参数化的可重构系统抽象模型

为使可重构系统的设计空间搜索方法不依赖于任何具体的可重构结构,总结了描述可重构系统的结构特征参数,提出了可重构系统结构的层次 参数模型.该模型是一个层次化结构的通用模型,逐层向下由顶层结构、块结构、单元结构和功能结构4部分组成,每种结构代表一个层次.通过将各种参数代入模型中的各个描述项,可以描述影响可重构系统性能的结构特征.利用该模型分别对2种典型的动态和静态可重构系统进行了描述,应用结果表明,系统的结构特征均可通过自顶向下4层结构描述清楚,体现了模型良好的扩展性和通用性.     

桥式起重机的参数化模型设计

文章主要论述了如何提高起重机的设计水平,提出了桥式起重机的参数化模型的建立以及实现.利用计算机模拟与仿真技术、人工智能技术、并行工程、CAD/CAPP/CAM/CAE和多媒体技术等,模拟现代制造环境或显示制造过程,使其呈现现实制造系统的运行状态或现实产品的性能,能大大提升起重机行业水平,提高企业经济效益.     

非平稳随机信号分析处理方法研究

本文介绍了非平稳随机信号短时傅立叶变换、Gabor变换及小波分析等几种分析处理方法,给出了具体的分析方法及各自的适用范围。     

基于小波消噪的改进的非参数解集模型

首先对文献[2]提出的非参数解集模型进行了改进，然后建议了用小波技术对水文序列进行消噪处理再估计非参数解集模型中的带宽系数的策略。改进的非参数解集模型无需对水文序列相依结构（线性或非线性）和概率分布形式（正态分布、P-Ⅲ型分布）作假定，且能保持水文序列的各种统计特性，适用于时间量和空间量的随机解集。最后以金沙江流域某站月径流随机模拟为例进行验证，研究表明：改进模型能反映实测月径流系列的变化特性，因而用于水文随机模拟是可行的。     

液压系统集成块的信息化与参数化模型研究

提出了由集成块6个表面的描述矩阵组成的信息化模型和参数化模型的概念,基于集成块的几何特点导出了孔道通断检验计算条件.详细分析了集成块孔道和集成块表面的信息化模型及其变换方法.所建立的信息化与参数化模型不仅为集成块的优化设计和计算机辅助绘图提供了方便,也为实现集成块的数字化制造和信息化管理奠定了基础.     

液压系统集成块的信息化与参数化模型研究

提出了由集成块6个表面的描述矩阵组成的信息化模型和参数化模型的概念,基于集成块的几何特点导出了孔道通断检验计算条件．详细分析了集成块孔道和集成块表面的信息化模型及其变换方法．所建立的信息化与参数化模型不仅为集成块的优化设计和计算机辅助绘图提供了方便,也为实现集成块的数字化制造和信息化管理奠定了基础．     

基于非参数化概率模型的CT肝脏图像分割

将肝脏组织从CT图像中提取出来是肝脏图像处理的重要环节.本文利用非参数化嘎誓Ｐ凸乖焖郊莼乃俣群?提出了一种改进的肝脏CT图像分割方法,得到了较好的分割结果.对肝脏CT图像进行分割的实验表明,该方法准确度高、抗噪性能良好.     

中医脉象信号的参数化双谱估计及切片分析

采用ARMA参数化双谱估计法对15例吸毒者和15例正常人的脉象信号进行了参数化双谱估计.在得到每一例脉搏波的归一化双谱幅值对角切片后,应用K-L变换得到30个样本特征向量,然后设计4-9-1的BP神经网络进行模式识别.除1例正常人被误判外,其余的受测者全部予以正确识别.研究结果表明,归一化双谱对角切片与K-L变换相结合的方法是提取中医脉象信号特征的有效方法.这种方法与BP神经网络的联合应用,对海洛因吸毒者和正常人的脉象信号具有很高的识别率.     

基于小波变换的非平稳信号分析与处理

针对傅里叶变换在非平稳信号分析中的难点问题,将小波变换和短时傅里叶变换应用于典型的非平稳信号,进行时频分析研究,所获得的特性比普通的傅里叶变换构成的频谱分析结果更清晰、准确,表明这两种时频分析方法独有的优越性、正确性、实用性.小波的多分辨特性更使得分析结果优于短时傅里叶变换.在此基础上用该方法对小波时频分析方法的抗噪性能进行研究,并从小波基函数的性质和实际仿真效果两方面设定参数,得出最优分析结果,改善了小波时频分析方法在高频处频率不易确定的问题.     

洪水随机模拟的非参数优动量近邻自展模型

洪水过程非参数随机模拟是一个崭新的课题,现首次这课题作了一些探讨。首先介绍非参数最近邻自展模型原理并进行改进,提出了非参数扰动最近邻自展模型,然后将ＰＮＮＢ模型应用于洪水水随机模型。该尝试为洪水过程随机模拟提供了一种非参数途径。     

Features of energy distribution for blast vibration signals based on wavelet packet decomposition

Blast vibration analysis constitutes the foundation for studying the control of blasting vibration damage and provides the precondition of controlling blasting vibration. Based on the characteristics of short-time nonstationary random signal, the laws of energy distribution are investigated for blasting vibration signals in different blasting conditions by means of the wavelet packet analysis technique. The characteristics of wavelet transform and wavelet packet analysis are introduced. Then, blasting vibration signals of different blasting conditions are analysed by the wavelet packet analysis technique using MATLAB; energy distribution for different frequency bands is obtained. It is concluded that the energy distribution of blasting vibration signals varies with maximum decking charge,millisecond delay time and distances between explosion and the measuring point. The results show that the wavelet packet analysis method is an effective means for studying blasting seismic effect in its entirety, especially for constituting velocity-frequency criteria.     

