基于类别可分性准则的金属磁记忆信号小波能量谱特征提取研究

为了解决金属磁记忆信号小波能量谱特征存在的相关性和冗余性问题,利用类别可分性准则,在提取金属磁记忆信号小波能量谱的基础上,将能量谱特征进行变换提取最优特征向量。将能量谱特征向量、最优特征向量和低频特征向量作为支持向量机的特征输入量分别对不同检测区域的金属磁记忆信号进行识别。实验结果表明：最优特征向量能够减小小波能量谱特征的相关性和冗余性,有效提高支持向量机识别的准确率。     

基于Laguerre滤波的雷达通道均衡方法

传统雷达通道均衡采用自适应FIR滤波器作为均衡器,当理想脉冲响应序列很长时,其逼近效果不理想,计算量大。Laguerre滤波器兼具FIR和IIR结构的优点,通过在单位圆内固定一极点保证了系统的稳定,又因为引入了全通滤波环节,使其能够用较少的阶数逼近长脉冲序列响应。推导了Laguerre滤波器的自适应算法,并将其应用于雷达通道均衡中,仿真实验也证明了它与传统的FIR结构相比,用更少的系数获得了更优的对消比,达到了更好的均衡效果。     

机械排烟与通风合用系统设计探讨

针对机械排烟与通风合用系统设计无规范可依,设计思路因人而异的现状,结合工程实践,从合用系统的电气控制、消防联动、系统漏风量的确定等几个方面进行分析探讨,以期实现系统的功能与安全可靠。     

机动目标跟踪的非线性算法

卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解, 而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-" 粒子滤波器"(Particle Filters PF)法, 这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型, 分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 的滤波精度、运算量等方面指标.给出了基于典型非线性模型的算法仿真, 仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪.