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。     

边界润滑膜的微观分析

利用X—射线光电子能谱、扫描电镜等手段对新研制的含S、O、Mo油溶性化合物作为极压剂所形成的边界润滑膜进行了微观分析。结果表明:该极压剂的极压抗磨作用除了与极压剂在摩擦表面上分解,生成具有良好润滑性能的MoS_2、MoO_3、MoO_2等化合物有关外,还与极压剂对摩擦表面有化学抛光作用有关。     

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。     

基于条件熵的不完备信息系统属性约简算法

在相容关系下定义了三种不完备条件熵——H′条件熵、E′条件熵和I′条件熵,并对它们的性质进行了分析比较,研究发现,H′条件熵和I′条件熵不适用于相容关系下信息观点的约简。利用E′条件熵刻画信息系统中属性的相对重要性,设计了一种新的基于信息论观点的启发式约简算法,它统一了完备信息系统与非完备信息系统中的约简方法。通过实例说明,该算法能得到决策表的相对约简。     

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。     

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.     

多波束时域滑窗空时自适应方法及其性能分析

鉴于新一代机载预警相控阵雷达采用多波束且电子波束灵活可控的特点, 本文提出了一种多波束时域滑窗空时自适应处理方法。理论分析与计算机仿真实验表明, 该方法与现有的几种典型空时二维自适应信号处理 （ Ｓ Ｔ Ａ Ｐ） 方法相比, 具有系统自由度低、低速目标检测性能好、鲁棒性强等优点, 并且实现复杂度较低, 便于工程实现。     

坦克座舱噪声试验研究

通过理论计算与试验分析相结合的方法,确定X型坦克座舱内的主要噪声源为行动部分引起的车体振动激励的噪声,鉴别出了发动机与风扇的噪声基频。在信号分析过程中采用功率谱分析法和相关分析法。