属性,其由平稳度DS和统计平稳度DSS进行度量,同时给出了DS和DSS的计算公式。     

TMS320C6701高速图像处理系统在烟幕性能测试中的应用

烟幕对红外武器的干扰作用表明,在防御红外制导的武器中将发挥巨大作用。主要论述了烟幕性能测试的原理及基于TMS320C6701的高速图像处理系统在测试中的应用,为我军发烟剂的研制工作提供必要的客观量化标准。     

有向无环图决策支持向量机和经验模式分解在轴承故障诊断中的应用

当旋转机械发生故障时,其振动信号常常表现出较为复杂的调制形式,经验模式分解能根据信号的真实物理意义完成自适应分解。支持向量机由于其出色的学习性能和良好的推广能力,使其在包括故障诊断在内的众多领域得到较为广泛的应用。利用经验模式分解结果提取频带能量特征向量,采用有向无环图决策支持向量机实现对轴承状态的判别,并基于留一法优化支持向量机的模型参数。最终的应用结果表明,基于EMD和有向无环图决策支持向量机方法可以有效实现对轴承的状态判别。     

模糊小波包在漏磁信号处理中的应用

采用小波包去噪方法解决漏磁信号的噪声抑制问题。针对软、硬阈值处理中存在的缺陷,提出了模糊阈值处理方法,应用该方法对采集的漏磁信号进行消噪处理。实验结果表明,与传统小波包的去噪效果相比较,模糊小波包降噪方法不仅较好地剔除信号中的噪声,而且保留了原始信号中的有效成分,是一种可行的方法。     

基于恒虚警的多卫星信号快速盲检测算法?

在分析实际盲卫星通信信号的基础上，提出了一种对不重叠多卫星信号数量、中心频率进行实时估计的快速盲检测算法。算法基于恒虚警率准确地估计了噪声的统计特性进而设置了信噪分离的门限，并根据卫星通信信号的实际带宽特性实现了盲信号的检测。仿真结果表明，算法能够在较低的信噪比下实现对多卫星信号的快速准确盲检测，且与其他算法相比，该算法准确率高、通用性强，更能满足实际工程的需要。     

基于提升小波包的漏磁信号去噪研究

为了更好地解决对原始漏磁信号的噪声抑制问题,在讨论提升小波包变换的基本原理及特点的基础上,提出应用这种方法对漏磁信号进行分解和重构。与传统小波包变换相比较,该方法具有更高的分辨率和近似优化能力,研究结果表明,它能在保留原始漏磁信号有效成分的同时,更好地去除噪声。     

海量电磁数据中雷达信号的高效分选方法

针对海量电磁数据中雷达信号难以进行快速准确分选的问题,提出一种新的聚类分选方法,即改进k-means算法的Map Reduce并行化实现方法。通过引入初始聚类中心个数k1、最大聚类中心个数kmax和距离门限rt3个参数,克服了k-means算法需要事先确定k值和易受孤立点影响的局限;基于Hadoop平台实现了对改进k-means算法的Map Reduce并行化,克服了k-means算法串行实现时间复杂度高的局限。最后,实验表明改进k-means算法取得了更高的分选准确率,Map Reduce并行化后具有良好的加速比和扩展性,能够很好地对海量电磁数据中雷达信号进行高效分选。     

影响大学生英语自主学习的因素及对策

自主学习是一个人获取知识、开拓创新的重要途径。在大学英语教学实践中，大学生的英语自主学习受诸多因素的影响。了解这些影响因素才能趋利避害，更好地促进大学生的自主学习。