分数低阶α稳定分布的功率谱估计新方法

传统的α稳定分布噪声下信号功率谱估计方法有两种,分别为共变谱估计与协方差谱估计。这两种谱估计方法都是以自相关这个二阶矩作为频域分析对象,而自相关是个损失了信号中相位的信息,不能用于时频域分析。针对这一问题,提出了一种新的分数低阶功率谱估计方法,计算机仿真结果表明,与现有方法相比,该新方法不仅在进行分数低阶功率谱估计时具有更优良的性能,而且可进一步应用于时频域分析,具有更广泛的应用价值。     

时间Petri网的ECS-class可达性分析方法

时间Petri网(TPNs)是实时系统时间特性常用的描述和验证的Petri网模型,可达性分析是Petri网模型最基本分析方法.基于"状态类(State-class)"的可达性分析方法不能正确计算并发情况下的时间延迟,而基于"带时间戳的状态类(CS-class)"的可达性分析方法不能正确处理冲突情况下的事件调度,因此提出了"扩展的带时间戳的状态类(ECS-class)"可达性分析方法.它不仅正确的计算时间延迟,而且合理地调度事件.并对一个时间Petri网模型进行可达性分析验证.     

一种新的最优小波基选择准则及其应用

针对分数低阶口稳定分布信号具有显著脉冲这一特性,参照最优小波包基选择的熵准则,提出了一种针对该类噪声的最优小波基选择新准则,解决了以往最优小波基选择的熵准则中,由于需计算二阶统计量而不适合分析分数低阶口稳定分布信号的问题.还得出了针对该类信号,在运用该新准则进行判别最优小波基时,只需对各个小波基函数在第1层尺度下的变换系数进行对比判别的结论,极大地减化了以往多尺度的判别过程.将新准则应用于医学超声图像消噪时,获得了较好的效果.     

α稳定分布下信号的维格纳分布分析方法

研究分数低阶α稳定分布(FLOA)噪声下的信号仅从频域分析是不够的,需要考虑时—频域的二维信息。从现有的时—频分析方法发现,该方法是假设信号的背景噪声服从高斯分布,对FLOA这类非高斯分布噪声下信号的时—频分析性能退化严重。针对这一问题,在基于频域的FLOA分析理论上,将频域推广到时—频域的维格纳分布(WVD),提出了分数低阶WVD分析方法。计算机仿真测试结果表明,该新的WVD分析方法能在时—频域有效分析出FLOA的时—频分布特征,成功地使FLOA分析方法从频域拓展到时—频域。     

基于使用模型和遗传算法的测试数据自动产生技术

测试数据的自动产生技术是软件测试的一个重要研究领域,是提高软件测试效率和效果的有效方法。为保证被测对象中实际运行更频繁的部分得到更充分的测试,把使用模型和遗传算法相结合,以整个被测试对象所需测试数据量为优化目标,给出了相应的规划模型,并提出了路径权重和目标路径集的确定方法,设计的适应性函数综合考虑了路径权重、路径覆盖率和路径接近程度三要素。实例证明了模型与方法的合理性及有效性。     

声传感器系统在智能微小型机器人中的应用

由于声音信号的频率较低,以往利用声阵列估计目标方位时,阵列孔径较大。智能微小型机器人中的声传感器系统采用小口径声传感器阵列,利用高分辨算法对坦克进行方位估计。外场试验结果表明,声传感器系统表现了良好的方位估计性能和实时性能,实现了小基阵的方位估计,为声探测技术在小型武器装备中的应用发展奠定了基础。     

高职院校工学交替人才培养模式探讨

“工学交替”已成为当前高职教育发展的必然趋势。目前,很多高职院校的“工学交替”模式还不够成熟,文章分析了高职院校“工学交替”现状,探讨了运行过程中存在的问题,并提出了相应的对策和措施。     

稳定分布噪声下非线性PAR系统辨识新方法

描述了稳定分布的谱表示,提出了共变谱密度的概念,得到一种基于自共变序列与共变谱的稳定分布白噪声与有色噪声的概念及其判断标准,对传统意义上的白噪声进行了广义化,依据多项式自回归（PAR）系统模型,对基于稳定白噪声输入的系统输出非线性稳定有色噪声建立其非线性PAR模型,提出基于最小P范数的EIRLP算法对非线性PAR系统进行辨识。模拟和分析表明,这种算法是一种在高斯和分数低阶 稳定分布噪声条件下具有良好韧性的非线性系统辨识方法,是对传统的二阶统计量基础上的系统辨识方法的改造与推广。     

基于灰色聚类法的仿真系统可信度分析

仿真系统可信度分析是仿真理论特别是仿真VV＆A技术研究的重要内容,也是仿真系统开发的重点及难点工作之一.该文首先对仿真系统可信度分析的常用方法进行了分析和比较,针对仿真系统信息存在不完备、不全面和不充分的特点,把灰色聚类理论引入到仿真系统可信度分析中,给出了仿真系统可信度分析的灰色关联聚类法、灰色变权聚类法和灰色定权聚类法的单级和多级评判模型,最后分析比较了这三种方法的特点和适用范围.     

脉冲噪声环境下的韧性匹配滤波检测方法

针对传统局部最优匹配滤波检测性能在脉冲噪声环境下会明显退化的问题,提出一种韧性匹配滤波检测方法。利用噪声分布概率密度函数求出非线性变换公式,对观测信号作非线性变换和匹配滤波检测。应用于BPSK调制信号的匹配检测滤波信号仿真表明,该算法在抑制脉冲噪声方面对噪声特征指数具有良好韧性,在脉冲噪声环境下比传统局部最优匹配滤波方法具有更好的检测性能。