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91.
非平稳数据处理方法与瞬时频率 总被引:2,自引:2,他引:0
利用“经验模式分解”(EMD)方法,任何复杂的数集都能够被分解为有限且通常数量较少的“本征模式函数”。“本征模式函数”产生瞬时频率,最终结果表示为H ilbert谱规定的能量-频率-时间分布。应用“经验模式分解”方法表示自然现象中的传统非线性平衡系统及其数据的数值结果,同时给出实例展示了这种新方法的作用和效果。这种方法阐明了能量-频率-时间分布,进一步显示出对非线性非平稳系统的处理效果———精确化、形象化和可视化。 相似文献
92.
为降低异常证据对合成结果的影响,提出了基于投影分解与k最近邻距离的异常证据检测算法。该算法在对证据集中所有证据进行焦元单一元素投影分解的基础上,重新构造证据的基本概率赋值,然后利用证据之间形成的欧式距离,采用k最近邻距离算法对异常证据进行检测。无线传感器网络应用实验分析表明:该算法可有效地对异常证据进行检测。对检测前后的证据利用证据合成规则进行融合对比结果发现,剔除了异常证据的合成结果并具有良好的峰值性和可分辨性,合成结果有利于融合决策。 相似文献
93.
为揭示合成双射流冲击平板流场结构特征,通过大涡模拟方法对合成双射流冲击平板流动进行了仿真,采用有限时间Lyapunov指数方法对流场的拉格朗日涡结构进行了识别,并与欧拉框架下的速度矢量和涡量结果进行了对比分析。结果表明,在合成双射流两股射流交替作用下,射流核心区涡系结构较为复杂且涡量丰富,远离核心区存在一对稳定的涡结构,且拉格朗日涡结构与涡量对应较好,为合成双射流冲击冷却的布局设计提供了指导。另外,流场本征正交分解表明,第一阶模态关于激励器出口中心轴线大致对称,其能量占总体能量的35%,前6阶模态的能量占80%;根据前6阶模态所反映的流场特性,合成双射流冲击平板流场具有高度的对称性。 相似文献
94.
95.
在全极化、高距离分辨力雷达体制背景下,研究了光学区雷达目标极化特性。利用极化分解将复杂目标分解为三个简单目标, 并提取描述三目标关系的特征参数对四类军用飞机目标进行了识别实验研究, 获得了良好的目标分类识别效果。 相似文献
96.
研究了二维谐波信号相关矩阵后 ,提出了一种称之为“矩阵束的二维谐波估计 (MP2D)”算法 ,该算法既不需要求解二维特征多项式的根 ,也不需要在二维频率空间搜索谱峰 ,算法具有高效性。仿真实验表明 ,该算法在白噪声条件下对二维谐波频率估计具有高的精度和强的抗干扰能力。 相似文献
97.
98.
99.
As a main oxidizer in solid composite propellants, ammonium perchlorate (AP) plays an important role because its thermal decomposition behavior has a direct influence on the characteristic of solid com-posite propellants. To improve the performance of solid composite propellant, it is necessary to take measures to modify the thermal decomposition behavior of AP. In recent years, transition metal oxides and carbon-supported transition metal oxides have drawn considerable attention due to their extraor-dinary catalytic activity. In this review, we highlight strategies to enhance the thermal decomposition of AP by tuning morphology, varying the types of metal ion, and coupling with carbon analogue. The enhanced catalytic performance can be ascribed to synergistic effect, increased surface area, more exposed active sites, and accelerated electron transportation and so on. The mechanism of AP decom-position mixed with catalyst has also been briefly summarized. Finally, a conclusive outlook and possible research directions are suggested to address challenges such as lacking practical application in actual formulation of solid composite propellant and batch manufacturing. 相似文献
100.
Feature extraction is an important part of signal processing, which is significant for signal detection, classification, and recognition. The nonlinear dynamic analysis method can extract the nonlinear characteristics of signals and is widely used in different fields. Reverse dispersion entropy (RDE) proposed by us recently, as a nonlinear dynamic analysis method, has the advantages of fast computing speed and strong anti-noise ability, which is more suitable for measuring the complexity of signal than traditional permutation entropy (PE) and dispersion entropy (DE). Empirical wavelet transform (EWT), based on the theory of wavelet analysis, can decompose a complex non-stationary signal into a number of empirical wavelet functions (EWFs) with compact support set spectrum, which has better decomposition performance than empirical mode decomposition (EMD) and its improved algorithms. Considering the advantages of RDE and EWT, on the one hand, we introduce EWT into the field of underwater acoustic signal processing and fault diagnosis to improve the signal decomposition accuracy; on the other hand, we use RDE as the features of EWFs to improve the signal separability and stability. Finally, we propose a novel signal feature extraction technology based on EWT and RDE in this paper. Experimental results show that the proposed feature extraction technology can effectively extract the complexity features of actual signals. Moreover, it also has higher distinguishing ability for different types of signals than five latest feature extraction technologies. 相似文献