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991.
一种自适应的EMD端点延拓方法 总被引:20,自引:1,他引:20
由美国国家航空航天局(NASA)的Huang等发明的经验模态分解(EMD)是一种先进的信号处理方法,能够有效地获得非平稳信号的时频特征,但是其利用样条曲线构造信号上下包络线的过程中存在严重的端点问题.在研究了该问题已有方法的基础上,提出了一种基于波形匹配的自适应端点延拓方法,采用信号内部和端点处变化趋势最为相似的子波来对端点处的信号进行延拓.该方法充分考虑了信号的内在特性以及边缘处的变化趋势,使端点处的延拓更加合理,从而使得三次样条曲线在端点处不会发生大的摆动.实验表明该方法能够有效地抑制端点效应. 相似文献
992.
993.
本文针对FS-BLAST算法中的误码扩散问题提出了一种新的分层迭代方法:部分最大似然分层迭代(MLIC)算法。FS-BLAST由于采用了干扰对消的方案,不可避免的产生了误码扩散问题。在本文中,提出了一种新的部分最大似然分层迭代方案,它在分层迭代算法中引入最大似然的概念,是最大似然检测和分层迭代算法的折衷。从实验仿真中,可以看出,这种改进的算法比传统的FS-BLAST和已有的迭代算法具有更好的系统性能。 相似文献
994.
为了研究纵向涡流对柱锥体喷动床内颗粒横向混合规律的影响,采用双流体模型对带纵向涡发生器喷动床内的气 固两相流动规律进行了数值模拟,分析了纵向涡流效应及纵向涡发生器排数(1~3排)对喷动床内颗粒相运动规律的影响。结果表明,纵向涡流能够有效地增加喷动床内近环隙区域颗粒的体积分数,使得颗粒沿径向分布更加均匀。其中2排纵向涡发生器能够使喷动床内整体颗粒体积分数沿径向分布实现最均匀状态。纵向涡流能够有效增加喷动床内颗粒的径向速度,强化气体、颗粒的横向混合,进而有效地降低了颗粒拟温度。 相似文献
995.
在同时考虑非线性折射和非线性吸收的情况下,分别采用高斯分解法和惠更斯.菲涅耳衍射积分法研究了串级结构z扫描的数值结果.数值计算表明,在弱非线性吸收的情况下,两种方法是等效的.在强非线性吸收的情况下,高斯分解法不能给出正确的数值结果,而惠更斯.菲涅耳衍射积分法可以给出正确的数值结果. 相似文献
996.
激光在大气中传输衰减特性研究 总被引:10,自引:1,他引:10
激光在大气中传输特性的研究是激光探测与制导、激光通信等光电系统设计中的一个主要问题.利用衰减的经验模型和Mie理论,分别计算了不同大气能见度下的霾粒子对激光大气传输产生的衰减,并对这两种方法计算的结果进行比较分析;再根据Mie理论和云雾的尺度分布模型计算了云雾的激光衰减.结果表明,在近红外波段对于对流层大气中霾粒子的衰减预测应用Mie理论计算更合理;云雾引起的衰减一般较大,并且随着能见度的减小,衰减增加较快.因此,当Vb<15km时,霾引起的衰减需要考虑;当Vb较小时,云雾的激光衰减是限制系统性能的主要因素. 相似文献
997.
采用Aspen plus软件,计算得到了正丁烯异构化反应产物组成随反应压力变化的规律,同时以镁碱沸石为催化剂,在固定床小试评价装置上考察了反应压力在不同反应阶段对催化性能的影响。结果表明,在异构化反应初期,提高反应压力,正丁烯转化率增加,异丁烯选择性下降,异丁烯收率变化较小;而在催化剂运行后期,反应压力从常压提高到005 MPa,异丁烯选择性变化不大,而异丁烯的收率却提高了2~3百分点。这可能是由于在异构化反应进行过程中,由于催化剂酸性质的变化,反应也经历了从双分子反应机理为主,到以单分子反应机理为主的转变,因此反应压力对催化剂性能的影响也随之改变。 相似文献
998.
传感器时序数据预测作为工业自动化和智能化的关键过程,对于自动化生产监督、风险预防和技术改进等具有重要意义.考虑到传统基于统计学的时序分析方法通用性弱、普通循环神经网络模型存在长期依赖的不足,针对工业设备温度、压力和电流强度等时序数据预测问题,提出了一种基于多变量分析的长短时记忆神经网络时序预测方法,该方法利用数据的远距离信息和多变量相关性,有效地提高了工业传感器时序数据预测的准确性.实验选取瑞典某公司的机械装载传感器数据用于训练和测试,通过与单变量长短时记忆模型以及其它主流时序预测算法比较,证明了该方法具备较好的预测性能和通用性. 相似文献
999.
1000.
提出了一种高压Buck转换器自举供电电路。该电路直接由芯片外部电源对自举电容充电,具有快速响应和大驱动电流等特点,满足大尺寸N型功率开关管的驱动要求。本设计适用于具有轻载高效模式的高压Buck转换器,在高端和低端开关管不工作时,能较好地对自举电容充电,解决了传统自举电路在低端管不工作时,无法稳定调节自举电压的问题。采用0.25 μm UMC工艺库仿真,结果显示,只需满足输入电压要求,即使低端开关管不工作,且负载具有较高电压时,该电路也能将自举电压维持在3.6 V以上,提高了转换器的可靠性。 相似文献