基于改进的MFCC战场被动声目标识别

从战场声信号与语音信号特征的相似性出发,提出基于MFCC参数的战场声目标识别方法。针对战场环境存在强噪声干扰情况,提出一种改进的MFCC特征参数（DWTMFCC）提取方法,该方法将小波分析和Mel倒谱分析结合,提高了特征参数的鲁棒性。仿真结果表明：在噪声条件下,利用DWTMFCC参数进行声目标识别,平均识别率比MFCC参数高出3．134个百分点,信噪比为5dB时．识别率仍达到93．67％。     

直升机声信号谐波集及小波子空间能量特征提取与识别

对目标识别中的特征提取技术进行了研究，介绍了两种用于被动声信号特征提取的方法．分别将谐波集(HS）频率和不同尺度小波子空间能量作为特征矢量，给出相应的算法；并利用实测信号将这些技术运用到直升机目标的识别问题中，利用kNN分类器对直升机目标和非直升机目标进行分类。结果表明这两种方法都能达到较高的正确识别率。     

一种新的可应用于声目标识别的倒谱系数

提出一种新的倒谱系数,与目前广泛采用的美尔倒谱系数( MFCC)相比有以下改进：1）基于听觉外周模型改进了美尔频率倒谱系数( MFCC)的三角滤波器;2）用与频率相关的指数压缩代替固定的对数压缩;3）分析了频率的临界带变换在语音识别中所起的作用,从声目标识别的角度提出在临界带变换中引入与信号相关的自适应机制。通过4组声目标识别仿真对比试验,表明了新的倒谱系数比MFCC在抗噪声能力方面有明显提升。     

基于最佳基数目的目标分类研究

根据小波包理论及其算法提出了一种对直升机和坦克进行分类的新方法：对未知目标的某段信号用小波包算法处理后，以熵函数作为信息代价函数，根据熵的大小确定该信号的最佳基，然后统计最佳基数目，最后根据该数目是否落在预定门限内来判别目标是直升机还是坦克。应用此法对外场数据处理的结果表明，该方法能够较好地达到分类目的。     

多特征和APSO-QNN相结合的语音端点检测算法

针对传统端点检测算法在多种复杂噪声环境下端点检测正确率低、鲁棒性较弱的问题,提出多特征和加速粒子群优化量子神经网络(APSO-QNN)相结合的端点检测算法。该算法通过提取语音信号的短时能量特征、循环平均幅度差函数特征、频带方差特征及美尔频率倒谱系数特征,将这些特征量输入量子神经网络(QNN)进行学习并利用加速粒子群算法对量子神经网络参数进行优化,构建语音端点检测模型,实现对信号的类型的判别。仿真实验结果表明,该方法不仅提升了语音端点检测的正确率,而且降低了虚检率与漏检率,具有较强的抗噪鲁棒性。     

基于MFCC参数和HMM的低空目标声识别方法研究

提出了一种战场声目标识别方法，模拟人耳的听觉机理提取更能反应出声音信号动态特征的Mel倒谱系数（MFCC）作为识别战场低空目标的参数；利用隐马尔可夫过程具有很强地表征时变信号的能力来表现声信号随时间变化呈现出的模式演变现象，建立隐马尔可夫模型（HMM）；由K-均值聚类得出HMM模型的练和识别特征向量，识别时设定阈值判定输入的未知声信号。实际数据的分析结果表明了该识别方法的准确性与有效性。     

基于小波包和HMM的战场声信号识别

针对战场声信号复杂多变的特点,提出了一种基于小波包特征参数(WPFC)和隐马尔科夫模型(HMM)相结合的战场声目标识别方法。该方法利用小波包对信号高、低频段能进行精细划分,从而得到更能反映战场声信号特征的小波包特征参数;并利用HMM具有很强的表征时变信号能力的优点,将HMM作为训练识别模型。仿真结果表明了此方法的准确性和可行性。     

直升机与树林复合测试目标识别算法研究

针对直升机目标与树林背景复合信号开展了目标识别算法研究。通过各算法对实测数据识别概率的比较，基于小波包的识别算法对于小尺度的识别距离其识别性能较好，采用小波包频谱法截取频谱较低的前两阶频谱，选择频谱宽度、峰值位置等参数可获得较高的目标识别概率。     

基于小波包和概率神经网络的滚动轴承故障诊断

为更好实现滚动轴承的状态监测和故障诊断,提出了基于小波包分析的特征向量提取算法。通过小波包分析对信号的高频和低频进行同样精度的分解,再将有效特征向量作为概率神经网络的输入,实现滚动轴承状态监测和智能化模式识别。结果表明,小波包变换可提高信号的频率分辨率,概率神经网络可充分利用故障先验知识,两者相结合能更有效地突出故障特征。     

一种基于小波和神经网络的故障诊断系统

基于小波变换的时频域局部化特征及神经网络的非线性映射特征,以滚动轴承为例,将小波变换和神经网络的优点结合起来.运用小波变换提取滚动轴承振动信号各频率成分的能量作为故障特征参数,将其作为神经网络的输入进行训练和故障识别,利用BP网络实现了对滚动轴承的故障诊断,取得了较好的效果.     

