频域逼近优化的开关电流电路小波变换方法

提出了一种频域逼近优化的开关电流电路小波变换方法。利用小波函数幅度响应和相位响应信息,并考虑滤波器稳定性,设计小波基滤波器频域逼近优化模型,模型可采用常规优化算法求解。基于第二代开关电流积分器电路,构造一阶节和双二阶节基本电路模块。以五阶高斯小波基为例进行优化逼近,对逼近获得的小波基滤波器传递函数进行级联分解,并采用开关电流基本电路模块进行小波基电路综合。分析表明,五阶高斯小波逼近时域均方误差仅为2.883×10-4,频域均方误差仅为5.061×10-4。仿真结果表明,电路具有逼近效果好、小波尺度可调谐、电路灵敏度低等特点。     

时频广义S变换和VL-MOBP神经网络在人体动作识别中的应用

针对仿生假肢动作识别问题,提出基于时频广义S变换和VL-MOBP神经网络的下肢动作识别方法。首先用时频广义S变换对年龄在20～40岁,身高在170～185 cm,体重在50～75 kg的22名男性测试者下肢4种表面肌电信号和膝盖弯曲度信号进行多分辨率分析,得到在时间和频率分辨率较好情况下信号时频累计特性曲线,然后提取时频累计特性曲线幅值的均值和标准差作为特征向量,用VL-MOBP神经网络对人体下肢的行走、站立及静坐3种动作进行识别。实验结果表明,提出的下肢动作识别方法能够取得很好的识别效果,平均识别准确度达96.67%,高出小波变换约56%,高出短时傅里叶变换约36%,验证了该方法在动作识别中的有效性。     

基于支路潮流线性化方程的有序充电快速求解方法

针对传统有序充电方法计算效率低、未计及配电网三相不平衡与节点电压和支路电流约束的不足,推导了三相平衡与不平衡配电网的支路潮流方程,提出了将方程非线性项线性化的方法。构建了以车主充电总费用最小为目标函数,节点电压、支路功率、充电功率为不等式约束,支路潮流方程、充电需求为等式约束的电动汽车有序充电的模型。提出了采用二阶段线性规划进行求解的方法。第1阶段线性规划采用忽略支路潮流方程非线性项的简化线性模型求取估算的支路优化有功功率、无功功率、节点电压,作为支路潮流方程非线性项线性化的初始点。第2阶段线性规划采用近似线性模型计算最优充电功率。采用3个仿真算例与其他方法进行了对比,验证了所提出方法的性能。     

工业金属板带材表面缺陷自动视觉检测研究进展

基于计算机视觉的金属板带材表面缺陷检测是冶金工业领域的研究热点,金属板带材制造行业对其表面质量的高标准要求自动化视觉检测系统及其算法性能不断提升。通过回顾关于钢板钢带、铝板铝带和铜板铜带等典型金属板带材产品的110余篇文献,对基于二维和三维机器视觉的表面检测技术进行了系统综述。根据算法性质和图像特征,将现有二维缺陷检测技术分为基于统计、谱、模型和机器学习的4类方法,根据三维数据获取方式,将三维缺陷检测技术分为立体视觉测量、激光扫描仪测量法和结构光测量方法。对经典算法和新近方法进行了介绍、分析和比较。最后,对缺陷视觉检测仍存在的挑战和未来研究趋势进行了讨论与展望。     

疫苗冷链运输中多环境交互作用时RFID系统分析与测试

针对UHF RFID标签在疫苗运输密集环境下性能受互耦效应和液体环境影响的问题,从单标签在液体环境中阻抗变化的角度,基于电感耦合模型,利用二端口网络分析方法,推导出临近液体干扰和标签互耦效应作用下标签的互阻抗和功率传输系数的计算表达式。利用控制变量法设计仿真实验和实际测量,仿真测量结果表明,在多环境交互作用下,液体环境主要对标签的实部产生影响,标签的互耦效应主要对标签阻抗虚部产生影响;研究结果对标签设计以及标签在疫苗冷链运输中的应用有一定的指导意义。     

