广义相关时延估计算法在汽车去噪系统中的应用

针对汽车环境中麦克风阵列语音去噪系统的应用,对广义相关时延估计方法进行了仿真,并与基于高阶累积量的时延估计方法作了比较分析.给出了两种方法在不同信号模型中的仿真结果,结果表明:广义相关法时延估计更适用于汽车去噪系统.     

广义相关时延估计方法在神经系统损伤检测中的应用

应用广义相关时间延迟估计方法,经由诱发电位潜伏期变化的测定,分析研究了撞击加速度和缺窒息实验条件下中枢时间系统的损伤问题。计算机模拟和诱发电位信号分析表明,当神经系统发生损伤时,诱发电位的潜伏期会出现显的变化,这种化可以由广义相关时间延迟估计方法而有效测定。     

基于广义互相关和多项式拟合的TDOA时延估计方法

广义互相关方法在TDOA时延估计中具有较高的精度和程序容易实现等优点而被广泛采用.为进一步提高时延的估算精度,在广义互相关的基础上,融入多项式拟合方法,寻求广义互相关函数的精确峰值位置,将时延估计精度推进到亚采样点级别.通过Matlab仿真分析及实测数据的算法验证,结果表明,在广义互相关方法中融入多项式拟合方法,能大大提高时延估计精度,且算法复杂度低,易于工程实现.     

多采样率卡尔曼滤波器在汽车状态估计中的应用

为了改善复杂系统中单采样率控制策略的控制品质,在深入研究多采样率数字控制系统和卡尔曼滤波算法的基础上,提出了输入多采样率的卡尔曼滤波算法.将该算法应用于汽车主动前轮转向系统中,对横摆角速度、质心侧偏角和纵向车速进行估计,通过Carsim与Simulink的联合仿真以及蒙特卡罗试验,验证了算法的有效性.研究结果表明:多采样率卡尔曼滤波算法有利于融合多个输入量的信息,能改善状态估计器的性能,比单采样率卡尔曼滤波算法具有更高的稳定性,且估计误差减小4.0%～48.7%.     

广义预测控制算法在ATO系统中的研究仿真

对广义预测控制（GPC）算法进行了研究,并将GPC算法应用在自动运行（ATO）系统中。通过该算法的使用,列车能较好地跟随目标曲线运行,由于目标曲线是根据列车牵引计算得到的最优的列车运行曲线,从而保证列车安全、平稳、正点地自动运行,同时也确保列车进站停车的精确性。     

广义回归神经网络在交通运输量预测中的应用

因为交通运输、地方经济及企业发展的紧密联系,交通运输量预测成为运输市场和经济发展研究中的一个重要问题。以影响交通运输量的若干重要参数作为样本数据,构建一个广义回归神经网络,经过学习训练后使之达到误差最小,再以此网络外推出未来的交通运输量。结果证明广义回归神经网络用于交通运输量预测的有效性。     

小波去噪在振动压路机振动信号处理中的应用

振动压路机振动轮加速度是检测路面压实度的重要参数,因此在用传感器检测速度信号的过程中,加速度信号的准确性显得至关重要.在以往的加速度信号数据处理中傅里叶变化是主要的处理方法,通过对比分析可知傅里叶变换存在着一定的局限性,而采用比较实用的小波分析方法对数据进行去噪重构,通过分析证实小波分析在信号的去噪方面有独特的优势.     

误差估计及其在自适应有限元分析中的应用

本文提出一种适合杂交/混合有限元分析的简易误差估计方法,并在这 种误差估计的基础上,建议了r一型和rh一型自适应网格优化方案。数值 算例显示了这些方案的有效性。      

广义项目融资在构建和谐铁路中的应用

以我国建设和谐铁路融资为研究对象,提出我国和谐铁路发展在现有约束条件基础上的最佳融资方案理论。采用抽象、归纳及类推方法,对广义项目融资进行实证分析,以国内大型基础设施项目成功实施广义项目融资进行类推,探讨了广义项目融资在铁路和谐发展中的应用。广义项目融资能够有效地解决构建和谐铁路融资结构失衡的问题,这一融资制度对我国铁路和谐发展具有战略意义。     

