欠阻尼二阶线性系统中的随机共振

在单自由度粘滞阻尼二阶线性系统的阻尼系数、固有频率和激励信号三者均受高斯白噪声干扰的背景下,利用线性系统相关理论和数学方法,推导得到了系统平均输出幅度增益的表达式.同时,利用MATLAB软件对此二阶欠阻尼线性系统做了仿真研究.仿真结果表明:只要将系统参数调节至适当范围,平均输出幅度增益会在某个位置达到最大值,即存在随机...     

一种光电定位数据实时降噪方法

无人机搭载光电载荷进行目标定位,实际噪声对定位精度影响很大.为消除噪声影响、进一步提高定位精度,提出了定位数据实时降噪方法.该方法基于提升小波原理,给出了数据降噪的递推格式,并根据实际噪声的特点和分类,实时地识别并剔除数据中的脉冲噪声.实例仿真证明:该方法具有处理速度快、效果好的特点,满足定位算法对数据处理实时性的要求...     

基于AutoSEA的船舶噪声统计能量分析仿真

应用统计能量分析法(SEA)预测中高频段船舶噪声.统计能量理论分析表明,增加左右侧底层板厚度和减小隔振器弹簧刚度有利于降低潜艇机舱内的空气噪声和辐射噪声.运用AutoSEA建立了一个潜艇模型,AutoSEA仿真结果和SEA理论分析结果相一致,证明在船舶噪声预测中可运用统计能量分析法以及AutoSEA.     

修正的交互加速度补偿机动目标跟踪算法

为了提高交互加速度补偿算法(IAC)的滤波精度,通过引入一个改进因子自适应地调整过程噪声协方差,给出了一种新的算法.在给定的初始条件下,通过蒙特卡罗仿真,将修正的IAC算法与IAC算法进行比较,结果表明修正的交互加速度补偿算法在目标发生机动时具有更好的跟踪性能.     

基于小波降噪和形态补偿的抗电磁干扰方法

导航载体上电气设备产生的电磁噪声是影响地磁测量精度的主要因素之一.对电气设备产生的电磁干扰特性进行了深入地研究与分析,将电磁干扰噪声分为高频交变磁扰和等效电流磁扰,并根据其不同的特性采用了不同的降噪方法.首先运用小波阈值法消除高频交变电磁噪声,然后提出了以交变磁扰噪声能量分布脊线为参量,建立消影除等效电流磁扰补偿模型的算法.试验证明,该方法不但能起到较好的降噪、平滑效果,而且可以保持真实信号的突变细节,提高了地磁测量的精度.     

二相编码雷达前沿复制干扰的能量效率分析

针对提高干扰的能量利用效率提供一些理论和技术问题,介绍了前沿复制干扰的产生背景。对二相编码雷达、灵巧噪声干扰和前沿复制干扰的基本成分通过匹配滤波器后的输出信号脉冲峰值进行了分析。以在匹配滤波器输出端产生相同数量和相同幅度大小的脉冲为能量利用效率比较基准,给出了这两种干扰方式各自所需的干扰信号能量的计算公式,并进行了典型条件下,这两种干扰方式所需干扰信号能量的数值计算;在一般情况下,对这两种干扰方式的能量利用效率进行了比较。指出若前沿波形宽度为雷达发射信号宽度的1/n,则前沿复制干扰所需能量为灵巧噪声干扰所需能量的n倍,前沿复制干扰的能量利用效率仅为灵巧噪声干扰的能量利用效率的1/n。     

m序列二相编码雷达灵巧噪声干扰研究

针对前沿复制干扰能量利用效率低的问题,提出了利用前沿波形,通过预测,超前获取雷达信号完整波形,进而实施灵巧噪声干扰的思路。对于采用由n级移位寄存器产生的m序列的二相编码雷达,给出了利用获得的前2n个码元,通过解n元线性方程组,预测获得完整m序列的方法。进一步,针对该线性方程组的生成特点,提出了一种快速算法。利用该快速算法,可以将预测的计算工作量平均分配到从获得m序列的第n＋1个码元到获得第2n个码元的各个节拍中去,使得一旦获得m序列的第2n个码元,就能够立刻得到m序列的所有反馈系数,获取雷达的当前发射信号的完整波形,并以最短的延迟实施针对性的灵巧噪声干扰。     

6.3GHz反馈型介质谐振器振荡器的设计与实现

文章设计了一种场效应管源极输出的并联反馈型C波段介质谐振器振荡器,较详细地讨论了该结构的设计和仿真方法,即利用HFSS电磁仿真软件与ADS电路仿真软件联合仿真的方法,对介质谐振器振荡器性能进行了优化设计和仿真,并采用单管GaAs FET实现了输出频率为6.3 GHz的介质谐振器振荡器,得到了较满意地测试结果,其输出功率大于5 dBm,相位噪声为-94 dBc/Hz@10 kHz、-120 dBc/Hz@100 kHz。     

基于统计能量分析法的船艇机舱舱室噪声仿真

以某一船艇机舱为例,从机舱发动机表面振动声辐射着手,建立了机舱的统计能量分析(SEA)模型,对船艇机舱的进行了仿真计算。结果表明,统计能量分析法与实际测量值吻合,SEA模型的计算值与舱内声压水平实测值误差在主要频带达到3dB以内。     

基于多尺度形态学操作的超声图像增强方法

针对医学超声图像低对比度和强噪声给医疗诊断和图像处理所带来的困难,通过基于多尺度形态学操作的方法实现图像增强和噪声抑制的目的.该方法将传统的图像增强概念延伸到数学形态学多尺度空间中,利用多尺度形态学操作提取图像多尺度特征,并通过改变这些特征的强度实现图像局部对比度增强和噪声抑制.实验证明,该方法对超声图像局部对比度增强和噪声抑制是有效的.