基于矢量拟合的过孔等效电路提取方法

提出了一种用于提取过孔的等效电路模型的方法,该方法通过使用矢量拟合法对散射参数或者导纳参数进行有理函数形式的拟合,建立起与有理函数相对应的等效电路模型.该电路模型既保存了实际印刷电路板过孔的物理结构信息,又很好地解决了信号完整性仿真速度的问题.文章还对单个过孔和差分对过孔进行了等效电路的建模分析,为解决包含过孔的信号完整性仿真问题提供了一种有效的解决方案,并通过与电磁场分析软件Ansoft HFSS 仿真结果的对比很好地验证了所建电路模型的有效性和正确性.     

基于Y参数的快速滤波器设计方法

针对三维全波仿真提取微波谐振腔耦合系数耗时长和提取结果不易被收敛的问题,提出了一种基于等效电路Y参数的耦合系数提取方法,并将该方法应用到改进的渐进空间映射算法的参数提取过程中,提高了滤波器的设计效率。通过一个4腔同轴腔体滤波器的设计实例进行了验证,滤波器的电磁仿真结果与理论综合结果吻合良好,证实了该方法的有效性。     

遗传神经网络在腔体滤波器结构参数优化中的应用

在工程实践中,为了减少对腔体滤波器结构参数设计的盲目性和对经验的依赖性,不断提高设计效率,提出了一种基于遗传神经网络的优化设计方法。该方法采用浮点数编码方式和自适应的交叉率、变异率,将改进的遗传算法用来优化BP神经网络的权重,在MATLAB环境下调用HFSS实现腔体滤波器的优化设计。仿真实验表明,该算法能够较精准的预测腔体滤波器的结构参数,可提高设计精度及优化速度。     

基于有理式拟合的微波耦合谐振滤波网络的计算机辅助调试

微波耦合谐振网络,包括带通滤波器和双工器等,在无线通信系统中有广泛的应用。严格的产品指标和制造误差之间的矛盾是大规模生产这类器件的主要困难所在。这篇文章回顾并总结了当前常用的一类有助于降低产品调试难度、降低整个生产成本的计算机辅助调试技术。这类方法利用有理式拟合方法,例如柯西方法和矢量拟合法,来提取网络的耦合矩阵。通过比较提取出的耦合矩阵和目标矩阵,可以诊断出一个耦合谐振器件的问题所在,从而帮助调试。文中给出了一些实际的例子来展示这些方法的可行性和有效性。     

准椭圆函数滤波器原型电路参数的优化提取

准椭圆函数滤波器是一种新型的高性能滤波器形式 ,但是由于其原型电路的形式比较复杂 ,用经典综合的方法提取其参数的效率很低 ,限制了这种形式滤波器的应用。本文结合遗传算法和Solvopt算法 ,提出了一种新的有效而灵活的准椭圆函数滤波器原型电路参数的优化提取方法     

一种实用的电子线路参数优化算法

由于电子产品的设计周期越来越短，而对其降低成本和提高质量的要求却越来越高，电子线路的优化设计日益受到人们的关注。本文提出了一种实用的电子线路参数优化算法－均匀设计多项式拟合遗传优化算法。其主要思想是采用拟合的多元多项式代替电路仿真以指导遗传算法进行搜索，以便减少电路的仿真次数。并在数据采集过程中运用均匀设计方法，不仅能减少数据采样的数目，而且能使初始群体包含丰富的信息，更利于其收敛。电路优化实例表明，本算法对设计目标复杂以及参数较多电路的优化是有效的。     

基于Workbench的导电橡胶Mooney-Rivlin参数拟合与应用

针对导电橡胶材料参数数据匮乏,且难以通过实验的方法获取导电橡胶材料参数,在研究Mooney-Rivlin本构模型原理的基础上,参考基于硬度的Mooney-Rivlin模型参数计算公式,提出了基于Workbench软件的导电橡胶参数拟合方法,使导电橡胶分析出的压缩弹性模量曲线与厂家提供的试验数据近似吻合,并给出了详细的拟合步骤。以某便携设备为例,拟合矩形导电橡胶的材料参数,并进一步分析设备的密封性及底板受力变形。实例证明该方法有效、可行。     

基于几何模型与神经网络的人体参数拟合研究

远程服装私人定制体现人工智能性,客户只需要上传几张图像,定制系统便可根据图像分析结果远程判定其尺码参数,定制合身服装。因此,利用二维图像获取人体尺寸用于服装定制是当前的研究热点,但是普遍存在参数拟合精确度不足、部分尺寸参数拟合算法缺乏的问题。就此,文章提出基于几何模型的尺寸拟合算法,对于部分尺寸采用神经网络拟合的方法。与已有算法相比,所提算法在精确度和合格率(相对误差在5%以内的比率)方面更有优势,保证各尺寸平均相对误差在5%以内,平均绝对误差不超过2 cm。所提算法灵活运用几何模型和神经网络两种方法,提高了尺寸拟合的精确度。     

利用静态方向图数值综合方法抑制电离层干扰

利用二维静态方向图数值综合方法（Numerical Pattern Synthesis,NPS）同时对方位角和俯仰角进行优化,完成高频地波雷达回波信号的数字波束形成,并利用一种基于方向图旁瓣的性能模型来确定最优参数,实现电离层干扰抑制的功能. 对8×8元方阵的仿真分析及实测的回波数据分析发现,来自空中电离层干扰的影响明显减轻,从而证明了该方法的有效性.     

