基于XGBoost的短时出租车速度预测模型

准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提，有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象，研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集，构造滑动时间窗口，以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量，以出租车当前时间的移动速度为输出变量，采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化，得到模型最优参数组合，并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析，将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明:所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差（MAE）为9.841，均方根误差（RMSE）为12.711，均低于非参数回归模型和神经网络模型，提高了出租车速度的预测精度；由于出租车速度序列缺乏规律性，调整后的R₂（R₂ _adjusted）为0.592，且相较于其他2个模型，XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果，避免了过拟合造成的预测精度下降。      

基于DSPC64x的视频图像采集与处理系统

介绍了一个采用通用高速数字信号处理器（DSP）构成的图像采集与处理系统。该系统是为小型舰船提供一个能用自带的粗略水平基准进行天文导航而开发的。文章分别从硬件和软件两部分对系统进行了设计说明，硬件部分以DM642为核心，软件部分采用自适应阚值分割、小波变换和Hough变换等算法。系统设计的目的是通过对水天线图像的处理，以实现对舰船的横摇／纵摇角度进行快速、准确的测量。     

DSP技术在移频自动闭塞系统中的应用

叙述了运用DSP技术解调FSK信号的方法及系统接收带宽确定的条件和DSP芯片实现时域频域变换的算法及抗干扰算法。     

Power System Transients Analysis by Wavelet Transforms

In contrast to Fourier transform,wavelet transform is especially suitable for transient analysis because of its time-frequency characteristics with automatically-adjusted window lengths.Research shows that wavelet transform is one of the most powerful tools for power system transient analysis.The basic ideas of wavelet transform are presented in the paper together with several power system applications,It is clear that wavelet transform has some clear advantages over other transforms in detecting.analyzing,and identifying various types of power system transients.     

基于定子电流Park矢量变换的感应电机故障诊断

通过提取定子电流信号的Park矢量图作为电机故障特征。应用人工神经网络技术对故障特征进行分类与识别，从而避开了复杂的谱分析技术。实验测试结果表明，该方法用于电机故障诊断可靠、有效，是一种实际可行的电机故障诊断方法。     

基于有源滤波器和阻抗匹配平衡变压器的同相牵引供电系统

提出了由一种阻抗匹配平衡变压器和平衡变换装置(BCD)构成的铁道牵引系统同相供电方案。平衡变换装置由两个电压型单相有源滤波器构成,用以补偿负载的无功和谐波电流,以及变压器两副边绕组的不平衡电流。无论牵引负载的性质及负荷的分布情况如何,经过变换之后,变压器的输入侧都表现为三相对称的纯阻性负载。文中分析了系统的结构和工作过程,提出了单相有源滤波器的状态优化控制方法。以一列满载运行的机车为对象,进行了供电系统的软件仿真研究,仿真结果证实了系统结构和控制方法的正确性。     

神经网络在信号非线性变换中的应用

在温度测量中，热敏电阻或热电偶与温度的关系是非线性的。在微机化智能仪器中，常用软件来代替硬件进行线性校正，本文给出一种基于神经网络的信号非线性变换的方法，以实现线性校正，这种方法具有通用性，在介绍神经网络算法的基础上，给出了两个实例，其计算机模拟的结果是令人满意的。