基于线对线突然短路的同步电机瞬态参数辨识

准确地辨识同步电机参数,是分析电力系统运行和控制系统设计的前提.利用最小二乘或卡尔曼滤波等方法辨识电机三相同时突然短路试验数据,是传统电机参数辨识的主要方式.受同步电机三相同时突然短路的可操作性和电机参数模型的强非线性等因素的影响,电机瞬态参数难以准确测量.利用改进的小波变换和人工神经元网络辨识参数的新方法,结合容易实现的同步电机线对线突然短路试验,辨识得到了三相同步电机的瞬态参数,有效提高了电机参数的辨识精度.仿真试验表明,该方法是有效的.     

基于Hilbert变换的包络解调法在鱼雷电磁引信中的应用

分析了鱼雷电磁引信的目标信号及其低频调制包络的特性,阐述了Hilbert变换的原理,提出了一种基于Hilbert变换的包络解调法并对其解调原理进行了推导.在Matlab/Simulink环境下,对上述的包络解调法应用于电磁引信目标信号的解调进行了仿真.结果表明,相比传统的电磁引信检波方法,Hilbert 变换法具有解调输出信号波形失真小和解调稳定性高的优点.     

基于规程匹配的维修作业虚拟确认技术

在建立了维修作业规程信息形式化模型的基础上,利用PAR语言将维修规程进行规范化描述,进而形成作业规程源案例库.采用混合相似度方法对模拟作业内容与源案例库规程进行相似度计算,将计算结果作为维修作业虚拟确认的判断依据,实现了维修作业规程指导虚拟维修仿真的目的.最后,通过实例证明了该方法的适用性和先进性.     

函数变换提高灰色预测模型精度的条件

指出选择函数变换来提高模型精度主要与三个方面的因素有关：提高数据序列的光滑比、调整数据序列的级比和确保凸凹性。在调整级比方面,扩充了级比压缩变换的相关定理,并讨论了几种常用的函数变换在上述三个方面的关系。最后结合实例提出,对于变换后的数据序列若不满足这三方面的要求可以再进行函数变换以达到提高模型精度的目的。     

多分量LFM信号检测与参数估计的新方法

针对传统的多分量LFM信号检测与参数估计中存在的精度不高和交叉项问题,将小波重排与Hough变换结合起来,首先对信号进行小波变换,克服交叉项干扰,再经过时频重排保证精度,以重排后的时频分布作为图像,利用 Hough变换通过查表的方式,实现对各分量的依次截取和参数估计.仿真实验表明,该方法能够有效地提取多分量LFM信号中各分量的特征参数.     

基于Turbo码和混沌序列的数字图像扩频水印

提出一种基于Turbo码和混沌序列相结合的DCT变换域扩频水印算法。首先对原始水印信息进行伪随机置乱,接着对置乱的水印进行Turbo编码,用混沌序列对编码后的水印进行扩频,生成待嵌入的扩频水印信息。在充分考虑人眼视觉特性的基础上,将扩频水印嵌入到DCT变换系数的中频中。文中对算法在多种常见的攻击如JPEG压缩、噪声、剪切、滤波下进行了仿真。实验结果表明,利用该算法实现的水印具有良好的不可见性和鲁棒性。     

惯性测量匹配法测定船体变形实施方案研究

介绍了船体变形的产生原因,详细分析了船体变形对航姿参数的影响和惯性测量匹配在实船上测量船体变形时的几种实施方案。分别讨论了在中心航姿系统部位和局部基准部位是否安装加速度计和速率陀螺时的不同情况,具体推导了变形角、局部基准部位的航姿角和摇摆线速度的计算公式。对各种方案进行了分析比较,指出了各自的优缺点,为惯性测量匹配法在实船上的应用打下了基础。     

利用小波变换进行空间目标电磁特征提取与识别

高分辨雷达目标识别是当前高技术领域的一个研究重点,以一维高分辨距离像为原始信号,利用小波分析作为目标特征矢量提取的工具,对利用几种代价函数构成的特征向量的分类效果进行了详细的研究,提出了将小波变换、模糊神经网络和信息融合相结合的雷达目标识别方法,仿真结果表明,所提出的目标识别方法是一种有效的雷达目标识别方法.     

基于静态舒适性分析的装甲车辆驾驶舱人机匹配研究

基于人体骨骼结构分析,结合坦克驾驶员驾驶特点,建立坦克驾驶员的二维运动学模型;根据该二维模型的几何特性,建立人体各关节链的闭环矢量方程,并运用Newton-Raphson方法对方程进行求解;以求解计算结果为依据,分析不同身高尺寸的驾驶员对某型主战坦克驾驶舱的静态人机适应性。     

一种基于DCT和PSOLA的语音变换方法

文中提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和基音同步叠接相加(PSOLA)的语音变换方法。此方法可以自由调整源语音的基音频率、能量分布和时长,以达到变换要求,并且变换后的语音具有较高的质量。变换方法首先对基音标记过的语音段通过DCT进行基音频率和能量分布的调整,之后再通过PSOLA法进一步对基音频率进行修正。实验表明,此方法在男女声变换中,能够使变换前、后语音的性别感觉明显变化,并且保持了较高的语音质量。