高速印制电路板的去耦策略

本文分析了现在高速电路板设计时普遍存在的电源完整性问题,并针对这些问题提出了解决方法.     

基于NPCA的盲源分离算法

主要讨论了基于非线性主分量分析(NPCA)的盲源分离,从理论与实验2个方面详细分析了算法的特性与效果。针对算法中的非线性函数选择的问题,采用了在线统计的方法,即根据不同的输入信号选择不同的非线性函数。从实验结果可以看出,该方法不仅可以很好地解决源信号为亚高斯信号混合的盲源分离问题,而且对源信号为亚高斯和超高斯信号混合的盲源分离问题也取得了很好的效果。     

谐波信号频率的混沌检测方法

该文针对实际中大量存在的未知谐波信号频率,提出用非线性混沌动力学系统检测的方法;先从非线性方程理论出发论证系统存在周期解;然后建立仿真模型,用定向过零技术计算谐波频率;经过对计算结果绝对误差与相对误差的分析,得出该项技术是可行的。同时提出在检测频率后,进一步检测谐波幅值的可能性。     

一种用局部非线性预测模式实现的语音编码算法

该文提出了一种基于局部非线性模式的语音信号预测模型(LNLP),并将其应用于语音编码中。在同样的算法条件下,LNLP提高了预测增益,改善了合成语音质量,而其算法复杂度与常规算法相比并无显著增加。     

基于PI迟滞模型的压电陶瓷复合控制算法研究

为减小压电陶瓷的迟滞非线性对系统跟踪精度的影响,该文采用经典的存在逆解析的PI迟滞模型对压电陶瓷的迟滞特性进行建模,将PI模型的逆模型用于压电陶瓷的前馈控制算法中,然后设计了神经元比例、积分、微分(PID)反馈控制算法,将前馈控制算法与神经元PID反馈控制算法结合得到了压电陶瓷的复合控制算法。将仅含前馈的控制算法和复合控制算法在压电陶瓷的控制器上执行,实验结果表明,仅含前馈的控制算法的跟踪误差为1.256μm,而复合控制算法的跟踪误差仅为0.092μm,该复合控制算法使跟踪精度提高了1.164μm。     

非线性励磁控制器改善华中电网稳定性的仿真分析

在华中电网中,由于湖北网与江西网之间的弱联系,当葛凤线（５００ｋＶ）发生三相短路故障时,系统会出现增幅的低频振荡。为寻找解决方案,华中网局与清华大学电机系采用电力部电科院《电力系统分析综合程序》,利用其用户自定义功能建立非线性最优励磁控制器模型,并进行了仿真计算。计算结果表明,在主要电厂的相关机组上装设非线性最优励磁控制器,能够解决上述低频振荡的问题和改善系统的暂态稳定性水平。     

软岩巷道锚杆支护效果的数值模拟研究

本文采用ＦＬＡＣ非线性大变形程序对小铁山矿沿脉联络巷道无支护时和锚杆支护时的受力和变形特征进行了分析,结果表明锚杆支护结构可以很好地限制巷道的变形。通过计算,为合理地进行巷道支护设计和锚杆支护结构参数的选取提供了依据。     

一种可用于非线性码译码神经网络模型研究

本文提出一种非线性码神经网络译码方案,在纠错能力范围内对满足码距特性的一般非线性码以零错误概率进行纠错译码,并在检错能力范围内检错。文中具体描述了神经网络模型构造、学习算法及其理论依据。最后通过非线性等重码的译码实例表明此方案的有效性及理论和应用价值。     

MMIC混频器电路设计与非线性分析

采用清华大学自行编制的混频器非线性分析程序ＴＵＭＩＸＥＲ，设计并研制了Ｋａ频段ＭＭＩＣ平衡混频器。在对混频器电路的大信号非线性仿真过程中，进行了多频谐波平衡分析，给出了混频器电路在多频输入情况下的输出频谱，对电路中的各种分布参数元件及微带不连续性区域，采用场匹配法作了严格计算。所研制的Ｋａ频段单片集成混频器电路，制作在一块２ｍｍ×３ｍｍ的ＧａＡｓ芯片上，在３１～３６ＧＨｚ频段上，混频器的噪声系数小于１０ｄＢ。     

基于RBF神经网络的智能负载控制策略研究

本文在电力弹簧的数学模型和控制电路的基础上,提出了一种基于RBF神经网络的智能负载控制方法,利用RBF神经网络算法可以有效弥补传统PI控制器参数固定,无法更改的缺点。通过对控制器参数实时在线调整,可以有效地减少智能负载失稳情况,从而确保系统母线电压稳定。最后,在MATLAB/Simulink的仿真环境中进行仿真验证,结果表明：与传统PI控制下的智能负载相比,本文所提的控制方法具有更强的调节性能。