RCL转换成周期信号测量电路

基于被测量的RCL器件组成振荡器,且振荡器信号的频率或周期与被测器件成线性关系的原理设计RCL转换电路,这样就可以不需要信号源的情况下完成对其的测量,而且容易数字化,电路也简单.     

基于多传感器数据融合技术的电子设备故障诊断

针对电子装备故障诊断中单一类型故障特征量和诊断方法无法完成诊断任务,导致故障诊断率不高的问题,将多传感器数据融合技术应用于多注速调管发射机装备故障诊断。构建故障诊断模型,提出把故障诊断过程分为两个层次。首先,借助不同的神经网络实现多输入信号的函数变换的功能,获得各种故障基本概率分配值;然后,在决策层利用D-S证据理论的合成法则将各神经网络诊断结果融合起来统一判决,得到最终综合诊断结果,通过实例仿真,并与初步诊断结果进行比较,结果表明早期故障识别率大大提高。     

海缆埋设系统智能化控制

海缆船在埋设海缆的过程中难以与埋设机同步,文中主要采用测定信号缆张力和GPS定位再结合计算机控制来解决这一问题,使海缆埋设系统实现智能化控制.     

电阻电容及电感分离元件在线测量新技术

文中巧妙地运用部分电路欧姆定理、微分积分电路和电路网络等效原理,设计出全隔离宽量程电阻在线"直接测量"及电感/电容和电容/电压转换电路,实现电阻电容及电感分离元件宽量程高精度在线测量.     

基于FFT频率测量误差分析

基于FFT的频率测量的基本原理,分析测量误差产生的原因,推导误差与FFT运算后的X(K)之间的关系式,从理论上给出消除这种测量误差的方法,并运用曲线拟合得出实际应用的计算公式。     

遗传BP网络在机载雷达故障诊断中的应用研究

对遗传算法优化的BP神经网络在某型机载雷达发射机中故障诊断应用进行了研究,目的是应用遗传算法的全局最优性解决BP神经网络容易陷入局部极小的问题,从而提高BP神经网络的学习速度和精度.通过MATLAB仿真,GA-BP神经网络在发射机故障诊断中网络训练收敛速度和误差精度都明显优于BP网络,进一步验证了遗传BP神经网络学习速度快、预测精度高、泛化效果好,很适合应用于雷达等电子设备的故障诊断.     

雷达对空探测威力表征计算方法研究

针对雷达研制厂所给出的雷达探测垂直威力图的局限性,提出了雷达对空探测威力的一种新的表征形式,为雷达对不同RCS目标在各高度突防时的最远发现点在地球曲面上的投影距离,该投影距离能体现防空作战中雷达对战斗机攻击行动的快速反应能力。随后给出该威力表征形式的计算方法,最后计算了某典型中低空搜索雷达的探测威力,结果表明,该雷达对高空和300m以下高度突防战斗机的探测能力较弱,尤其是针对高空突防的隐身战斗机。     

BP神经网络的改进算法及其应用

BP（Back-propagation neural network）神经网络是目前应用最为广泛和成功的多层前馈神经网络之一,分析了BP算法的基本原理,指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源,并针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法。仿真实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛速度,避免陷入局部最小点。同时．将改进得BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现。使系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识剐率。     

盲源信号分离EASI算法研究与改进

研究EASI算法,以串音误差为衡量盲源信号分离效果的指标,给出EASI算法的仿真结果及性能分析。验证EASI算法的有效性,总结EASI算法应用于盲信号分离的优点与不足,并提出利用模拟退火策略有效地结合两种步长的优点,在初期快速下降,在后期精确收敛。结果表明,在本实验中使用模拟退火策略来调整学习率是简单有效的。