基于局域波分解的雷达辐射源信号时频分析 *

在分析局域波分解原理的基础上 ,研究了雷达辐射源信号经过局域波分解后的分解分量的物理意义和抗交叉干扰等时频特性 ,并提取了六种经典辐射源信号的瞬时频率特征和相位编码信号的逐步波动特征。仿真实验表明 ,与传统方法相比 ,使用基于局域波分解的时频分析方法更有效地消除了信号分量干扰、提高了频率分辨率 ,并能自适应地改变基函数并解决了信号时频局部化问题 ,为辐射源信号的脉内特征分析提供了一种新思路。     

基于EEMD和ICA的单通道列车信号盲分离

针对列车混合故障的诊断,提出了一种基于集合平均经验分解（EEMD）和独立分量分析（ICA）的盲分离诊断方法。通过EEMD算法将混合信号分解为包含不同源信号特征的本征模态函数（IMF）,组成新的多维信号;用主成分分析准确估计源信号个数,解决了单通道信号盲分离的欠定问题;利用快速独立分量分析（Fast-ICA）算法实现了信号的盲分离。实验信号分别采用仿真信号和列车实验信号进行实验,实验结果表明,该算法可以有效地分离出列车的单故障信号。     

简谈做好大学生特殊群体的思想工作

特殊群体在大学生中所占的比例很大,一般也是心理问题的高发人群。如果忽视了对这个群体的思想教育,往往会引发休学、退学。甚至出现自杀、凶杀等突发的恶性事件。不仅影响这部分学生的学业完成和健康成长,而且还会影响班集体乃至整个学校工作的顺利开展,因此,做好大学生特殊群体的思想工作刻不容缓。     

复杂体制雷达辐射源信号特征的SPA-FAHP评估

针对复杂体制雷达辐射源信号（ARES）特征评估缺乏有效手段和层次分析决策(AHP)过多依赖专家经验的问题,提出了复杂体制雷达辐射源信号特征的集对模糊层次评价模型(SPA-FAHP)。通过引入三角模糊数对传统层次分析法进行改进,并对复杂体制雷达辐射源信号特征评价指标体系的指标权重作模糊层次分析,以解决对雷达信号大容量数据进行评估时评判者存在不确定或者模糊判断的问题;再引入集对分析(SPA)理论对传统层次分析的专家决策矩阵进行改进,并对特征评估决策矩阵作同一度分析,以解决传统层次分析决策时过多依赖专家经验的问题。最后联合指标权重矩阵和决策同一度矩阵实现对复杂体制雷达辐射源信号特征的综合评估。计算结果表明该模型有效可行,能够更客观地实现对复杂体制雷达辐射源信号特征的分析和评估。