高速列车受电弓气动噪声分析与空腔降噪研究

随着高速列车运行速度的不断提高,受电弓气动噪声也愈加严重。针对这一问题,文中采用LES大涡模拟、边界层噪声源模型和FW-H声类比法,通过建立某型号受电弓局部1:1气动噪声分析模型进行数值模拟。文中研究了受电弓各部位的气动噪声贡献量,还探究了针对较大噪声位置空腔采用射流降噪方法的降噪效果。结果表明,当网格总数为4 323万个时,数值模拟精确度满足要求。受电弓空腔上游和空腔中部绝缘子是气动噪声的主要来源。在射流降噪前后,空腔内部气动噪声均为宽频带噪声,主要能量集中在0~4 500 Hz。对250 km·h^-1行驶速度下的空腔进行主动射流降噪,距列车25 m远处的垂向监测点声压级最小值为81.65 dB,比降噪前降低了2.64 dB。     

Reducing Average and Peak Test Power Through Scan Chain Modification

Parallel test application helps reduce the otherwise considerable test times in SOCs; yet its applicability is limited by average and peak power considerations. The typical test vector loading techniques result in frequent transitions in the scan chain, which in turn reflect into significant levels of circuit switching unnecessarily. Judicious utilization of logic in the scan chain can help reduce transitions while loading the test vector needed. The transitions embedded in both test stimuli and the responses are handled through scan chain modifications consisting of logic gate insertion between scan cells as well as inversion of capture paths. No performance degradation ensues as these modifications have no impact on functional execution. To reduce average and peak power, we herein propose computationally efficient schemes that identify the location and the type of logic to be inserted. The experimental results confirm the significant reductions in test power possible under the proposed scheme.     

配电网线损分析和降损策略分析

发电的电能变成高压通过电网输送至供电地区,之后由变电站降压处理后提供给用户。这个过程不可避免的损失一部分电能,该损失即为线损。在供电过程中线损无法杜绝,但供电企业为了提高管理水平积极思考怎样降低线损,并且在降低线损时增加企业效益。近些年来,供电企业在线损管理中引入新技术,主动实行降损处理,帮助企业实现节能增效。     

Hyperion高光谱影像波段选择方法比较研究

Hyperion影像的光谱分辨率高,数据体积庞大,而且相邻波段之间的相关性强,信息冗余度较高, 给数据处理与解译带来了很多问题。鉴于此,提出了通过将分段主成分分析和波段指数相结合来开展波段选择与降维研究的思想。 同时采用自适应波段选择法、波段指数法和主成分分析累计贡献率方法进行了波段选择方法的对比研究;对4种波段选择方法所得到的结 果进行了最佳波段组合、地物可分性和图像变换比较分析。实验结果表明,分段主成分分析与波段指数综合方法可以有效抑制由于全局变换造成局部重要光谱被滤除的现象 ,同时还可兼顾自适应分区后各子区间及区间内波段之间的相关性,有效降低高光谱数据的维度。由此可见,该方法的波段选择效 果优于传统的自适应波段选择方法、波段指数法以及主成分分析累计贡献率方法。     

基于小波去噪的OFDM信道估计新方法

该文利用小波变换思想,提出一种基于小波去噪的正交频分复用(OFDM)系统信道估计的新方法,以解决含有噪声的FDM信道的估计问题。该方法首先利用最小二乘(LS)方法进行信道估计,然后对估计后的结果进行小波去噪处理。这个方法不需要预知任何信道统计特性,与一般的最小二乘信道估计方法相比,性能有很大提高。计算机仿真证明了其有效性。     

亚微米门阵列ASIC中地弹噪声降低技术

由封装电感引起的地弹效应对亚微米门阵列ASIC电路的影响,对门阵列母片的结构和应用情况进行了分析,在逻辑设计、库单元设计、库单元结构、门阵列结构等方面提出了多种改进方法来抑制地弹噪声,并将这些改时方法应用在乘法器电路的改版设计中．取得了非常好的效果     

流形学习算法分析及在人脸数据库上的应用

为了更高效的处理高维数、高复杂性的非线性数据,发现其嵌入在源数据空间中的本维特征,提出了基于局部光滑逼近思想的流形学习算法,通过局部线性误差逼近最小化,实现将高维数据映射到低维空间.在FREY人脸数据库上进行降维实验,证明了该方法的可行性和有效性.     

一种直线阵列天线辐射散射特性折中设计方法

给出直线阵列天线的辐射散射特性阵元间距折中设计方法。运用该方法对8单元贴片阵列进行仿真验证,结果表明设计的贴片阵列可以在满足辐射性能的基础上,带内和带外单站RCS的强散射点得到了有效抑制,使其在绝大多数入射角处于低散射状态,从而证明了该方法可以快速、有效地指导兼顾辐射性能的低散射阵列设计。     

改进高斯混合粒子滤波被动目标跟踪算法

针对被动传感器跟踪系统非线性较强问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的被动传感器目标跟踪算法。该算法基于Sigma点卡曼滤波和粒子滤波的特点,用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度、系统噪声和观测噪声的分布。然后结合遗传算法和EM算法来实现模型的降阶,克服了EM算法假定混合成分数为已知、迭代的结果需要依赖初始值、可能收敛到局部最大点或可能收敛到参数空间的边界的缺点,从而改善粒子枯竭的问题。仿真实验结果表明在被动传感器跟踪领域,与传统粒子滤波、基于EM的高斯混合粒子滤波和基于贪心EM的高斯混合粒子滤波相比,该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。     

一种降低FBMC-OQAM系统PAPR的低复杂度选择性映射算法

滤波器组多载波(FBMC)是第五代蜂窝网络无线接入技术重点考虑的对象之一,然而其存在较高的峰均功率比(PAPR).通过分析FBMC-OQAM信号的重叠特性和信号功率分布特点,将传统选择性映射(SLM)方法加以改进,提出了一种比色散选择性映射(DSLM)方法更优的低复杂度色散选择性映射(LD-SLM)方法.LD-SLM方法用备选旋转矢量将当前数据块信号旋转,通过计算在当前信号周期[T,3T]区间内信号的PAPR来选取最优旋转矢量,并更新当前数据块信号,接着对下一个数据块信号进行同样的优化,直至所有的数据块都被优化.通过比较算法复杂度可知,LD-SLM算法相比DSLM算法降低了50％,仿真实验表明LD-SLM方法能有效降低FBMC-OQAM系统的PAPR.