地线干扰与抑制

作为电子工程技术人员在设计和维修中一定要注重地线的干扰,尽可能地避免地线的干扰,并且知道如何抑制地线的干扰     

“有情”才是真“风水”

风水一学,历经数千年传承﹑演变,虽然门派甚多,但"有情"才是真风水,是为各派所公认,所接受的。风水学中,何谓"有情"?"有情"的对象是什么?风水之具体载体的哪些具体形态对其相应的具体对象才称得上"有情"?风水之主要派别,在"有情"问题上,是如何互通、结合而达到风水之顺风顺水最佳效应的?本文就这些问题,谈一些粗浅看法。     

高山峡谷区水能开发高梯度生态效应研究——以怒江为例

本文在对水能资源开发生态效应已有成果分析的基础上,以怒江为例,提出了高山峡谷区水能资源开发中的高梯度生态效应。怒江作为我国典型的高山峡谷区,其生态系统的垂直地带性差异明显,水能开发的生态效应在高梯度上差异明显。为了针对性地对高山峡谷区水电开发开展生态保护工作,本文还对怒江水能开发高梯度生态效应进行空间划分:2000m以下河谷地区受水电工程建设的影响较为直接;海拔2000～2500m之间土壤侵蚀敏感性较高,水电开发面临的生态脆弱性较高;而2500m以上则是怒江重要的生态功能保护区,直接受水电开发的影响较小,水电开发对生态系统的影响更多的体现为间接影响。     

一种探测推荐系统托攻击的无监督算法

托攻击是当前推荐系统面临的重大安全性问题之一.开发托攻击探测算法已成为保障推荐系统准确性与鲁棒性的关键.针对现有托攻击探测算法无监督程度较低的局限,在引入攻击概貌群体效应的定量度量及基于此的遗传优化目标函数的基础上,将自适应参数的后验推断与攻击探测过程相融合,提出了迭代贝叶斯推断遗传探测算法,降低了算法探测性能对系统相...     

基于Fluid的大规模带宽限制蠕虫仿真模型

在利用子网抽象技术的基础上,进一步针对带宽限制蠕虫高速扫描的特点,提出了一种基于Fluid的大规模带宽限制蠕虫仿真模型.通过Fluid仿真技术对蠕虫高速扫描产生的数据包进行抽象,降低其对仿真系统计算能力和存储能力的要求,进而提高仿真执行效率.仿真结果和数据包级仿真以及和实测数据的对比表明,该仿真模型可以在消耗较少资源的...     

基于ABS的重型车辆联合制动的特性研究

针对重型车辆利用联合制动方式进行制动时,不能获得最大制动力的问题,将ABS控制与联合制动方式相结合,采用基于Kiencke的μ-s模型,在制动过程中利用带遗忘因子的最小二乘法进行路面识别,通过μ-s的曲线斜率,对路况跃变进行识别,使车辆获得最佳的滑移率,从而获得最大制动力.仿真试验证明:基于ABS的联合制动方式可以获得...     

大方位失准角传递对准非线性模型研究

针对惯导系统大方位失准角传递对准的非线性误差方程不准确问题,同时考虑杆臂效应和挠曲变形两种主要误差因素来建立挠曲变形和杆臂效应加速度一体化误差模型,从而完善惯导系统大方位失准角传递对准非线性模型.针对非线性滤波的稳定性和快速性问题,采用比例修正无味卡尔曼(UKF)滤波模型估计姿态失准角,并采用速度匹配算法对模型的正确性和滤波的有效性进行仿真验证.结果表明,该模型在大方位失准角传递对准时可以满足对准精度和时间的要求.     

一种变步长CMAC的沉降NARMAX模型*

为了提高氧化铝生产质量和降低能耗,本文分析了氧化铝沉降工艺中影响沉降过程的各种因素,采用小脑模型神经网络(CMAC)系统辨识的方法建立沉降系统的带外部输入的自回归滑移模型(ARMAX)。针对CMAC收敛性存在的问题,提出了基于变步长小脑模型神经网络(CMAC)算法,通过双曲正割函数优化学习步长,提高了小脑模型神经网络算法的收敛速度和计算精度,进而优化了沉降槽密度ARMAX模型。仿真实验表明,该算法的ARMAX模型可以对沉降过程中的槽内密度进行准确识别,指导氧化铝的沉降生产操作。     

软判决修正下的语音增强算法在数字信号处理器上的实现与优化

针对低信噪比情况下,传统谱估计语音增强算法性能下降的问题,提出了一种结合语音存在概率和人耳听觉掩蔽效应的软判决短时谱估计算法。该算法在低信噪比的情况下保护微弱的语音信号,减少语音谱的失真。同时介绍了基于TMS320C5502数字信号处理器的嵌入式系统,重点讨论了系统总体方案和主要功能模块的硬件设计,并且结合数字信号处理器的结构特点,给出了该算法系统平台移植和优化的方法。系统测试表明,硬件平台工作稳定可靠,针对硬件资源的移植和优化显著地提高了系统的处理速度,满足实时性的要求,且输出语音在去噪度与失真之间很好地平衡,优于传统的谱减算法。     

图像复原的Contourlet收缩与广义全变分正则化方法

建立了广义全变分(total variation,TV)模型,分析正则项在复原算法中的作用.分别从图像的平坦区域和边缘区域入手,在平坦区域图像各向同性扩散,在边缘区域则要满足各向异性扩散,从理论上对两种情形下的扩散做深入分析,推导出广义TV模型满足的一些条件,为了防止高噪声情形下复原模型失效以及克服方块效应,在正则项中引入了 Contourlet收缩,它是一种多分辨的、局域的、多方向的更稀疏的图像表示方法,正则项中引入的Contourlet收缩具有去噪和提取图像重要信息的作用,Contourlet收缩与广义TV正则化相结合,兼顾了图像的光滑性和边缘保持,特别是在图像严重模糊、噪声越多的情形下,更加体现了这种算法比改进的TV模型有效.