Features of energy distribution for blast vibration signals based on wavelet packet decomposition

Blast vibration analysis constitutes the foundation for studying the control of blasting vibration damage and provides the precondition of controlling blasting vibration. Based on the characteristics of short-time non-stationary random signal, the laws of energy distribution are investigated for blasting vibration signals in different blasting conditions by means of the wavelet packet analysis technique. The characteristics of wavelet transform and wavelet packet analysis are introduced. Then, blasting vibration signals of different blasting conditions are analysed by the wavelet packet analysis technique using MATLAB; energy distribution for different frequency bands is obtained. It is concluded that the energy distribution of blasting vibration signals varies with maximum decking charge, millisecond delay time and distances between explosion and the measuring point. The results show that the wavelet packet analysis method is an effective means for studying blasting seismic effect in its entirety, especially for constituting velocity-frequency criteria. Foundation item: Project(50490272) supported by the National Natural Science Foundation of China; project(2004036430) supported by the Postdoctoral Science Foundation of China     

关于小波函数的结构及条件的研究

首先分析了Fourier级数的基本结构，进而探讨了小波变换中的核函数——小波函数的结构，并研究了小波函数的允许条件及其等价条件．     

基于负荷分解的短期负荷预测传递函数模型

短期负荷预测主要用于预测未来几小时、1天甚至几天的负荷,对电力系统运行的安全性和经济性具有重要意义。时间序列模型在电力系统短期负荷预测中得到了广泛应用。然而,这种方法的一个主要缺点是无法将影响负荷预测的主要因素之一即气象因素考虑进去。在此背景下,首先基于历史负荷数据,采用传统的分解方法提取出负荷中的周期分量,得到剔除周期分量后的非周期分量。在此基础上,首先采用逐步回归法筛选出影响负荷非周期分量的主要因素,之后发展了预测负荷非周期分量的传递函数模型。最后,用广东电力系统实际负荷数据对所发展的短期负荷预测模型的准确性进行了验证。     

基于小波变换的支持向量机短期负荷预测

提出了一种基于小波分解和支持向量机的短期负荷预测方法.首先利用小波变换把负荷序列分解成不同频段的子序列,对高频序列利用软阀值消噪法去除负荷噪声;对降噪后的负荷序列利用不同的小波进行分解.然后用相匹配的支持向量机模型预测各子序列.仿真结果表明db4小波的预测精度最高,平均绝对预测误差为1.6692%.所得结果同直接用支持向量机预测结果进行比较表明,该方法是有效的.     

负荷预测的线性稀疏数AR预测模型

对时间序列线性ARIMA模型的建模和预测方法进行了总结,根据其特征提出了采用稀疏数AR模型代替ARIMA模型作为通用线性预测模型,并给出了模型搜索算法,使得时间序列线性预测模型的建模过程无需人的干预而能通过程序自动完成。     

短波OFDM信号调制参数估计算法研究

结合正交频分复用(OFDM)信号二阶循环特性,针对短波中OFDM信号参数估计这一重要问题,对基于循环自相关函数截面的OFDM信号参数估计算法进行了修正,推导了估计码元速率参数时谱峰的搜索范围,增加了其算法的子载波带宽估计功能。根据修正算法得到子载波带宽,确定小波尺度因子,基于OFDM信号功率谱的等波纹特性,利用小波方法对OFDM信号实际使用子载波个数的倒谱估计方法进行了改进。实验结果表明,这两种算法估计OFDM信号参数时具有良好性能。     

Wavelet time series MPARIMA modeling for power system short term load forecasting

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＦｏｒｔｈｅｅｃｏｎｏｍｉｃａｎｄｓｅｃｕｒｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｐｏｗｅｒｓｙｓ ｔｅｍｓ ,ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｆｕｔｕｒｅｌｏａｄｄｅｍａｎｄ ,ｉｎｐａｒｔｉｃｕｌａｒｓｈｏｒｔｔｅｒｍ (2 4ｈｏｕｒｓａｈｅａｄ)ｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ(ＳＴＬＦ)ｉｓｉｍｐｏｒ ｔａｎｔ .Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｆｕｎｃｔｉｏｎｓｓｕｃｈａｓｕｎｉｔｃｏｍ ｍｉｔｍｅｎｔ,ｈｙｄｒｏｔｈｅｒｍａｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ ,ｉｎｔｅｒ ｃｈａｎｇｅｅｖａｌｕ…     

某复杂大跨度站房屋盖结构静力加载试验模型设计

主次桁架、变椭圆截面钢斜柱、钢管格构式斜柱、单层椭球壳和鱼眼形结构共同组成了一复杂大跨度站房屋盖结构。为进一步了解结构的力学性能,对该结构进行了试验模型设计并完成了模型静力加载试验。模型设计过程中,在结构纵向截取有代表性的基本单元,其涵盖了屋盖的主要结构特征,并制作了1∶20的大比例缩尺模型。在模型设计中利用相似原理进行了各参数相似比的确定,然后进行了屋盖结构与下部结构间的支座条件模拟。为验证缩尺模型的合理性,对实际模型与试验模型采用有限元软件进行了相似原理验证。验证结果表明：缩尺结构模型能够反应实际结构的基本受力性能。该文的研究成果可为类似工程的模型试验设计与制作提供参考。