基于粒子滤波的多模态振动信号在线跟踪

针对多模态振动信号的在线监测和跟踪,提出基于随机子空间（SSI）和粒子滤波（PF）算法的仿真振动信号在线监测和跟踪方法。通过SSI算法提取得到振动系统的模态主频和阻尼比,根据振动系统模型模态主频和阻尼比的计算公式,得到系统的状态矩阵和输出矩阵。将计算所得状态矩阵和输出矩阵代入状态方程,利用PF算法进行信号的在线监测和跟踪,实现信号的降噪处理和预测分析。对于大型机械、桥梁等建筑物,对其进行在线监测保障其正常营运对社会经济发展具有深远影响。文中利用SSI算法提取系统的模态参数,进一步构建振动系统的状态矩阵和输出矩阵,并利用PF算法进行信号滤波抑噪和预测,在此基础上可以对结构状态实施在线监测及预警控制,实际大桥斜拉索振动信号测试也表明本文算法可以提供稳定可靠的信号跟踪与预测技术。     

基于粒子群优化的文档子内容查重算法

现存的文档相似性算法虽然能够获得2篇文档的相似度,但不能判断出重复或最相似子内容的位置。为此,提出一种基于粒子群优化(PSO)的文档内部子内容的查重算法。利用PSO方法查找2篇文档中最佳相似子内容的位置和长度,设计一种相关函数来判断字符串之间的相似程度,从而得到粒子群的评估函数。测试表明,该查重算法能够快速准确地确定出重复或最相似子内容的位置与长度。