任意线性集总网络FDTD建模新方法

提出了一种新的任意线性集总网络的时域有限差分法建模方法,首先将集总网络的频域导纳参数写成多个有理分式之和的形式,通过逆傅里叶变换技术将其变换到时域,然后利用分段递推卷积技术直接将时域导纳参数代入时域有限差分法迭代方程中完成计算．与基于Z变换的建模方法相比,新方法需要较少的变量,同时保留了其显式差分的特点,并具有相同的计算精度．最后,利用该方法对单端口和双端口微带线网络进行建模,计算结果与Z变换建模方法得到的结果吻合．     

SPPI可程控六端口功率指示器

SPPI可程控六端口功率指示器用于六端口自动测试系统中,可对六端口的四个功率输出进行同时采集,然后经A/D变换器顺序变换,并将数据送至微型机内进行运算,可对微波器件或单端口网络进行反射参数的自动测试,机内有微处理器,以少量硬件主要用软件方式实现IEC—625标准进口。     

校准六端口反射计的一种新方法

提出了一种校准六端口反射计的新方法——共轭线性化法．该方法将复杂的非线性方程组转化为简单的线性方程组,简化了校准方程的求解过程．对整个测量过程进行了数值模拟．结果表明,该方法计算简单、数值稳定性好,是一种可行的校准方法．     

(p+q)端口有源回转器——多端口电网络新单元元件

用群论的方法证明了二端口有源回转器是二端口电网络基本单元元件,根据二端口有源回转器在二端口电网络元件体系中的地位,提出了一类多端口电网络元件——(p+q)端口有源回转器,并且给出了(p+q)端口有源回转器的定义,用微电子集成电路实现了(p+q)端口有源回转器,利用(p+q)端口有源回转器实现了实阻抗和导纳参数矩阵.     

基于多端口网络理论的系统级EMC预测方法

提出了一种基于多端口网络理论的EMC预测方法,能够实现复杂系统内多干扰源/敏感设备并存情况下的EMC预测。应用该方法进行复杂系统EMC预测时,将系统内部耦合作为多端口网络,将由电器部件构成的干扰源或敏感设备统一为网络端口处理,由网络耦合特性和端口特性进行系统级EMC预测。同时,给出了系统级EMC的预测方法,以及预测所需的网络耦合特性和端口等效特性的建模方法,并通过预测电动汽车电机系统对车载天线末端的骚扰电压,来对所提出方法的有效性进行验证。     

MEMS惯性传感器的系统级建模技术研究

阐述了基于多端口组件网络的MEMS建模方法——把MEMS器件分割为多个功能结构部件，并建立其参数化多端口组件模型，通过组件端口的相互联结形成的网络表征整个MEMS器件。根据物体的相对运动理论并采用能量法表述了建立微惯性器件的组件模型的一般方法。在此研究基础上，形成了MEMS的可重用组件模型库并以此建立了一电容式微陀螺的系统级模型。仿真结果表明多端口组件网络方法是快速建立和仿真MEMS系统级模型的有效方法，而物体的相对运动理论和能量法对建立惯性MEMS的组件模型具有普遍指导意义。     

二端口网络参数求取的两种方法

本通过例题介绍了求取二端口网络参数的两种理论方法，且作了比较，便于初学较好地理解二端口网络概念．并掌握求取参数的方法。     

含固态限流器的变结构电力系统故障计算的补偿法

将网络操作、伴有固态限流器动作的短路故障统一处理成电力系统网络结构变化,采用向网络操作端口、虚拟固态限流器端口和虚拟短路故障端口分别接入一组虚拟网络来模拟变结构电力系统中伴有固态限流器动作的各种短路故障,建立起故障计算模型。基于补偿法,借助于相序参数变换技术,提出了一种含固态限流器的变结构电力系统短路故障计算的新方法。这种方法的主要特点在于：可适应电力系统网络拓扑结构变化;模拟网络操作、伴有固态限流器动作的短路故障所需的虚拟网络相互独立、结构简单;互感线路故障与非互感线路故障模拟方法完全相同;可精确模拟金属性与非金属性短路故障;故障计算无需修改原网数学模型。     

一种建立电路状态方程的新方法

本文提出以关联矩阵直接表示多端口网络的混合参数矩阵的公式,再根据电抗移出法获得了一种建立状态方程的新方法。该法使状态方程的系数矩阵直接用电阻性网络的关联矩阵和支路导纳矩阵来表示。 本方法的优点是用于网络机助分析中降低了计算的复杂度,并且适用子含非线性电抗的网络。     

校准负载不理想对矢量网络分析仪剩余误差影响分析

本文介绍了矢量网络分析仪单端口误差模型,给出了基于开路器、短路器及匹配负载进行单端口的校准方法,分析了由于校准负载的不理想,对校准后剩余方向性、源匹配和反射跟踪等关键技术指标的影响。     

