基于模糊熵的自适应小波包电能质量扰动检测

为提高电能质量扰动检测定位在高噪声环境下的准确性,在小波包降噪的基础上引入模糊熵判据,对不同噪声水平的扰动信号自适应最优分解层数,构造阈值随噪声系数改变的函数.选取噪声序列模糊熵最大时的阈值作为最优阈值,对降噪后的扰动信号进行Hilbert-Huang变换,以确定其起止时间与频率等参数.将算法与传统的小波阈值降噪方法进...     

记忆存储式汽车后视镜疲劳测试系统的设计

介绍了一种基于单片机的记忆存储式汽车后视镜疲劳测试系统的设计。利用C8051F340单片机作为数据采集和控制电路的主要部件,控制继电器驱动后视镜电机运动。采用异步串行通讯方式与上位机实现数据传输和控制,实现PC机与多台单片机通讯。介绍了测试系统的硬件设计并给出了单片机和上位机的软件设计。实验测试表明,该测试系统能满足长时间的疲劳测试工作,其稳定性、可靠性和测试效果能够满足后视镜质量检测对系统的要求。该测试系统已在汽车后视镜质量检测中心应用,运行良好,性能稳定可靠。     

某型倾斜俯仰指示器试验器设计与实现

在机务维护工作中,对倾斜俯仰指示器定期进行性能测试,是发现其故障的常用手段,对及时排除故障隐患,保证飞行安全十分重要;采用虚拟仪器技术、计算机测控技术实现了对某型倾斜俯仰指示器的指示误差、协调速度等性能的自动测试。介绍了试验器的硬件设计和软件设计,以LabView作为系统软件的开发平台,增强了系统软件的可维护性及可扩展性;实验室和现场的测试结果表明,试验器测试准确、快速,各项测试性能指标满足技术要求,自动化程度较高;该试验器已用于某型倾斜俯仰指示器的维修保障工作中,实际应用效果良好。     

基于改进核回归的电能质量扰动去噪方法

电能质量扰动信号的噪声问题已经得到人们的广泛关注。为了消除噪声对信号的影响,利用改进核回归的方法,即在经典核回归的方法上增添了自动选择最优带宽的功能,通过改进核回归对带有噪声的电能质量扰动信号进行分解再重构,从而达到去噪的效果。以信噪比和均方误差为评价指标进行仿真试验。结果表明,最终的信噪比上升,均方误差值很小,表示改进算法的去噪效果良好,且一定程度上保留了原始信号的局部信息特征。     

几种DOA估计算法分析

通过对波达方向算法中的延迟-相加算法、Capon最小方差算法和MUSIC算法分别进行讨论,并在相同条件下对3种算法分别进行仿真,仿真结果证明MUSIC算法性能最好.     

同面多电极电容传感器结构仿真研究

通过电磁场有限元分析软件ANSYS仿真同面双电极结构电容传感器在极板长、宽、间隙的不同组合下对电容变化率的影响,得出极板长、宽、间隙的最佳组合,构建了同面八电极电容传感器,分析比较在地屏蔽、极间屏蔽、外围屏蔽下传感器极板间电位分布和在不同屏蔽下传感器的灵敏度.仿真表明:增加屏蔽后不仅可以提高传感器的灵敏度,还可以获得比较均匀的敏感场.仿真研究结果为同面多电极电容传感器的结构设计提供了依据.     

某型飞行模拟器火控控制台设计与实现

为增强某型飞行模拟器火控系统的人机交互体验,提高飞行模拟训练质量,设计实现了一种基于数据采集卡的某型飞行模拟器火控控制台;通过VC++6.0调用数据采集卡的函数库,采集控制台开关量状态和旋钮输出模拟信号电压值,并输出模拟器内部部分标志位供控制台数字显示电路进行数据显示;实际应用表明,该控制台稳定性好、响应速度快,可准确模拟火控系统操作程序,满足了某型飞机火控系统的训练需要。     

基于空间变换密集卷积网络的图片敏感文字识别

互联网上含有大量多字体混合、形变、拉伸、左右结构字形、倾斜畸变等复杂场景下的敏感文字图片,在处理相关图片过程中存在特征提取难、识别率低的问题.本文提出基于空间变换网络与密集神经网络的方法对图片敏感文字进行特征提取与变换矫正,使用了深层双向GRU网络与CTC时域连接网络对序列特征信息进行标记预测,序列化处理文本的方式可较好地提升距离较宽文字与模糊文字信息的处理能力.实验结果表明,本模型在Caffe-OCR中文合成数据集和CTW数据集中分别实现了87.0%和90.3%识别准确率,平均识别时间达到了26.3 ms/图.     

INS／GPS紧耦合系统中的模糊自应SRUKF算法

为解决惯性导航系统(INS)与全球定位系统(GPS)紧耦合中标准无迹卡尔曼滤波(UKF)由于计算舍入误差使协方差矩阵负定和实际应用中由于量测噪声时变而严重影响滤波精度的问题,提出了基于模糊控制理论的自适应平方根无迹卡尔曼滤波(NASRUKF)算法.该算法在滤波过程中不是直接计算协方差矩阵,而是计算协方差矩阵的平方根,从而可以保证协方差矩阵的非负定性;然后根据实时得到的量测信息的实际方差与理论方差的比值,通过设计的模糊控制系统(FCS)实时调整量测噪声矩阵.实验表明:该算法对时变的噪声具有很好的自适应性,相比于UKF算法具有更高的精度并使得系统具有更高的稳定性和鲁棒性.