量子细胞神经网络超混沌系统自适应函数投影同步的研究

本文研究了不确定参数的三细胞量子细胞神经网络超混沌系统的自适应函数投影同步,提出了该超混沌系统自适应控制规则与参数变化规律。通过李亚普诺夫稳定理论,证明该混沌系统是渐进同步的。利用数值仿真实验验证了三细胞量子细胞神经网络超混沌系统自适应同步模型的有效性。     

基于PCA降维和优化核参数SVM的电能质量扰动分类

首先对采样信号用db4小波进行10层的多分辨分解,提取扰动信号各层能量与标准信号的能量差作为特征向量;然后用PCA对特征向量进行降维,取3维数据作为分类的特征向量,并将训练集采用交叉验证的方法自适应选择最优参数,并构造训练集模型;最后将测试集数据代入训练集模型进行分类测试.测试结果表明,在PCA降维后可以实现扰动的分类:分辨率高;抗噪能力强;适用于电能质量扰动的分类.     

基于统计量ODV的自适应TM-CFAR检测

基于有序数据变率(ODV)和削减平均恒虚警(TM-CFAR)检测,提出了自适应TM-CFAR检测,它能判决自动选择参数并估计背景噪声,仿真结果表明,在均匀背景和多目标背景下,其具有较好的检测性能,能提高抗干扰目标最大容限;在强杂波边缘时,其虚警概率控制能力优于有序统计CFAR检测和单元平均CFAR检测.采用两级结构和分块并行处理思想实现时,该算法所需硬件资源和运算复杂度都低于自动删除平均ODV检测,而且具有实时处理性高和时序控制方便的优点.     

浅谈备用电源自动投切装置应用中的优与劣

通过对几种典型接线方式下备用电源自动投切装置的应用进行总结,从其自适应功能、充放电过程及其闭锁逻辑进行分析,阐述了备自投在实际应用中的特点及不足,并提出了防范措施。     

折叠超立方体网络的自适应诊断

自适应性诊断的目的是正确辨别结点的性质,没有公共点的两对结点可以在同一个诊断周中出现.在Bjoklund[1]的基础上对超立方体网络的另一种变形——折叠超立方体网络(FHn)的自适应诊断进行了研究,对n(n≥3)维折叠超立方体FHn构造了一个递归的哈密尔顿3-并行诊断周算法,利用归纳法证明了在错误结点数不超过n的情况下FHn可以在4个并行诊断周内完成诊断,并且至多需要2n+n-1次诊断.     

控制受限的卫星轨道转移过程中的姿态控制

针对刚体卫星在轨道转移过程中存在由质心漂移和推力偏心产生干扰力矩的控制问题,考虑存在参数不确定性、外部干扰以及控制输入受限,提出了一种智能自适应滑模控制方法,这种方法继承了传统自适应滑模控制的优点的同时,利用神经网络的逼近能力来补偿执行机构的饱和非线性,进而满足执行机构的幅值受限的要求．最后将该方法应用于卫星的轨道转移过程中,结果表明了方法的有效性与可行性．     

空间可分级视频编码的层间预测新算法

针对可分级视频编码中图像输出质量与编码所需时间的权衡问题,提出了一种可行的层间预测算法.该算法结合空间可分级的层间结构特点,充分利用基本层宏块及其邻域宏块的备选模式,依据其统计规律计算当前增强层待编码宏块可能的最优备选模式,有效地减少参与运动估计运算的模式数量,以达到降低编码时间的目的.通过JSVM的仿真实验,该层间预测算法与传统的层间预测算法相比,在输出图像质量变化较小的前提下,能够大幅降低编码时间,提高编码效率.     

光线跟踪的自适应多点迭代体素遍历算法

光线跟踪算法是提高图形真实感的一种主要技术,为了提高光线跟踪算法的速度,提出了一种快速的三维直线均匀体素遍历算法.该算法借鉴光栅直线行程扫描转换的思想,依据直线斜率定义决策参数,利用迭代计算决策参数控制每一步的光线走向.与单点迭代算法不同的是,一条直线依据斜率被自适应地拆分成由多点组成的m 遍历,而决策参数仅需要针对m遍历甚至由多个m遍历组成的周期进行计算,从而有效地减少了运算量.理论分析和实验表明,该算法的运行速度比现存的最快单步算法提高约56%,大幅度提高了光线跟踪的效率,且仅使用简单的整数运算即可实现.     

用于FBG解调的光纤F-P可调滤波器温漂抑制

光纤法布里-珀罗可调滤波器(FFP-TF)是组成光纤布拉格光栅(FBG)传感器解调系统的核心器件之一,其稳定性对解调精度的提高至关重要,而温度漂移是影响其稳定性的关键因素之一。针对实际应用中遇到的FFP-TF温漂问题,分析了温漂产生的原因和滤波器在给定驱动电压下中心波长随温度的变化关系,提出了一种温度控制与参考光栅相结合的复合温漂抑制方法,实验分析了相应温控装置的性能并将其成功用于FBG压力传感器的信号解调系统中。结果表明,基于该温漂抑制方法的FFP-TF解调方案,可广泛应用于FBG传感器系统中。