混沌背景下基于神经网络的编码信号检测新方法

提出了一种混沌背景下的编码信号检测新方法。信号检测过程包含两个步骤:混沌信号的预测和检测判决。该方法利用非线性前馈神经网络进行混沌信号模型的创建,并采用13位巴克码作为编码信号。仿真结果表明,通过该方法进行编码信号检测可以得到较高的检测概率和较低的虚警概率,整体检测性能较高,并且对于不同信噪比的信号具有较强的鲁棒性。     

一种改进的小波域LFM雷达信号参数估计算法

提出了基于重排小波-Radon变换的线性调频信号的参数估计法。该方法先将小波尺度图转为时频分布图,为提高聚集性引入了时频重排,再将重排图进行Radon变换以进行参数估计。仿真结果表明,该方法有效提高了时频分布图的聚集性,节省了后续Radon变换的时间,同时也抑制了噪声干扰,辨识效果明显提高。     

匹配追踪信号分解法在进气门间隙故障诊断中的应用

介绍了匹配追踪信号分解法在发动机故障诊断中的应用。针对康明斯6BT5.9型发动机进气门振动信号,采用时域表达较为理想的高斯函数作为信号展开的基元函数进行信号分析,并进行了试验验证。     

精确测量薄层厚度的同态信号处理方法

针对精确测量薄层厚度的要求,本文提出一种新的同态信号处理的方法,这种方法在于得出被测信号能量谱ＥＳ的对数导数的付里叶反变换的包络。仿真结果表明,估计值与实际值非常相近。     

用于角度测量的加速度传感器输出信号的处理方法

本文介绍采用I-F(电流-频率)变换技术,利用抑制脉冲干扰的平均值数字滤波及基于最小二乘法的数据拟合方法,对用于角度测量的石英挠性加速度传感器的输出信号进行高精度数据处理。     

以单片机为中心的无线电引信炸高控制系统设计

针对连续波多卜勒无线电引信炸高散布大、抗干扰性差等问题,研究设计了一种单片机引信系统。采用相关比较法提取目标信息,采用相除对消原理消除影响炸高散布因素,采用数字滤波、设置虚警门限及近目标接电技术进行抗干扰。仿真试验证明该电路效果良好,并具有抗早炸、抗缓变信号和大脉冲突增信号干扰的能力。     

用于超角分辨的 Hopfield 神经网络方法

Hopfield神经网络用于方位估计可获得高的精度和超分辨力。本文综述有关研究,描述该网络模型及用其于信号处理的一般步骤,用于方位估计的具体形式,讨论提高精度及分辨力的一些措施,指出进一步研究的方向。     

变窗长秩排序统计滤波器与噪声图象滤波

基于信号分解理论,在非线性秩排序统计滤波器基础上,提出一种新型的非线性滤波器结构——二值秩排序统计滤波器。主要工作包括:(1)提出了滤波器的定义和实现结构;(2)实现算法;(3)滤波特性分析;(4)噪声图象滤波的计算机仿真。理论分析和实验结果表明,本文提出的滤波器具有良好的脉冲干扰抑制能力和边缘保持特性,硬件实现简单。     

一种确定载荷识别分析频带宽度的方法

本文研究在载荷识别中确定载荷的分析处理频带宽度的方法。提出将载荷95％的能量对应的频率f_0,作为分析处理带宽。该方法具有一般性。     

GAL神经网络训练算法的改进

对一种新型的神经网络——GAL(Grow and Learn)神经网络给出一种改进训练算法,与未改进的网络在训练时间、识别时间及识别准确率等方面进行比较,证明该网络结构简单、隐层节点易调整、运算量小,且识别准确率并未降低。