扬声器激励与响应信号同步采集的一种设计方法

在扬声器在线检测过程中,同时发生并获得特定扫频周期的扬声器激励及响应信号可提高系统检测效率,提出了一种基于DDS的扫频信号发生方式及基于虚拟仪器的同步采集系统的设计方法,在激励扬声器产生所需响应信号的同时,实现扬声器响应信号发出与采集的同步性,为扬声器在线检测效率提供了一种低成本高效率的实用方法.     

聚焦型热声转换装置的特性

设计了一种新型的聚焦型热声转换装置,主要由加热层、绝缘层和储热层三层结构构成。当加热层输入交变电信号时,由于焦耳热效应及各层材料的热力学特性,其表面附近区域内气体压力产生交变的振荡,加热层的凹球表面会使产生的声波在某一区域聚焦。通过对装置进行数值模拟与实验研究,得出声波聚焦区域及聚焦点声压强度随声波频率的变化情况。装置可作为一种新型的声学聚焦换能装置,工作频率涉及可听及超声频域,无共振,无运动部件。这一研究具有一定的应用价值。     

基于PSWF的零中频非正弦调制解调器相位误差分析

在基于PSWF的非正弦调制解调器中,零中频技术能够提高数字信号处理能力、简化系统结构、降低系统功耗.以基于PSWF的非正弦通信原理样机的设计为背景,研究了带通PSWF脉冲的低通等效原理及其低通等效正交条件,建立了基于PSWF的零中频调制器模型和解调器模型.以此为基础,仿真分析了载波相位误差对系统性能的影响,仿真结果表明,载波相位误差会破坏PSWF脉冲正交性能,增加系统误码率.所给出的仿真方法及结论对于进一步进行基于PSWF的通信研究有重要的参考价值.     

浅谈新型砌块墙体裂缝的原因及防治措施

目前,在建筑墙体砌筑中,新型砌块已经得到广泛应用。然而,新型砌块砌筑的墙体产生裂缝也成为了一种质量通病,已引起项目管理者及施工人员的重视。通过分析墙体产生裂缝的原因,提出几个切实可行的墙体裂缝防治措施。     

一种新的基于特殊离群样本优化的三维点云特征 选择算法

随着元宇宙、数字孪生、虚拟现实与增强现实等前沿技术的快速发展,三维点云在电力、建筑、 先进制造等行业中得到广泛应用,随之而来的,如何降低三维点云数据冗余度、有效进行点云特征选择,已在充 分利用海量点云数据中扮演着关键角色。考虑到现有大多数三维点云特征选择算法忽略了特定样本在特征评估中 的表现,提出一种新的有监督特征选择算法,即基于特殊离群样本优化的特征选择算法(FSSO)。具体地,为获得 精准的特殊离群样本(SOs),FSSO 优化均值中心并动态地界定类簇主体;计算 SOs 的类内相对偏离程度,通过减 小类内相对偏离对特征进行打分,实现特征选择过程。在 3 个公共的三维点云模型分类数据集上(ModelNet40, IntrA,ShapeNetCore)的实验,以及 4 个高维人工特征数据集的验证实验结果表明,相较于其他特征选择算法, FSSO 可选择出具有更强分类能力的特征子集,并提升分类准确率。     

浆料包渗温度对Cu基体Ni镀层表面渗铝组织和性能的影响

采用浆料包渗法在Cu基体Ni镀层表面渗铝，制备出了Ni2Al3金属间化合物渗层，研究了包渗温度对渗层组织、厚度、扩散系数和显微硬度的影响。结果表明：在600-900℃渗铝12h，均形成了单相Ni2Al3金属间化合物渗层。随着温度升高，Ni2Al3晶粒尺寸增大，渗层厚度和扩散系数增加，显微硬度降低。     

基于Householder变换的正交PSWF脉冲设计

传统的Schmidt方法对椭圆球面波函数（PSWF）脉冲组进行正交化时,脉冲组的最大互相关值受脉冲个数的影响,同时还存在计算复杂度高的问题。针对上述问题,提出了基于Householder变换的正交化方法,通过将PSWF脉冲离散化,再依次对各离散的PSWF脉冲进行Householder变换,实现了对PSWF脉冲组进行QR分解,并得到新的正交PSWF脉冲组。仿真结果表明,与传统Schmidt方法相比,基于Householder变换的正交化方法使得脉冲组的最大互相关值从10-4降低到10-11,改善了脉冲组的正交性能,突破了脉冲组在脉冲个数的限制,并降低了计算复杂度,同时能够保持PSWF脉冲带内能量集中度高的优势。     

基于连续相位调制的椭圆球面波多载波索引调制

针对现有基于信号分组优化的椭圆球面波函数(PSWFs)信号多载波调制方法,存在峰均功率比高的问题,该文提出一种基于连续相位调制(CPM)的椭圆球面波多载波索引调制方法.将具有编码特性的CPM调制作为星座符号映射方式,以椭圆球面波函数信号作为索引载波波形,产生调制信号,并利用最大似然检测与CPM差分解码实现接收端信号的检...     

应用Elman神经网络的组合导航滤波器

研究了带内部反馈的 Elman 神经网络的特性,提出了应用 Elman 神经网络的 INS/GPS 组合导航滤波计算方法,仿真表明神经网络滤波可以达到与卡尔曼滤波器相当的估计精度,对模型误差和噪声特性的变化具有较强的鲁棒性。