PD雷达欺骗干扰方法浅析

概要介绍了PD雷达的抗干扰性能及其特点．并主要对PD雷达的欺骗干扰方法进行了一定的讨论。     

降低雷达接收机中噪声的几种方法

噪声是影响雷达接收机灵敏度的重要因素。本文通过讨论雷达接收机噪声的来源，分析并提出了集中降低雷达接收机内部和外部噪声的几种方法，具有一定的实际意义。     

级进模两步法冲裁模设计要点

从寻求发挥多工步冲裁优越性的角度出发,通过试验测试,证明了以第1工步为半冲裁、第2工步为推料的两步法冲裁,能消除自动化冲压加工中的废料上行和废料堵塞,降低冲裁工艺噪声。提出了实现两步法冲裁级进模的结构,包括两工位两工步及三工位两工步级进冲裁模的4种具体结构,并给出了其设计要点。     

空调系统中风阀开度对声学房间噪声的影响

阐述了在一个全空气空调系统服务于多间较小面积声学房间的情况下,风阀开度对声学房间噪声的影响,并用工程实例加以说明,认为风阀开度对录音室和直播室的房间噪声影响很大.此外,对单独控制声学房间温度的几种方法和它们的优缺点也作了阐述.     

基于参考模型的自适应话音处理

本文讨论了一种带有参考通道的自适应话音消噪滤波器原理，该滤波器采用最小均方差(心幅)算法。将此滤波器应用于复杂噪音背景的话音信号提取，能很好地抑制背景噪声，从而获得清晰的话音信号。     

Quality assessment of SRTM C- and X-band interferometric data: Implications for the retrieval of vegetation canopy height

The Shuttle Radar Topography Mission distinguished itself as the first near-global spaceborne mission to demonstrate direct sensitivity to vertical vegetation structure. Whether this sensitivity is viewed as exploitable signal or unwanted bias, a great deal of interest exists in retrieving vegetation canopy height information from the SRTM data. This study presents a comprehensive application-specific assessment of SRTM data quality, focusing on the characterization and mitigation of two primary sources of relative vertical error: uncompensated Shuttle mast motion and random phase noise. The assessment spans four test sites located in the upper Midwestern United States and examines the dependence of data quality on both frequency, i.e., C-band vs. X-band, and the number of acquired datatakes. The results indicate that the quality of SRTM data may be higher than previously thought. Novel mitigation strategies include a knowledge-based approach to sample averaging, which has the potential to reduce phase noise error by 43 to 80%. The strategies presented here are being implemented as part of an ongoing effort to produce regional- to continental-scale estimates of vegetation canopy height within the conterminous U.S.     

USL和USK系列振动筛防噪技术分析

为了改善筛分机械的使用环境，降低筛分机械的噪声，从噪声源入手，从内因和外因两个方面分析了筛分机噪声的形成原因。论述了USL和USK系列振动筛在降低噪声方面所采取的先进技术措施。     

奇异值分解压制随机噪声的方法及应用

针对随机噪声压制问题，通过对多项式确定的同相轴形状重新选取数据矩阵，再对新选取的数据矩阵进行SVD滤波，从而压制随机噪声。通过对矩阵奇异值分解的研究，揭示了奇异值分解的原理和SVD滤波原理，将一个多道地震记录看作一个图，它可分解为由一系列正交的子图，通过对子图适当选择并结合其它手段，从而达到提高信噪比的目的，为奇异值分解在地球物理中的进一步应用提供了理论依据。实际数据应用表明，该方法去噪手段灵活、保真性好、分辨率高，对一些突然的脉冲干扰、侧反射、以及其他的反向干扰有明显效果。     

基于小波除噪和神经网络理论的气固循环流化床颗粒浓度预测

提出了一种将混沌的相空间重构、小波包分析和神经网络相结合的新方法用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度。首先利用小波包进行数据的消噪,然后用混沌方法重构相空间吸引子,用径向基神经网络拟合吸引子上的全局整体映射,构成混合预测模型。实验结果表明,将此混合模型用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度,能达到较好的预测效果,预测精度比奇异值分解和傅里叶变换除噪高。     

自适应相干噪声衰减技术

去除噪声是必需的地震数据处理过程。由于地表条件和地震波激发、传播以及接收条件等诸多方面的原因，时常引起地震记录上出现各种相干干扰波。本文主要针对地震数据处理中地震剖面上存在的各种相干噪声，提出了时问一空间域自适应相干噪声衰减技术，以进行信噪分离。这种方法把噪声在整个处理平面上的视速度近似看作常量(正值或负值)，可以有效地消除地震剖面上的线性噪声、面波以及多次波等，并且对信号的保真度高。本文方法是复杂地区低信噪比地震数据处理的一种理想的噪声去除方法，具有运算速度快、压制噪声效果好等优点。