现代模拟电路智能故障诊断方法研究与发展

对系统可靠性和经济性要求的提高使得模拟电路故障诊断的重要性日益凸显。首先在介绍了模拟电路故障原因及分类的基础上,详细分析了模拟电路故障诊断的特点。针对传统诊断方法的不足之处,介绍了基于人工智能和现代信息信号处理的现代故障诊断方法,包括专家系统诊断方法、神经网络诊断方法、模糊诊断方法和基于核的诊断方法,同时系统地分析了每种方法的基本原理、优缺点、研究进展和典型应用。最后探讨了目前模拟电路故障诊断研究存在的问题和未来的发展方向。     

基于雷达辐射源识别专家系统的数据融合方法研究

介绍了用专家系统进行雷达辐射源识别的方法,重点阐述了专家系统知识推理机的控制策略和推理机制,详细分析了3种数据融合方法:确定性理论方法、主观Bayes理论方法和D-S证据理论方法,并用1个实例分析了这3种方法的准确率,总结了3种方法的优缺点,对进一步研究具有借鉴意义。     

SQL Server透明数据加密方法分析

本文介绍了透明数据加密方法的理论知识和实现方法,分析了该加密方法的缺点和限制,并为方法的使用给出了一些建议.     

改进的数字天顶仪定位方法

针对数字天顶仪原有方法计算过程复杂和计算过程中存在误差的问题,通过改变时间补偿方式和优化迭代核心,提出了一种改进的数字天顶仪定位方法.该方法在切平面中进行均值过程,消除了原方法运算中引入的误差,也避免了切平面变换和反变换的反复计算,从而大幅简化了计算流程.通过实验比较了传统方法与改进方法的计算效率和精度,结果表明:改进方法的计算效率比原方法提高了至少6倍;改进方法赤纬的计算精度比原来的15米左右提高了约1.05 m.因此,改进方法能够在一定程度上提高定位的精度.     

可见光目标检测中图像增强方法研究

文中对目前常用的图像增强技术进行了研究,首先对目标图像特性进行了分析,介绍了常用的滤波方法,包括中值滤波、高通滤波和winner滤波等方法,用这些方法对给定的图像进行了滤波;接着提出了一种和最大值滤波的图像增强方法,也用该方法对给定的图像进行了滤波,并比较了各种方法处理图像中对目标信噪比的改善情况,给出了相应的结果,结果表明和最大值滤波要优于其他的方法。     

一种适用于下行多用户MIMO信道的预处理方法

在研究了多用户MIMO下行信道矩阵的基础上,本文提出了一种基于信道矩阵奇异值分解的多用户预处理方法。该方法将预编码矩阵分解为一些特殊矩阵的加权和。利用这种分解方法,本文研究了信道反转(CI)方法和规则化反转(RCI)方法,结果显示这两种方法均是本文提出的方法的特殊解。在发射功率约束条件下,本文给出了基于最大平均信道容量准则的迭代的参数优化方法。计算机仿真结果显示,本文提出的方法具备了较好的性能:相对于CI和RCI算法,有效提升了系统的平均信道容量和中断容量并且能够更好的处理远近效应问题。     

导线转接工艺方法研究

主要针对低频电缆的数量、规格变化或延长,进行了导线转接工艺方法研究.在导线转接试验的基础上,明确了转接原则和转接类型,提出了转接工艺要求,介绍了多种导线转接工艺方法及转接接头检验方法.重点研究了普通导线和屏蔽导线、单根导线和多根导线的转接方法,采用转接套管的方法较传统方法更具可靠性,且有效地提高了电缆组件的信息传输和电磁兼容,确保了产品质量.     

