残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。     

粘滞系数测定实验数据的数学验证

利用计算方法提供了五种对蓖麻油粘滞系数的实验数据进行验证的方法,并得到一些经验公式,结果表明方法可行,特别是拉格朗日多项式、指数函数和样条函数有较高精度。     

基于小波变换的宽带模糊函数估计器

提出了一种基于小波变换的宽带模糊函数参数估计器,即通过交互小波变换计算宽带模糊函数,取宽带模糊函数模的平方的峰值点对应参数作为目标时延与时间伸缩的估计．仿真结果表明,该估计器的估计性能好于直接模糊函数估计器,且计算方便,非常适合于实际宽带处理系统应用．     

仿螳螂虾机器人目标跟随闭环控制

针对高效开展水下目标跟随任务,提出一种仿螳螂虾机器人目标跟随闭环控制系统。首先以螳螂虾为仿生对象,完成了多腹足耦合运动的仿螳螂虾机器人结构与硬件系统设计。其次为验证控制系统的有效性,展开了一系列水下实验,其中包括对静态目标和动态目标的识别跟随。最终实验结果表明,该仿螳螂虾机器人可以在2 m×1 m×1 m的狭窄水池中完成多角度的转向以及灵活的速度调节,能够在与目标物运动方向夹角为55°时完成目标跟随任务,最小跟随转向半径可达0.48 m。这不仅证明了基于仿生闭环中枢模式发生器的仿螳螂虾机器人能够有效完成特定目标的跟随任务,还为水下机器人的实际应用提供了新的思路。     

高超声速飞行器保预设性能的反演控制方法

为了解决高超声速飞行器纵向运动模型的稳定轨迹控制问题,设计了一种在非仿射模型基础上保证预设性能的反演控制方法。对于速度子系统,直接设计非仿射控制律,保证预设性能,通过合理的变换将高度子系统转化为严格的反馈形式,便于反演控制步骤的设计。基于动态性能和稳态精度,设计了预设性能函数,将跟踪误差的稳定性限制在预设范围内,引入指令滤波器,有效克服了传统反演控制中虚拟信号重复推导的问题。控制器的设计不依赖于精确的模型。引入径向基函数来逼近过程中的未知函数,使得控制律具有令人满意的鲁棒性和实用性。基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了所有闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该控制器能够稳定地跟踪参考信号。     

基于正态分布曲线的分段式变步长LMS算法

针对传统最小均方误差(Least Mean Square, LMS)自适应滤波算法由于步长固定,在解决稳态误差与收敛性之间的关系时,始终处于矛盾状态的问题,在对传统的固定步长LMS自适应滤波算法分析的基础上,根据变步长LMS自适应滤波算法的步长调整原则,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,提出了一种基于正态分布曲线的分段式变步长LMS自适应滤波算法,并分析了参数取值对算法性能的影响。针对实际信号处理过程中参考信号难以选取的问题,提出了一种基于分裂阵的参考信号选取方法。理论和海试数据分析结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS自适应滤波算法和基于Sigmoid函数的变步长LMS自适应滤波算法。     

多重优化的分布式无线覆盖探测算法

为满足无线通信网络信号覆盖有效性的实时实地可重复探测的需求,提出一种基于传感器网络的分布式无线覆盖探测算法。通过随机部署于目标区域内的无线传感器节点对无线通信网接收信号强度进行感知和预处理;利用变异函数构造新的BP神经网络目标函数,通过改进粒子群算法优化其初始权值和阈值;利用训练好的网络模型对存在探测盲区的目标区域进行插值估计,并联合传感器节点采集到的数据生成无线通信网络等信号强度线。仿真结果表明,所提算法比其他经典算法具有更高的精度,可有效探测目标区域无线通信网络的信号覆盖情况。