全面最小二乘法在多端口反射计校准技术中的应用

文中应用全面最小二乘法（ＴＬＳ）于多端口反射计的校准中,并与传统的最小二乘法（ＬＳ）进行了比较．实验结果表明,全面最小二乘法的精确度优于传统最小二乘法．     

基于神经网络的PWM整流器矢量控制研究

建立电压型PWM整流器的一般数学模型,运用坐标变换技术得到其在两相旋转dq坐标系下的数学模型,并采用SVPWM整流器的双闭环控制系统。针对PI控制器参数整定困难的问题,利用神经网络的自学习功能,设计一种基于BP神经网络的PI控制器,实现PI控制器的参数自整定。最后利用MATLAB提供的电力系统工具箱构建PWM整流器的滞环控制系统和矢量控制系统的仿真模型进行仿真实验对比。仿真结果表明,基于BP神经网络的矢量控制系统超调量被抑制,系统鲁棒性增强。     

双馈电机初始并网的两种新方法

本文提出了两种双馈电机定子并网发电初始并网的方法,并实现无冲击电流初始并网.根据网侧电压与定子侧电压的关系,采用标量分析法,创新性地推导出能准确、直观的表现出满足并网条件的包络线,为双馈电机初始并网提供了理论依据.文中提出的空间矢量分析法,对网侧电压和定子侧电压空间矢量进行分析,使得合闸条件的分析过程得以简化.最后通过双馈电机并网实验验证了所设计方法的正确性和可行性.     

基于支持向量机的网络入侵异常检测

针对入侵检测系统(IDS)这门新兴的安全技术,提出了一种基于支持向量机的网络入侵异常检测模型,以支持向量机(SVM)的二类分类能力对网络入侵进行异常检测,实验结果与ANN方法结果相比较证明:该方法具有较高的准确性,而且可以大大缩短训练与检测时间.     

基于支持向量机的时序周波波形分类方法

针对电力系统输出的周波波形多的特点,提出一种基于小波分析和支持向量机（SVM）的时序周波波形分类方法,实现三相电压源型逆变器的故障分类.利用离散正交小波变换(DOWT)将周波序列变换成小波系数矩阵,利用奇异值分解(SVD)的方法获得系数矩阵的奇异值向量,作为周波序列的特征值.建立基于新的Huffman树来实现支持向量机策略的多类分类模型.将奇异值分解得到的特征向量应用到该分类模型,判断逆变器的故障类型.仿真结果表明,该模型的平均期望准确率比基于普通二叉树的支持向量机多类模型高3.65%,分类准确率达到99.6%.     

矢量量化的几何方法

矢量量化是一种非常重要的数据压缩技术.其应用最多的聚类算法复杂度随着码率和维数的乘积指数增长.为了减小复杂度,本文给出几种适用于特定信源的几何矢量量化方法如适用于高斯信源的椭球矢量量化(EVQ),适用于拉普拉斯信源的棱锥矢量量化(PVQ).最后,针对几何分布不规则的一般信源,给出一般的几何矢量量化方法--标量矢量量化(SVQ).     

基于双联支持向量机的入侵检测技术

为提高网络入侵检测系统的性能,提出基于双联支持向量机的入侵检测方法。介绍网络入侵检测系统工作的基本原理;引入双联支持向量机和入侵检测分类器;构建基于双联支持向量机的入侵检测模型。仿真结果表明,该方法可以在样本数据很少的情况下,高速率、高精度地对计算机网络安全进行检测,适用于入侵检测系统。     

现代微波网络分析中的几项新技术

简要介绍现代微波网络分析中增强电子校准的原理、混合模S参数的概念和应用、以及用矢量网络分析仪在高功率下精确测量S参数的方法。     

三维永久磁铁磁场的标量磁位数值计算

论述了三维永久磁铁磁场的标量磁位有限元计算方法，并通过实例将标量闰方法与矢量磁全方法作了比较，结果表明，在计算精度相同的条件下，标量磁位方法比矢量闰方法耗用较少占用较少的计算机内存。     

具有高区分度的视频火焰检测方法

为了在视频监控系统中准确地判断火焰区域并预测火灾的发生,提出一种新的基于人工神经网络的视频火焰检测方法.该方法在分析火焰的运动和三维颜色特征的基础上,分别通过傅里叶变换和圆形度分析、角点检测的方法研究火焰的闪烁频率、几何形状对应的时空域特征,采用获得的各类特征构成概率向量作为人工神经网络分类模型的输入,输出表示火灾发生的概率.在保持检测准确率的同时,该方法通过实验选择最优的参数组合解决神经网络容易陷入局部极值及收敛慢的问题.该方法可以区分大空间（隧道、仓库、博物馆等建筑物）中闪烁的车灯和真实火焰,能够避免在实际的视频监控系统应用中将闪烁车灯误判为火焰,有效减少环境光对检测结果的影响,降低火灾火焰的误报率.实验结果表明,采用该方法在保持检测实时性的同时,能够达到96%的检测正确率.