适用于低数据聚合率网络的能耗均衡路由算法

有效的分簇算法是实现无线传感网络能耗均衡,延长网络生存周期的关键。针对概率分簇算法随机选择簇首(CH)引起的低残余能量节点被选为簇首及迭代次数高的问题,提出一种新的半集中式分簇方法,候选簇首由前簇首推荐并通过候选簇首间竞争决定最终簇首;针对重负荷网络中的能量热区问题,引入非均匀分簇和单跳、多跳混合传输机制,提出一种适用于低数据聚合率网络的半集中式非均匀分簇(SCUC)的能耗均衡路由算法。仿真实验结果表明,SCUC算法第一个节点死亡时间较HEED算法延长111.24%,较EEUC延长74.62%。所提算法有效均衡网络能耗,延长生存周期。     

基于改进源信号数目估计算法的欠定盲分离

两步法是解决稀疏信号欠定盲分离的一种常用方法,通常首先利用K-means聚类算法估计混叠矩阵,然后利用最短路径法恢复源信号。在使用K-means聚类算法时要求知道源信号的数目,而现实中往往不知道源信号的数目,需要对其进行估计。因此研究了聚类有效性评价指标——BWP指标,结合粒子群算法,提出了一种改进的确定源信号数目的算法,并将这种算法引入到欠定盲分离。实验表明,提出的算法在保证分离精度的同时能缩短分离时间,并可节省一定的内存,在观测信号数据量大时,这种优势更加明显。     

基于快速S变换时频空间模型的电磁干扰复杂度评估方法

针对复杂电磁环境电磁干扰复杂度定性与定量评估问题,该文提出一种基于快速S变换时频空间模型的复杂度评估方法。利用快速S变换方法同步提取时域占用度、频域占用度和能量占用度等评估指标,给出了具体计算方法。在此基础上建立快速S变换时频空间评估模型,将时域、频域和能量域3维向量的F范数和均方根作为电磁环境主观复杂度和客观复杂度评估指标,克服了传统电磁干扰复杂度评估独立参数定级不能全面反映电磁干扰整体特性的局限性。仿真结果表明,采用该模型能有效同步提取时频及能量评估特征参数,时频空间评估模型能精确反映整体电磁干扰特征;实验测试结果验证了本文所提评估方法的正确性。

     

广义S变换多分量LFM信号检测及参数估计

针对多分量线性调频信号(LFM)信号在低信噪比状况下信号检测出现漏检、参数估计精度不高等问题,提出在广义S变换(GST)基础上,进行奇异值分解(SVD)滤波的方法。在S变换基础上,导出了广义S变换及逆变换公式,对离散后得到的广义S变换矩阵进行奇异值求解,通过选取合适的奇异值个数,实现多分量信号时频滤波。仿真结果表明,该方法在低信噪比状况下能有效滤除噪声,避免因噪声或者各分量信号强弱相差较大而出现漏检现象,同时信号参数估计精度也得到了提高。     

采用迭代求解的电动汽车优化充电算法

电动汽车优化充电对配电网的安全经济运行具有十分重要的意义.利用配电网辐射状运行结构采用迭代修正节点电压的方法能够大幅降低优化变量的维数,提高计算速度.该方法已被应用于以网损最小为目标函数、常规负荷模型为恒功率负荷、不计及节点电压、支路功率约束的三相平衡配电网中.该文提出了将其推广至一般情形的方法,目标函数为配电网供电能量最小、运行费用最小或利润最大,不再局限于网损最小,负荷模型不再局限于恒功率负荷.而且计及了配电网的三相不平衡、节点电压、支路功率约束.文中分析了负荷模型对优化计算结果的影响.研究发现,当负荷模型只包含恒功率、恒阻抗负荷时,每次迭代中优化模型仍为线性约束凸二次规划模型;当负荷模型包含恒电流负荷时,每次迭代中优化模型不再为线性约束凸二次规划模型,但仍为线性约束凸规划模型.3个算例的仿真结果表明,所提方法收敛性好、计算精度高、速度快,能够改善电压,提高配电网的经济效益.