基于粒子群优化算法和RBF神经网络的水质评价方法研究

将粒子群优化算法和RBF神经网络相结合,建立了基于神经网络的水质评价模型,实现了对水质的合理评价。通过采用粒子群优化算法对RBF神经网络的参数进行优化,提高了神经网络的收敛速度和精度,进一步提高了水质评价方法的精确程度。通过与传统的神经网络水质评价方法的对比,验证了本文方法的可靠性和优越性。     

大容量铅酸蓄电池高效充电系统设计

阐述了大容量铅酸蓄电池高效充电的原理,对高效充电系统的主电路、正负脉冲充电电路、控制电路及高效充电系统软件进行了设计。实验结果表明,系统采用的高效充电方法可以有效地提高蓄电池的充电效率、延长蓄电池使用寿命,可以广泛应用于大容量铅酸蓄电池充电系统中,具有广阔的产业化前景和社会效益。     

CMOS成像式亮度计的暗电流校准方法

器件自身存在的暗电流,会导致CMOS成像式亮度计的亮度测量结果产生误差.因此,提出一种CMOS成像式亮度计的暗电流校准方法.通过分析不同程控参数下暗幅图像灰度值变化情况,确定成像式亮度计的程控参数;在此基础上,采集图像灰度值和标准亮度值,建立亮度测量模型.将校准后的成像式亮度计应用在手柄发光字符的亮度检测上,结果表明,成像式亮度计的亮度测量误差在5％以内,满足实际工业测量需求.     

基于准正交编码的MIMO空间光通信技术研究

由于自由空间光通信严重受到大气湍流引起的光强起伏,光束漂移等问题对通信性能的影响,本文研究了大气信道特性并分析了空时分组编码方案,采用MIMO技术提高自由空间光通信系统的性能。基于MIMO技术下的准正交编码方案不仅可以增强信道的抗衰落能力而且可以提供一定的分集增益和编码增益。在Matlab平台下使用蒙特卡罗模拟方法,对系统的信道容量和误码率进行数值研究。仿真结果表明:采用MIMO技术能够提高信道容量,有效改善误码性能,而且分集数越高,通信质量越好。     

基于Zadoff-Chu序列的移动数字电视接收系统频偏估计算法

针对移动数字电视接收系统频偏估计算法存在的频偏估计均方差和误码率高等问题,提出了一种基于Zadoff-Chu （ZC）序列频偏估计算法。首先通过建立信号模型,利用仿真分析了载波频率偏差对接收系统影响;其次,信标结构中的两个同步信号以半周期形式选择ZC序列,1个导频符号序列由2个ZC序列构成。因此,接收端接收的2个符号是完全相同的ZC序列,通过对1个ZC序列半周期进行自相关运算并计算频偏值,即可以完成对整个周期符号的频偏估计。仿真结果表明,相比于其它算法,频偏估计均方差可降低20~30%,增益提升约2dB。     

基于自适应逆控制的永磁同步电动机控制系统

为进一步提高交流永磁同步电动机控制性能,本文提出了基于自适应逆控制的永磁同步电动机控制系统,采用基于递推最小二乘BP（RLS-BP）算法,对永磁同步电动机系统的进行建模、逆建模和自适应控制器的设计。提高了永磁同步电动机系统建模和逆建模的辨识收敛速度以及辨识精度和系统控制精度。仿真结果表明,基于本文提出的自适应逆控制方法的永磁同步电动机系统,具有良好的动态响应,并且在电机参数摄动情况下具有较强的鲁棒性。     

基于传声器阵列的机器人声源定位系统

随着计算机技术和信号处理技术的发展,各种具有特殊功能的机器人应用到人们的生产生活中。听觉系统可以弥补机器人视觉系统存在的不足,使机器人在黑暗或有障碍物遮挡的环境中,利用声音信息感知环境中存在的目标,并对其定位,辅助机器人工作,尤其在灾难现场搜救、军事等领域,声源定位系统具有独特的优势。针对机器人声源定位系统进行研究,设计了基于传声器阵列的机器人声源定位系统,采用平面四元传声阵列,利用广义互相关算法,实现对声源的定位,具有较高的实用价值。     

基于烟花算法的压阻式压力传感器动态补偿方法

为了解决在冲击波测试过程中,压力传感器有限的工作带宽和较低的谐振频率导致测试信号发生畸变问题,提出采用烟花算法对传感器进行动态补偿方法,并针对动态补偿改进适应度函数,进一步提高补偿结果的动态性能。通过激波管测试数据得到传感器动态补偿传递函数,可将阶跃压力信号的上升时间补偿至15.0 μs,超调量降低到8.27%;对实际炮口冲击波测试数据进行动态补偿,结果显示,动态补偿可有效抑制压力传感器谐振频率的影响,提高超压峰值和正压作用时间的测试精度。