稳定分布噪声下基于Merid滤波的跳频信号参数估计

常规时频分析方法是处理跳频(FH)信号的有力工具,但在稳定分布噪声环境下无法有效地实现参数估计。该文提出基于Merid滤波的时频分析方法对跳频信号进行参数估计。Merid滤波器可以有效地抑制稳定分布噪声,该文先对观测信号进行Merid滤波,再采用短时傅里叶变换(STFT)进行参数估计。仿真结果表明,在稳定分布噪声环境中,该方法的跳频信号参数估计性能优于基于分数低阶和基于Myriad滤波的两种时频分析方法。     

液力调速在矿山风机水泵渣浆泵上的应用与节能

介绍了液力调速的节能原理、功能及其在矿山风机、水泵上的应用。     

用三层网络逼近任何连续函数

在神经网络基础理论中，有一个这样的问题：怎样用三层网络实现对任意连续函数的映射，本文利用Ｋｏｈｏｎｅｎ提出的Ｓｅｌｆ－Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ ＦｅａｔｕｒｅＭａｐ竞争型网络以及区域的２Ｍ－分割概念，解决了用具有有限个隐层单元的三层网络以任意精度逼近一个连续函数的问题，具体的网络结构和学习算法已给出。     

浅基桥梁墩台下游防护拦沙坝的试验研究

针对典型工程采用水力模型试验的方法对桥墩下游拦沙坝的稳定及防护作用进行了研究,实例表明,在桥墩下游修建拦沙坝作为遏制浅基桥梁附近河段溯源冲刷的工程防护形式是可行的,拦沙坝减缓桥墩附近局部冲刷的作用明显,提出的防护拦沙坝的形式、尺寸等参数为浅基桥梁工程防护设计提供了参考依据。     

隐形耳机探测器的研发与应用

根据利用无线电设备考试作弊的特点,介绍了无线电考试作弊设备的原理、形式以及考试主管部门目前的应对措施,着重介绍了隐形耳机探测器的研发与应用。     

强化技术培训措施 加快兖州市农机推广步伐

<正>农机技术培训是实施科教兴农、兴机富农战略的重要内容,是农机推广的重要手段。近年来,山东省兖州市农机局提高认识强化培训,在技术培训工作中,坚持"4个结合",抓住"4个特点",加快了农机新技术新机具的推广应用步伐,提高了农机在农民增收、农业增产和农村经济发展中的贡献份额。     

基于振动信号EMD分解与支持向量机的有载分接开关机械故障诊断

本文中作者将经验模态分解与支持向量机算法引入到有载分接开关机械故障识别领域。通过对有载分接开关振动信号进行经验模态分解,并选取前5个本征模态函数的能量作为输入特征参量,利用支持向量机算法对有载分接开关弹簧储能不足、触头松动、触头磨损3种机械故障进行了识别,同时比较了不同核函数对支持向量机分类结果的影响。     

基于稳定分布噪声稀疏性及最优匹配的跳频信号参数估计

目前基于压缩感知的跳频信号参数估计方法大多是在高斯背景噪声下进行的研究,而在非高斯稳定分布脉冲噪声环境下,已有基于高斯噪声数学模型设计的算法性能下降。针对上述问题,该文分析了稳定分布噪声的大幅值脉冲满足近似稀疏性条件,利用跳频信号与噪声之间的时域特征差异将信噪分离,实现噪声抑制。并在压缩感知框架下,建立与跳频信号特点相匹配的3参数字典,采用最优匹配(Optimal Match, OM)方法对跳频信号自适应分解,获取匹配原子,基于这些时频原子包含的信息估计跳频信号的参数。仿真验证表明,在稳定分布噪声中,与常规的跳频信号估计方法相比,该文提出的先利用噪声稀疏性去噪,再采用最优匹配提取跳频信号参数的方法(Sparsity-OM, SOM),能够较好地抑制脉冲噪声,获得准确的参数信息,具有良好的鲁棒特性。     

基于循环自相关的PSK信号码速率估计的噪声影响分析

采用循环自相关函数或基于循环自相关的循环统计量可以有效地估计PSK信号的码速率。与理论分析结果不符的是,实际中不具有循环平稳性的平稳噪声仍对基于循环自相关处理的PSK码速率估计有影响。该文分析了这类影响产生的原因,推导了循环自相关处理后,不期望项(即由平稳噪声所产生的项)的均值和方差的数学表达式,并给出了高斯白噪声情况下的简化表达式。仿真实验证明了这些结论的正确性。     

基于平均内积和相关判决函数的 DSSS信号伪码序列盲估计

针对已有扩频码估计方法计算复杂度高的问题,提出一种基于平均内积和相关判决函数的扩频码估计方法.首先采用窗长为伪码周期的滑动窗函数将信号划分为不重叠数据段,以各分段数据为行向量依次排列构造数据矩阵,并根据不同起始点条件下分段后所对应矩阵平均内积的最大值确定伪码同步起始点;然后在实现伪码同步的基础上,利用相关判决函数估计出伪码序列各码元与第1个码元之间的符号关系,从而实现伪码序列的盲估计;最后通过理论推导说明所提方法的有效性,并在相同的实验条件下分别给出该方法与基于特征分解、三阶相关的常见方法在扩频码估计的性能和计算量上的仿真对比.实验数据表明,在SNR\geqslant3$时,所提出的相关判决函数法可以得到准确的估计,且计算量相比特征分解、三阶相关法也大大降低了.