一种基于灰关联算法的雷达辐射源分选方法

针对基于参数特征分选方法存在的问题,提出一种基于雷达信号波形匹配的分选算法,通过提取波形的相似性特征,配对完成分选。采用灰关联分析的方法,根据波形间几何形状的相似程度来衡量波形间接近的程度。通过分析各灰关联算法的缺陷,研究利用波形的始点零化像中相邻采样点间对应的面积来计算信号间的灰关联度,作为波形特征的指标分选信号。仿真结果说明该方法的可行性、有效性,提高了信号分选的准确率,对先验知识的依赖性不强,具备一定的抗噪性能。     

基于一维卷积神经网络的钻杆故障诊断

为了在钻杆故障早期诊断出钻杆的故障类型,提出一种基于一维卷积神经网络的钻杆故障诊断模型,对模型的结构和参数进行详细地设计与分析. 参考现有的卷积神经网络模型,结合钻杆的工作特性以及感受野的原理,设计模型的卷积层和池化层的层数、卷积核的大小以及滑动步长. 该模型省去了对故障信号特征提取的过程,比先前的钻杆故障诊断有更高的诊断准确率. 该模型在不同转速工况下和不同土质工况下均具有较强的适应性和抗噪能力.     

基于改进稀疏滤波与深度网络融合的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障时特征提取依赖人工经验,以及故障类别难以自动准确识别的问题,提出了一种改进稀疏滤波和深层空洞门卷积网络相结合的故障诊断模型. 采用滑动窗对具有时序特征的轴承振动信号进行采样处理以避免过拟合;通过改进目标函数的稀疏滤波消除数据中的异方差并提取数据特征,达到缩短计算时间和提高分类准确率的效果;利用空洞门卷积和双向LSTM网络对噪声进行滤除,同时进行故障分类识别. 对比凯斯西储大学和动力系统装置的轴承实验数据,显示该模型故障诊断准确率可达98%. 不同负载和不同信噪比的轴承振动信号实验,表明该模型具有泛化性和抗噪性.     

混沌奇异谱特性研究及在滚动轴承故障诊断中的应用

研究了混沌空间结构的一种新的度量方式--混沌奇异谱,并提出一种基于混沌奇异谱特征提取的滚动轴承早期故障识别算法。给出奇异谱离散形式,并在奇异谱的稳定性分析时引入对数函数,更加敏锐地观察偏差对奇异谱值的影响。然后从几何空间角度说明奇异谱是一种基于方差极大化的空间几何结构的描述方式,表明混沌奇异谱是对混沌吸引子的空间结构的一种定量描述,且具有较强的抗噪声干扰能力。通过对Lorenz系统进行数值验证,证明了混沌奇异谱的稳定性和较强的抗噪声性能。通过实验进一步验证了该方法的有效性和实用性。     

城市快速路防噪设计

结合实际工程,介绍了城市交通中防治噪声污染的几种方法:采用低噪声桥面铺装、修建防噪声屏以及安装隔声窗。为同类型的设计提供了参考。     

利用抗噪纹理特征的快速鸟鸣声识别

针对非平稳噪声下的鸟鸣声识别问题,提出一种利用抗噪纹理特征的快速鸟鸣声识别方法,该方法也解决了纹理特征提取过程中灰度共生矩阵（GLCM ）占用空间大,以及计算量大、耗时的问题。该方法分三个步骤,首先,通过短时谱估计算法对鸟鸣声带噪功率谱进行音频增强;然后,采用和差统计法（SDH ）对增强功率谱快速提取纹理特征;最后,由随机森林进行分类。在实验部分,设计了两组对比实验,结果表明,该方法有良好的识别性能、较少的时耗,且具有噪声鲁棒性。     

模拟信号量化及调制方式的抗噪性能仿真研究

简要介绍了通信系统的结构和量化、调制的概念,针对模拟信号源,首先阐述了模拟信号数字化量化原则的选择和调制方式的选择对提高通信质量的重要性,利用Matlab仿真工具重点研究了量化方式的选取原则和调制方式的抗噪性能的比较。     

利用卡尔曼平滑技术改善数字锁相环抗噪声性能

本文探讨了利用推广的卡尔曼平滑技术改善数字锁相环在角度调制系统中的抗噪声性能的方案。文章从系统的状态空间模型出发,导出了一种改进型的数字锁相环的模型以及一阶环的性能分析.结果表明,改进模型虽然引入了固定的时延,但其抗噪声的性能得到了明显的改善.     

基于数学形态学的图像边缘提取方法

为了解决传统边缘提取算法边缘定位不精确、抗噪能力差的问题,提出了一种基于数学形态学的边缘提取算法。该算法首先利用了双尺度双结构的数学形态学对目标图像进行滤波降噪处理,以提高目标图像的信噪比,然后利用多尺度多结构的数学形态学对目标图像进行边缘提取。利用该算法在配置了OpenCV的Visual Studio对Lena图像进行仿真处理,并将其处理结果与Canny算法处理结果进行对比。实验结果表明,该算法抗噪性能优异,对含有噪声的图像边缘的提取清晰且流畅、细节丰富。     

采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动自适应检测方法

为了满足对电网非平稳扰动信号快速、准确分析的要求,提出了一种采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动检测新方法。通过滑动窗奇异值分解(SVD)方法提取信号的变化特征、降低噪声干扰,并通过奇异值梯度求取扰动指示信号,得到初步定位结果。提出无参自适应阈值,进一步抑制噪声干扰并实现对暂态扰动信号的检测定位。所提算法原理简单,无需进行前置滤波及参数调节。一系列仿真试验的对比分析结果表明,所提算法定位准确、抗干扰能力强,对过零点扰动也有较好的检测效果。通过对变电站实际暂态扰动数据的检测分析,进一步验证了所提算法的有效性。