多波段目标特性同步测试技术

针对目前国内缺乏对地面目标进行多波段同步测试的技术手段,设计一种能对地面目标进行多波段同步测试分析的系统。系统由测试和分析模块构成。该测试分析系统利用光电自动跟踪转台完成对地面目标相同状态下多波段信息及位标信息的采集,通过后期数据分析处理得到以位标作为基准的目标特性的多波段信息。测试表明：该测试系统对地面目标的多波段同步测试,改变了传统手段离散性大、同步性不高的技术现状,为地面目标近场特性的测试研究提供了新的技术手段。     

高超声速飞行器转捩特性及表面特征研究

高超声速飞行器飞行时,会出现转捩问题,其对飞行器力/热特性和飞行器的设计均有显著影响。本文采用数值和工程方法相结合,对高超声速飞行器迎风面的转捩情况进行预测,同时对飞行器表面粗糙度和表面缺陷对转捩特性的影响进行研究。本文得到了飞行器飞行的转捩高度,同时,获得了转捩特性与表面粗糙度、表面缺陷的相关关系,对该类飞行器的设计有一定借鉴意义。     

烟火剂型底部排气药柱特性研究

文中用底部排气技术增程原理及实际试验数据分析烟火剂型底排药柱工程应用中需要重点检测的特性参数——静态燃烧时间的意义．利用试验数据分析计算药柱静态燃烧时间对满足射程可靠性的影响．通过分析药柱燃烧机理、物理特征量、试验数据、制造工艺、失效机理．查找影响底排装置固有可靠性的原因,从技术和管理层面提出确保底排药柱可靠性的措施。     

回转叶片式磁流变减振器的特性研究

在一定假设的基础上,建立了回转叶片式磁流变减振器的阻尼力计算模型,通过原理性试验验证了理论分析的合理性,提出了可调倍数的概念,指出了获得较大的可调倍数是回转叶片式磁流变减振器获得实际应用的关键技术。对如何提高可调倍数提出了一些看法。     

超磁致伸缩材料的特性及其应用

超磁致伸缩材料因具有优异的性能,给电工行业带来了新的活力,在军民两用高技术领域有着广泛的应用前景。着重介绍超磁致伸缩材料的性能及其在各领域中的应用。     

基于信息系统的体系作战能力模型分析

从复杂性系统的涌现现象出发,描述作战体系的涌现性与体系作战能力之间的量质关系,探讨了基于信息系统的作战体系涌现的本质,研究体系作战能力涌现的Agent实体描述方法,建立了作战能力涌现性数学评估模型,为基于信息系统的作战能力定量描述提供了研究思路。     

遭毁伤导弹弹道特性仿真分析

针对结构毁伤引起导弹偏航问题,进行了遭毁伤导弹六自由度全弹道数字仿真分析.建立了导弹六自由度运动方程组,在Matlab/Simulink实时仿真平台下开发了导弹全弹道数字仿真系统,进行了遭毁伤导弹终点状态和飞行轨迹特性分析,研究结果对新型反导技术发展具有一定参考价值.     

操纵台输出曲线修正设计与实现

针对机械式操纵台输出曲线单一、难于满足操控要求的问题,通过利用存储器函数变换技术,修正操纵台输出曲线来满足射击操控要求。首先给出了操纵台曲线修正设计方案,然后给出了实现非线性化的修正电路的电路原理图。该电压修正电路已成功应用于实际射击控制电路中,并取得了满意的效果。     

开关式电容滤波器的输出特性分析

为了研究开关式电容滤波器的输出特性和频率响应,采用了连续系统时域分析方法,建立了滤波器的输出特性模型和频率响应模型,并进行了仿真。通过仿真曲线可以看出,滤波器的输出是一个逐渐稳定的迭代过程,只有当输入信号频率与开关信号频率相等时才有最大输出,证明了该滤波器具有较强的频率选择和一定的相位选择功能,其结果与实际测量结果一致。     

制导炸弹弹体动力学特性分析研究

介绍了制导炸弹弹体动力学特性分析的一些基本概念,对在制导炸弹弹体动力学特性分析中所使用的基本方法和所需要的一些前提条件进行了分析研究;以假想的制导炸弹模型为例子,重点对该制导炸弹弹体动力学特性分析过程中的模型线性化进行了详细地推导,得出了线性化之后的扰动方程,并进一步对得到的扰动方程进行分析,得到弹体的传递函数;最后,对假想的制导炸弹弹体的动力学特性进行了仿真分析。