微弱正弦信号的全频域检测方法

基于变型蔡氏电路模型的锁频功能,将被检测信号作为变容二极管的调制信号的一部分,实现了对微弱正弦信号的检测.用四阶龙格-库塔方法对系统相变与调制信号的关系进行了数值实验,发现调制信号频率与系统相变之间存在周期关系,利用这种周期关系,可以实现全频域信号检测.     

应用粒子群优化算法的静电放电模型参数辨识

为了获得精确的静电放电模型,提出了一种应用粒子群优化算法的静电放电模型参数辨识新方法。以Heidler雷电流方程的静电放电模型参数为辨识对象,分别以仿真及实验数据验证了该方法的可行性,并从电流波形的整体和局部两方面对拟合效果进行了评估。结果表明,与遗传算法相比,粒子群优化方法的执行速度更快,所得的辨识参数精度更高,粒子群优化方法对电流波形的整体和局部关键点的拟合度均高于遗传算法。因此,粒子群算法较遗传算法更适用于解决静电放电模型参数辨识问题。此外,从实例可以看出,粒子群算法不需要过多的初始参数值先验知识,而只须提供一个较宽的初始参数搜索范围即可获得良好的辨识结果。     

ESD模型参数识别的差分进化方法

提出了一种以差分进化算法对静电放电模型进行参数辨识的新方法。以基于Heidler雷电流方程的静电放电模型参数为辨识对象,分别以仿真和实验数据验证了该方法的可行性,并从电流波形整体和局部两方面对拟合效果进行了评估。结果表明,与遗传算法相比,差分进化算法的执行速度更快,所得的辨识参数精度更高,对电流波形的整体和局部关键点的拟合度均高于遗传算法。因此,差分进化算法比遗传算法更适用于解决静电放电模型参数辨识问题。从实例可以看出,差分进化算法不需要过多的初始参数值先验知识,而只需提供一个较宽的初始参数搜索范围即可获得良好的辨识结果。此外,本文还以差分进化算法对Bruce-Golden和Gaussian函数静电放电模型进行参数辨识,验证了该方法的适用性。