FIR方法在维纳滤波器设计中的应用与仿真

基于最小均方误差准则,得到维纳-霍夫方程,并利用FIR(有限冲击响应)方法求解,进而得到维纳滤波器的传递函数。在MatLab环境下,基于一阶AR(自回归)模型生成原始信号,对维纳滤波器进行设计和仿真,并分析抽样点数、AR模型参数、信噪比和滤波器阶数对滤波效果的影响。仿真结果表明,增大抽样点数和信噪比以及减小AR模型参数,滤波效果增强;增大滤波器阶数,滤波效果先增强后减弱。     

FIR方法在维纳滤波器设计中的应用与仿真

基于最小均方误差准则,得到维纳一霍夫方程,并利用FIR（有限冲击响应）方法求解,进而得到维纳滤波器的传递函数。在MatLab环境下,基于一阶AR（自回归）模型生成原始信号,对维纳滤波器进行设计和仿真,并分析抽样点数、AR模型参数、信噪比和滤波器阶数对滤波效果的影响。仿真结果表明,增大抽样点数和信噪比以及减小AR模型参数,滤波效果增强;增大滤波器阶数,滤波效果先增强后减弱。     

融合多特征与时间序列的人群行为识别模型

人群行为识别在公共安全等领域具有重要的应用价值.现有研究分别考虑了人群情绪、人群类型、人群密度以及人群社会文化环境等因素对于人群行为的影响,但少有综合考虑这些因素的模型,导致模型性能受限.本文综合考虑人群的物理特征、社交特征、情绪人格特征和文化背景特征之间的相关性,以及相结合之后对人群行为的影响,提出一种融合多特征与时间序列的人群行为识别模型.模型采用两个并行的网络层分别处理多特征相关性和时间序列依赖性对于人群行为的影响,同时为提高模型可解释性,网络层采用融合结构因果模型(SCM)与图神经网络(GNN)的因果图网络(CGN).通过在运动情感数据集(MED)上进行实验并与其他方法模型进行对比,证明了本文方法能够成功识别人群行为,并且优于目前最先进的方法.     

小高炮引信延期解保闭锁体动态分析

利用高等动力学理论对某３５毫米高炮引信延解机构中的闭锁体进行动态分析，建立了数学模型，编程计算，得出了其打开过程的运动曲线。     

小高炮引信延期解保闭锁体动态分析

利用高等动力学理论对某３５毫米高炮引信延解机构中的闭锁体进行动态分析，建立了数学模型，编程计算，得出了其打开过程的运动曲线。