遗传算法优化支持向量机的交通流量预测

交通流量预测是智能交通系统中的关键技术,针对当前交通流量预测模型存在不足,提出一种遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型。首先收集交通流量历史数据,并基于混沌理想对其进行相空间重构,然后将训练样本输入到支持向量机中进行学习,并采用遗传算法优化支持向量机参数,建立交通流量预测模型,最后采用测试样本对模型的性能进行测试。结果表明,相对于经典交通流量预测模型,本文模型可以更加准确描述交通流量预测复杂的变化趋势,提高了交通流量的单步和多步预测精度。     

改进遗传算法在DOA搜索中的应用

在对短时、低信噪比信号测向时。加权子空间测向算法（WSF）的统计性能优于Music,Esprit等测向算法,且可以对相干信号进行检测。但是因为算法实现涉及到非线性多维搜索。因此运算量很大。本文提出的改进遗传算法,是一种运算速度较快的加权子空间算法的实现算法。该算法将免疫算法引入遗传算法中,并与MVP算法相结合。解决了普通遗传算法（CGA）在DOA搜索中易早熟。后期搜索效率低的问题,拥有快速、全局的搜索能力。计算机仿真证明了该算法的有效性和鲁棒性。     

一种随机干扰数据的快速抛物线拟合算法

提供一种干扰数据的抛物线波形拟合方法,利用该方法在对接收的数据进行抛物线波形拟合的过程中,无需进行复杂的逆矩阵计算,因而可以提高信号处理的效率,满足探测器对数据处理的实时性要求。     

炸弹弹道落点参数拟合算法

针对很宽大范围抛射条件下炸弹的标准弹道系数库,提出了炸弹弹道落点参数的一种组合拟合算法。该组合拟合算法由二元插值法与神经网络法组成。首先,采用BP神经网络对炸弹弹道落点进行离线拟合,由于抛射条件范围很宽大造成了一定的拟合误差;然后,利用二元插值实时在线修正神经网络拟合所产生的计算误差。采用此组合算法对某种型号航空炸弹的弹道落点进行实时在线运算测试,通过测试实例说明,应用此组合算法进行弹道落点在线实时运算不但实时在线特性良好、拟合精度高,而且具有运算简单、结果可靠的特性。     

PCFC雷达信号测量性能分析与优化

为了提高雷达信号的测量性能,推导了脉内相位编码(Phase-coded,PC)脉间频率编码(Frequency-coded,FC)雷达信号的模糊函数,分析了该体制信号模糊表面峰值分布与FC之间的关系,定义了旁瓣矩阵均值概率,并以此为优化目标,提出了通过遗传算法优选FC,改善该体制信号模糊特性的方法。仿真结果证实,该方法能有效压低模糊表面副峰或使得副峰远离主峰,从而提高该体制雷达信号的测量特性。     

基于遗传算法的宽带加权子空间拟合测向算法

宽带信号测向一直是信号处理领域研究的难点.本文把窄带情形下的加权子空间拟合测向算法推广到宽带情形,构造了一个目标函数,然后应用遗传算法进行非线性全局优化,即可得到波达方向估计值,同时避免了对入射方向进行预估计.把本文算法应用到均匀线阵上,仿真实验结果证明了算法的有效性.     

零陷展宽对角载入算法

提出了零陷展宽对角载入算法,该算法既解决了干扰在快速运动时,干扰零陷过窄的问题,又解决了协方差矩阵误差和导向矢量误差存在时,算法稳定性变差的问题。同时,通过对角载入因子和采样协方差矩阵间的关系确定了对角载入算法载入因子的值。计算机仿真结果表明该算法有很好的稳健性,以及较宽的零陷。     

激光焊接熔池的实时检测与分析

激光精密焊接技术在焊点的精确定位以及焊接缺陷的实时检测方面还存在一些有待解决的问题。激光焊接过程会产生大量的等离子体, 严重影响机器视觉系统的成像质量。试验证明, 通过给机器视觉系统添加同轴辅助照明光源可实时获得清晰的熔池图像。在理想状态下, 激光焊接的熔池形状应为圆形, 根据这一特点设计了速度较快且准确度高的矩阵法进行熔池边缘的快速检测。利用圆拟合的方法在获得熔池中心坐标和半径的同时, 还可进行边缘缺陷的实时检测。