非均匀湍流场中螺旋桨噪声研究

针对螺旋桨在湍流中的非定常噪声问题，在均匀湍流下螺旋桨宽频噪声相关性法的基础上，推导了非均匀湍流下螺旋桨宽频噪声的公式。在均匀湍流的研究中使用了十桨叶螺旋桨模型，并将计算结果与试验数据进行了对比，发现吻合较好。对于非均匀湍流中的问题，研究发现湍流的不均匀程度不会对宽频谱波峰的位置产生影响，噪声谱波峰的位置仍然取决于叶频，湍流的不均匀程度只会改变叶频处的波峰高度。最后研究了均匀湍流和非均匀湍流中侧斜角对螺旋桨噪声的影响，发现桨叶侧斜角的存在会降低螺旋桨在湍流中受到的宽频噪声。     

方钢刚性减振结构对组合板振动影响的计算分析

从质量引起的阻抗失配的原理出发,利用波动理论分析了在板中嵌入一块方钢所引起的对振动波传播的阻碍作用,并且通过NASTRAN有限元软件进行了模拟计算,检验了方钢结构的隔振效果.     

增强材料芳纶纤维在减振降噪橡胶制品中的应用

论述了橡胶制品用骨架材料芳纶纤维的发展、结构及其性能,并结合橡胶减振消声制品的发展,阐述了芳纶纤维在该类产品中的潜在应用前景.     

小波分析在混沌信号识别中的应用研究

通过分析混沌信号和噪声信号的频谱特性以及小波变换对两种信号的作用结果的差异,论证了小波变换是一种有效的去除混沌信号中噪声成分的方法.通过数值仿真研究,证明了小波方法的有效性.最后给出了实验结果.     

基于模糊C-划分和3D小波变换的视频编码方法

在传统矢量量化的基础上,引入噪声模型的影响,结合模糊数学理论,提出了一种基于模糊C-划分的混合噪声模型的矢量量化方法,并将其应用到视频编码中。文中视频编码方法采用了运动补偿与3D小波变换相结合。主要对基于模糊C-划分的混合噪声模型的矢量量化进行了分析。实验结果表明,该方法在视频压缩中具有良好的效果。     

随机共振理论在雷达信号截获中的应用

雷达侦察主要通过无源侦察接收设备对空域中敌方雷达辐射源信号进行检测,若要实现对敌辐射源信号的截获,基本条件就是敌雷达信号能量能够达到雷达信号侦收设备的截获灵敏度。然而现代战场中,电磁环境复杂多变,敌雷达信号往往被干扰信号、噪声等掩盖,导致侦收设备漏警概率提高。针对以上问题,提出基于随机共振原理的雷达信号截获判断的方法,增大了截获信号的输出信噪比,解决了由于噪声过大掩盖的雷达信号的侦收问题。将该方法应用于雷达告警接收机的前端截获部分,大大降低了截获系统的漏警概率,保证了整个截获系统的稳定性。仿真实验验证了该方法的有效性。     

一种改进的分数低阶矩协作频谱感知算法

为了提高脉冲噪声下基于分数低阶矩频谱感知算法性能,提出了一种改进算法。针对中值滤波能有效抑制脉冲噪声的特点,该方法先对接收信号进行中值滤波,再进行分数低阶矩频谱感知。仿真分析了在不同广义信噪比、特征指数以及协作用户对感知性能的影响,并与能量检测和分数低阶矩频谱感知方法对比。仿真结果表明,改进的分数低阶矩方法在脉冲噪声下感知性能明显优于能量检测和分数低阶矩检测。并且对不同调制信号均具有良好的适用性。     

一种鱼雷辐射噪声的线谱估计方法

基于鱼雷辐射噪声的物理特性和线谱特征,探讨了一种鱼雷目标特征提取方法。该方法结合经典谱与现代谱估计,提取水下目标辐射噪声线谱特征。通过两次估计采集数据的功率谱,得到估计算法功率谱图,然后分析功率谱图,先确定线谱存在的大致区域,再估计精确线谱。进行仿真研究,得到了较好的效果,证明该方法对低频段的线谱特征提取有很好的实用性。     

气隙磁密3次谐波对电机振动噪声的影响

针对电机的电磁振动噪声问题,发现了提高电机气隙磁密的正弦性不一定能够降低电机的振动噪声。鉴于此,分析了引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,并探究了气隙磁密3次谐波与电机振动噪声的具体函数关系。为了分析引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,在利用解析法的基础上排出力波表,确定了主要噪声源。为了探究气隙磁密3次谐波对电机振动噪声的影响,建立了气隙磁密及径向力波的数学模型,并通过遗传算法求解了电机气隙磁密3次谐波的最佳幅值。分析结果显示,提高气隙磁密正弦性不一定能够降低电机振动噪声,气隙磁密3次谐波在一定范围内存在最优值使得电机振动噪声最小。分析结果为低噪声电机的设计提供了参考依据。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。