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。     

一种抗干扰能力强的过载实时监控系统

为了实时监控运输车辆在道路行驶中产生振动的情况,研制了一套过载实时监控系统。本文论述了系统的工作原理和设计特点,详细给出了系统的硬件组成和软件流程圈。该系统用于亚洲一号卫星以及两颗“澳星”的密封容器运输车过载的实时监控,结果表明,系统均达到了预期的设计要求,具有工作稳定可靠,抗干扰能力强等特点。     

柔性制造单元状态监控与故障诊断的综合决策模型与策略

为解决快速实时的在线状态监控与决策这一与系统功能相适应的问题,针对ＦＭＳ加工设备与过程的特点和对之进行监控与诊断的需要,提出一通用的全局监测与决策模型,包括传感策略、特征提取、状态表述与分类、故障全局综合决策等模块和具体的监测流程。     

刀具磨损监测的随机向量相关度量法

本文提出了一种运用功率累积和与n 维随机向量相关度量监测刀具磨损的新方法,即通过计算刀具三向振动加速度的相关度量系数,主轴扭矩或某项振动加速度的功率累积和综合监测刀具的磨损、破损以及刀具磨损的程度。该法在简单性、可靠性等方面比以往提出的方法有较大的进步,因而使得本方法具有很大的应用前景。文中对该法的理论基础进行了严格的证明,并给出了实验论证结果。     

用小波包变换降低 MCM 系统中并存的脉冲干扰和窄带干扰的影晌

小波包变换可以给出信号精细的时频局域化特性，本文通过对信号进行小波包变换，导出了用小波包变换实现多载波调制（MCM）的系统模型，在此基础上研究了用小波包时频分解特性对信号进行变换，从而降低MCM系统中并存的脉冲噪声和窄带干扰的影响，并给出了如何选取时频单元进行变换的算法。     

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。     

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。     

基于监测数据的电磁频谱地图构建与验证

提出基于广义回归神经网络拟合和聚类克里金的构建方法,通过趋势面拟合,将电磁频谱地图构建分解为路径衰减和阴影衰落分量的估计问题,以提升构建精度;设计监测数据聚类和自适应最优邻域选取机制,在保证构建精度的条件下减小计算数据量,以提升构建速度,从而利用数量有限的电磁环境监测数据,在不需要先验信息的条件下实现电磁频谱地图的准确、快速构建。设计并实现电磁频谱地图验证系统,搭建车载数据采集设备,利用实测电磁环境监测数据,验证所提方法的可行性及构建性能。     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法     

应用交互多模(IMM)算法跟踪低空目标

雷达跟踪低空目标时,由于多路径传播的影响,目标俯仰角的测量会出现测量误差.并且由多路径传播引起的测量噪声方差较大,在时间上具有相关性.应用交互多模(IMM)算法来提高跟踪低空目标的性能,并且提出了一种去相关的滤波方法来克服多径误差相关性的影响,最后给出了计算机仿真的滤波结果.