约束广义预测在机车车辆半主动悬挂控制中的应用研究

半主动悬挂控制是机车车辆提速并改善其横向平稳性的有效方法，但其控制对象复杂且难以建立模型。广义预测控制具有模型精度要求低、鲁棒性好等特点。设计基于约束广义预测的带模型误差修正的控制器，有效解决了控制器复杂性与模型精度矛盾，并能适用于控制器及输出量有约束的情况。仿真表明该控制器能有效提高机车车辆的运行平稳性。     

基于GPS的车辆监管系统应用方案

近年来我国公路建设取得了突飞猛进的发展，但相对而言道路运输在许多方面仍存在不足之处。为了解决这些问题，建立一个基于GPS、GIS、GSM和Intemet相结合的网络信息系统平台，使之能随时对车辆进行调度、监管，从而减少空驶率，提高运输效率，已成为当务之急。     

灰色系统理论在私人汽车需求预测中的应用

运用灰色系统理论,建立我国私人汽车需求的灰色预测模型,并对我国私人汽车需求进行预测,从预测结果来看,其与实际值差别较小,这表明该模型具有较高的可靠性和实用性,对我国的汽车工业与交通行业的发展能够起到一定的导向作用.     

SMO算法在邮件过滤中的应用

针对传统的支持向量机(SVM)算法在速度方面的缺陷,本文提出将序列最小优化(SMO)算法引人到垃圾邮件过滤系统中,实验结果证明,该模型训练时间快,过滤效果好.     

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提出了以随机A*算法为基础，运用遗传算法来求解不满足先进先出原则的动态网络中最短路径问题的思路，其中通过运用提出的随机Dijkstra算法解决了将遗传算法应用于最短路径问题中的最大障碍－初始种群的产生。最后，以广州市电子地图为基础，对提出的算法进行了验证，试验结果表明遗传算法适合求解非常态且不满足先进先出原则的动态网络中的路径诱导问题。     

一种基于稀疏表示的交通图像去噪算法

将图像稀疏表示方法引入到交通图像处理中,实现了一种基于K-SVD的正交匹配追踪的交通图像去噪算法.该算法通过奇异值分解,DCT字典进行自适应更新,形成更能表示图像结构的超完备字典.实验结果表明,相对于传统图像增强方法(中值滤波、均值滤波、基于小波滤波)和基于DCT冗余字典的稀疏表示图像增强方法,该算法能更有效地去除交通图像噪声,得到更高的峰值信噪比.     

降噪吸音砂浆在公路隧道工程中的运用

通过分析公路隧道特有环境对降噪吸音材料的特殊要求,以水泥、陶砂、膨胀珍珠岩等材料为主要原料,通过一系列的拌制工艺,研制一种环保无污染、防火、防撞击、施工方便快捷、喷覆式的新型隧道吸音材料-陶砂膨胀珍珠岩吸音砂浆,并采用驻波管法测试砂浆的吸音性能。     

模糊PID控制策略在电动助力转向系统中的应用

助力转向控制策略是EPS系统的核心技术之一。为提高电动转向系统的动态响应速度和抗干扰能力,经分析采用模糊PID控制策略实现助力控制。模糊控制器以电流误差及误差变化率为输入,电机电压为输出,根据设定的模糊控制规则在线调整比例系数、微分系数和积分系数,以使系统性能达到预定要求。应用Matlab软件进行了计算机仿真,仿真结果表明基于模糊PID控制策略的EPS比传统PID控制具有更好的助力特性和抗干扰能力。     

OPAX技术在解决车内轰鸣声中的应用

基于LMS OPAX方法对悬置传递路径进行分析,采用互易法原理利用低频体积声源获取力声传递函数。通过对OPAX计算结果进行验证,验证了OPAX算法的可靠性。结合CAE分析寻找有效的解决方案,最终解决该轰鸣声问题。     

蓝牙车载自动接听系统软件结构分析及应用

本文主要分析了蓝牙车载自动接听系统的软件结构,从系统的通话流程引出蓝牙免提协议栈的结构和原理,对蓝牙子系统中处理器上运行的软件结构进行分析,进而对蓝牙车载自动接听系统的应用进行了介绍。