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251.
为研究主动电场作用下非金属圆柱体目标所产生的扰动电场分布,基于镜像法和区域网格化的思想,建立了浅海环境下非金属目标的二次电偶极子模型。利用该模型计算出目标周围不同位置处的扰动电场,并与边界元软件仿真结果进行对比,结果表明扰动电场水平分量误差小于3%。开展水池模型实验,实测结果与所提模型计算值基本一致,证明了所建立的二次电偶极子模型的准确性。 相似文献
252.
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而,在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。通过研究IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了一种并联深度神经网络架构下的IQ不平衡补偿算法。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化模型驱动的神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的基于导频的最小二乘补偿算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。 相似文献
253.
针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。 相似文献
254.
255.
256.
257.
针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。 相似文献
258.
火炮内弹道性能直接决定火炮的首发命中率和首群覆盖率,为提高高膛压滑膛坦克炮射击效果,补偿因烧蚀磨损造成的内弹道性能下降,在分析火炮烧蚀磨损内弹道学理论的基础上,建立了基于烧蚀磨损的滑膛坦克炮内弹道数学模型和基于MATLAB/Simulink的内弹道仿真模型。对滑膛坦克炮内弹道进行了数值模拟,得到了不同烧蚀磨损情况下火炮内弹道性能的变化曲线,将仿真结果与实验数据进行了分析比较,结果表明:仿真结果与实验数据基本吻合。验证了模型的可行性,仿真结果可为磨损火炮的内弹道性能修正提供参考,同时,基于Simulink的内弹道仿真模型的建立更有利于后续模型的工程化应用,可实现与硬件设备的紧密结合,为烧蚀磨损火炮内弹道性能的研究应用提供了新思路。 相似文献
259.
260.