莱斯衰落信道的K值估计与测量

为了估计莱斯衰落信道的参数K值,采用了一种矩估计查找表方法.该方法利用信号包络的1,2阶矩信息对K值进行查找式估计.为了验证该方法的性能,设计了无线信道测量系统来进行莱斯衰落信道的实际测量与估计.测量结果表明,该方法在不显著增加实现复杂度的情况下比常用的2,4阶矩估计方法提供了更为准确的估计结果.该测量系统与估计方法可以应用在实际无线信道测量中.     

飞机平尾升降舵接头耳片承载能力分析与试验

为给飞机平尾升降舵接头耳片极限承载能力试验提供参考依据,指导试验方案设计,采用非线性有限元法,将运动约束和节点力作为边界条件直接施加在产生接触的节点上,将加载棒作为刚体,将耳片作为变形体,运用MSC Patran和MSC Marc分析某飞机平尾升降舵铰链接头耳片在轴向0°,斜向45°和横向90° 3个方向的承载能力,并给出对应的极限承载能力和应力分布情况,用于指导试验加载方案和应变片布置. 通过接头耳片有限元计算得到的载荷-位移曲线与试验曲线大致吻合,预测出的试件破坏最大应力值和最易破坏部位与试验结果也相符合.     

开关磁阻调速电动机混沌反控制的研究

针对开关磁阻调速电动机存在转矩脉动大、电磁干扰严重的问题,提出了一种利用混沌函数调节电压占空比对SRD实施混沌反控制的方法。该方法通过对SRD理想电感方程进行傅立叶变换,建立了SRD仿真模型,然后以逻辑斯蒂映射方程调节SRD占空比增量,得到了SRD混沌反控制系统的混沌态,并将该方法与模糊控制算法相结合进行实验验证,解决了单一混沌反控制方法调速性能差的问题,且实现了混沌信息向SRD的嵌入。实验结果表明,混沌态运行可以在一定程度上改善系统的性能。     

一种改进的卡尔曼滤波语音增强法

提出一种基于谱减法和听觉掩蔽效应的改进的卡尔曼滤波语音增强算法.引入基于谱减法的AR参数估计使卡尔曼算法降低了复杂度和计算量从而易于实现.用卡尔曼滤波滤除噪声的同时结合人耳听觉掩蔽特性设计一个后置感知滤波器,使得从卡尔曼滤波获得的估计误差低于人耳掩蔽阈值,在去噪和语音失真之间取较好的折中.仿真结果表明所提方法优于传统的卡尔曼滤波增强法,能够有效地减少语音失真,并且更符合人耳听觉特性,特别是在低信噪比的情况下,语音具有更好的清晰度和可懂度.     

基于小波变换的噪声检测快速独立分量分析

机械或电气设备工作噪声的测试分析是实时故障检测诊断的重要手段,通常情况下,传感器检测得到的信号是多个噪声源叠加的结果,可采用独立分量分析(ICA)方法分离出待检测对象信号.提出先对混合信号小波系数序列进行独立分量分析,再做小波逆变换得到分离信号.与直接的ICA比较,小波系数比原始信号的超高斯性更强,因此分离处理的收敛速度更快,分离效果更好;由于在小波变换的过程中可以引入阈值去噪,因此基于小波变换得到的分离结果较之常规方法有更强的抗噪能力.     

140 GHz回旋管高转换效率准光模式变换器设计研究（英文）

成功实现高转换效率的140 GHz TE22,6准光模式变换器原型设计。基于周期微扰原理设计Denisov辐射器,实现低边缘绕射的初级出射波束。针对三镜面光路系统,采用全矢物理光学积分作为主要计算手段,围绕主极化场分量进行三级相位修正面迭代优化,实现高出射高斯纯度的模式场转换,其中一级镜的修正有效改善了辐射器出射的不理想性。基于全矢数值仿真确认,相比原二次曲面原型设计,相位修正后的变换器系统的出射高斯纯度从92.7%提高到99.6%,结合98.8%以上的功率传递效率,实现了性能优越的高阶回旋管准光模式变换器原型设计。     

基于机器学习和心率变异性的经皮耳迷走神经电刺激疼痛阈值预测

经皮耳迷走神经电刺激（taVNS）作为新兴的精神和心血管疾病的治疗方法,其刺激强度设置需要将刺激电流调整至疼痛阈值后再降低其幅值。该设置方式不仅缺乏一致性,且影响治疗效果和舒适度。本文提出了一种结合心率变异性（HRV）特征和机器学习回归模型的新方法,实现了taVNS疼痛阈值的预测。基于实验采集的数据,系统的比较了将HRV特征作为各种机器学习模型输入的预测精度。结果表明,HRV特征与极端随机树的组合性能最优,使用遗传算法去除冗余特征能够有效改善模型预测性能,均方根误差在1.18到1.56之间,均方差在0.77到0.96之间。该方法可用于不同个体的taVNS刺激强度的预测,对受试者在taVNS期间的治疗效果有积极作用。     

耳片型材试样的孔边激光辐照及Nf—Q曲线

对某机型机身框与地板梁接接头的ＬＹ１２ＣＡ型材试样的中心孔进行了激光辐照处理,产作了疲劳对比实验,还对疲劳寿命Ｎｆ与激光辐照的比能量Ｑ值进行了研究。     

智能耳诊机的软、硬件设计

本文从实际应用出发,详尽论述了“智能耳诊机”软、硬件设计的方法。对从事单片机开发应用的工程技术人员有较高的参考价值。     

相位一致性和KDDA结合的人耳识别方法

随着人耳识别技术的发展,如何寻找不受光照和对比度影响的特征并用于识别成为研究热点之一。本文提出一种利用相位一致性对人耳进行特征提取的方法,该方法首先从8个方向计算人耳图像中每点的相位一致性,然后对经过相位一致性变换的输出图像分块求和,形成特征矢量,最后通过KDDA将特征向量投影到低维高可分空间,并用欧式距离对人耳图像分类。对77个人,共308幅人耳图像进行实验,在等误率为1.7%的情况下,识别率可以达到98.2%左右,验证了该方法所提取的人耳特征不受光照影响。