抛物线方程中不规则地形的分段线性模型的研究与验证

主要研究了对流层电波传播过程中起伏地形的处理方法。阐述了抛物线方程中阶梯地形方法和分段线性方法,提出了新的初始场设置方法,并给出了算法。利用该方法,仿真计算了尖劈地形下电磁波传播问题,并与射线法和UTD方法的计算结果进行了比较。计算结果显示了分段线性方法的优越性。     

雷达脉冲压缩低旁瓣发射波形和非匹配滤波联合设计方法

为有效抑制雷达波形的脉冲压缩旁瓣水平,提高雷达弱目标检测和成像性能,本文提出了雷达波形和滤波器联合设计抑制脉冲压缩旁瓣水平的方法,建立了雷达波形和滤波器联合设计数学模型,基于分块坐标下降方法分解了联合设计问题,提出了一种联合优化算法,将该方法扩展到了正交波形和滤波器组设计,并提出一种并行优化的联合设计方法.仿真结果表明,本文方法比传统方法具有更快的运行速度.该方法可有效扩展至正交波形和滤波器组设计问题.     

一种线性调频信号参数估计实时系统的设计

首先简要分析了线性调频信号的特点和参数估计方法,提出了一种基于相关解调、STFT和最大似然估计的参数估计方法。该方法结合了各种方法的优点,在计算量小的情况下得到了比较高的估计精度,通过分析指出使用该方法设计的系统是在现有硬件条件下可实现的实时参数估计系统,并给出了该方法的具体步骤和方针结果。     

降维空时自适应处理研究

该文首先分析了降维空时自适应处理(STAP)的一般原理,接着从理论上证明了在处理器维数和辅助样本数相同的条件下降维STAP的互谱方法(CSM)提供了特征空间内所有降维处理方法的性能上界。文中还通过仿真将两种固定结构的降维方法与CSM做了性能比较,结果表明时域预滤波级联局域空时联合处理法(3DT-SAP)非常接近性能上界,是一种非常有效的降维方法。     

A study of Reduced-Rank stap

This paper starts with the discussion of the principle of Reduced-Rank (RR) Space-Time Adaptive Processing (STAP). It is followed by a dedication of the upper bound performance of all eigen-based RR methods provided by Cross Spectral Method (CSM) under the condition of a given processor rank and an identical secondary sample size. A performance comparison between two RR STAP processors with prefixed structure and CSM is performed by the means of simulations. It is shown that the performance of time pre-filtering followed by jointly localized STAP structure (i.e. 3DT-SAP) is very close to the upper bound and thereby it is an effective RR approach.     

基于梯度方向直方图的干枯植物与裸土偏振光谱识别研究

从地物光谱图像识别的关键问题出发,将改进的梯度方向直方图(光谱梯度方向直方图)与"光谱总反射率"应用到偏振光谱识别研究中,实现了对5种干枯植物与3种裸土的识别.在研究中,先联合光谱梯度方向直方图特征向量的模与光谱总反射率进行层次聚类分析,可以识别6种研究对象,再单独利用光谱梯度方向直方图特征的模进行层次聚类分析识别其余2种研究对象,从而可以实现全部研究对象偏振光谱识别.     

谱域法与源展开函数

设Ｆｏｕｒｉｅｒ变换将ｚ的函数变换和γ的函数，则用谱域法计算ｚ方向的脉冲磁（电）流产生的ｚ方向的磁（电）场时，不能计算出一些特殊点的场，本文从理论上证明了当场点与源点具有相同的横坐标时，Ｆｏｕｒｉｅｒ反变换不收敛，源是三角，正弦等函数时，则不存在不收敛性。     

近红外光谱分析中建模样品优选方法的研究

结合牛奶成分近红外光谱测量系统的实例,在已定的浓度范围内针对牛奶中脂肪、蛋白质、乳糖三成分采用正交设计法优选参与建模的样品。研究中首次利用正交表的“正交性”原理优选建模样品,并针对牛奶中脂肪浓度的测量采用偏最小二乘(PLS)回归方法交互验证方式建立模型。在此基础上,将正交设计样品集与常规方法选择的样品集的脂肪PLS模型的预测结果进行了对比。实验结果表明：采用正交设计样品集与常规样品集分别建立的PLS模型的预测偏差之差低于0．02g／100g,上述两种方法PLS模型的实际预测浓度与参考浓度之差均集中在0.1g／100g,而后者样品数量约为前者的七倍。进一步的实验结果表明：从常规样品集的样品中随机抽取与正交设计样品集的样品数量相同的样品作为随机样品集并建模,其PLS模型的预测偏差高于常规方法的两倍、相关系数相对较低,并且其实际预测浓度与参考浓度之差集中在0．4g／100g。     

