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主要研究了外测数据随机误差分离问题。利用模型函数逼近趋势项的方法建模较为复杂,小波变换的方法需预先确定小波基和分解层数。基于经验模式分解(EMD)的趋势项消除方法由于EMD分解可能会有模态混叠效应和分解的本征模态函数层数冗余的特性,导致该方法分解的余项不一定能准确逼近趋势项。在此方法基础上提出了基于总体经验模式分解(EEMD)的随机误差分离方法,利用EMD分解的频率特性和能量特性,提出了利用能量比例法来确定用来逼近趋势项的本征模态的层数,进而分离随机误差的方法。理论仿真和实测数据证明了该算法的有效性和实用性。 相似文献
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为提高藜麦机械化收获水平,解决普通谷物联合收割机收获时损失大、含杂高、喂入不畅等问题,针对收获期藜麦植株特性设计了一种大型自走式藜麦联合收割机。该机采用扩口式小行距链齿喂入割台、组合式纵轴流脱粒滚筒、专用编织筛凹板、双层往复式异向振动筛等装置,配合宽体过桥、脱粒滚筒无级变速和大脱分空间等设计实现了藜麦的顺畅喂入和高效脱粒分离,对关键部件进行了设计分析,并进行了田间试验。田间试验结果表明:当藜麦籽粒含水率为14.42%时,脱净率为96.83%、含杂率为4.41%、破损率为0.2%、割台损失率为1.14%、夹带损失率为1.73%,清选损失率为1.09%、飞溅损失率为0.16%、总损失率为4.13%;作业期间机具运行平稳,满足藜麦机械化收获要求。本文研究成果可为藜麦联合收割机设计及试验提供一定参考。 相似文献
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针对传统"停-跳"假设对高动态脉冲雷达测速的局限性,提出了一种最小熵准则下的高动态目标回波相位补偿方法。在最小熵准则下,通过建立多项式的相位滤波器,实现回波信号相位高阶系数的估计,再对积累周期内的信号进行相位补偿,补偿后的信号频谱熵最小,此时再利用FFT可以得到高精度径向速度估计。实测验证表明,该算法可以有效地估计和修正回波相位高次项,提高回波积累时长,补偿后的径向速度估计均方根误差明显降低,算法估计的径向速度均方根误差优于0.04m/s,有效提高了脉冲雷达测速精度。 相似文献
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