一种高分辨率的最大嫡谱估计算法

经典的基于Yule-Walker等式提了大熵方法－Levinson-Durbin递推算法,忽略了数据的自相关序列估计值代替理论值时的误差,因而降低了算法性能,为了减小该误差的影响,提出了一种新的最大熵算法。该算法在计算过程中利用了一些现有算法的思路,来提高谱估计的性能并减小计算量,计算机模拟结果证明,这种新算法的估计性能远高于Levinson-Durbin算法。与同 样具有高性能的LUD（Lower and Upper triangular matrix Decomposition)算法相比,在低噪比时新算法的分辨率更高,高信噪比时,二者性能则相似。     

COMPENSATION FOR THE EFFECTS OF MUTUAL COUPLING ON THE PERFORMANCE OF ADAPTIVE ARRAYS

Using the Method of Moments(MoM) and the spectral method, the effect of mutual coupling on the performance of adaptive arrays is compensated.First, the MoM is used to compute the behavior of the array,where the accurate analytical model and odd numbers of piecewise sinusoids are applied.Then the covariance matrix with mutual coupling being taken into account is analyzed, and the expression for the weight of the Least Mean Square(LMS) algorithm with mutual coupling being compensated is given.Finally, the method given in this letter is tested on an example.     

Compressive Spectral Video Sensing using the Convolutional Sparse Coding framework CSC4D

Spectral Videos (SV) contain a scene’s spatial–spectral-time information. Just as with Spectral Images (SI), SVs require expensive sensing hardware, storage plus high frame ratios. Although Super Resolution techniques improve the quality of low-resolution SVs, Compressive Spectral Video Sensing (CSVS) senses high-quality SVs by extending the Compressive Sensing Image (CSI) techniques. CSI uses the universal Sparse Signal Representation (SSR) model for SVs and SIs despite the limited quality of the recovered signals. On the other hand, dictionaries synthesis models are used successfully for representing SIs, SVs, and in CSI. This work proposes the 4D convolutional sparse representation (CSC4D) for recovering full-resolution SV from CSVS measurements. It is based on a multidimensional formulation of the CSC model, profiting from its robustness without additional optical flow information. Extensive numerical simulations (two CSI architectures and noise models) show that the proposed CSC4D+CSVS improves the state-of-the-art in both quality and border sharpness by up to 1.5 dB.     

Speech enhancement using constrained spectral amplitude subtraction based on noncausal a priori SNR

Two gain forms of spectral amplitude subtraction are derived theoretically without neglecting the correlation of speech and noise spectrum during the period of a fralne. In the implementation, the constrained gain is expressed as a function of noncausal a priori SNR （Signal-to-Noise Ratio）. Noise and noncausal a priori SNR are estimated from the multitaper spectrum of the noisy signal with algorithms modified to be suitable for the multitaper spectruln. Objective evaluations show that in case of white Gaussian noise the proposed method outperforms some methods based on LSA （Log Spectral Amplitude） in terms of MBSD （Modified Bark Spectral Distortion）, segmental SNR and overall SNR, and informal listening tests show that speech reconstructed in this way has little speech distortion and musical noise is nearly inaudible even at low SNR.     

微波信号功率频谱分析仪测量方法

介绍了频谱分析仪的组成和工作原理，以及使用频谱分析仪进行微波信号功率测量的方法，另外分析了测试误差进行了实验验证。