基于小波能谱系数的舰船目标分类与识别

由于舰船目标发声机理的复杂性及多样性,导致表征其辐射信号特征的数据量较大且维度较高,带来巨大的处理运算量。因此提取可靠、有效的舰船目标信号特征是水声界研究的难点之一。本文提出基于小波能谱系数的舰船目标信号特征提取方法。首先利用小波变换对舰船目标的波形信号进行分析,获取其时域、频域特征;然后采用小波能谱系数描述信号能量在每个频率范围的分布情况并提取特征向量,以区别3类目标信号;最后以BP神经网络作为分类器对3类目标进行识别与分类。对实验数据的处理结果表明,该方法可以有效获得舰船目标的特征信息,具有较好的分类效果和较高的可靠性。     

一种舰船辐射噪声线谱检测新方法

舰船辐射噪声的线谱成分包含许多舰船的特征信息,在低信噪比的情况下,实现线谱的有效检测对舰船的分类与识别有着重大意义。以绝热近似小参数理论为依据,提出一种基于自相关和随机共振理论相结合的舰船辐射噪声线谱检测方法。该方法通过对微弱信号自相关处理完成初步消噪,并将处理后数据输入到随机共振系统中进行线谱检测。仿真实验中,将本方法通过尺度变换运用于舰船辐射噪声线谱检测中,仿真结果验证该方法的有效性。     

基于小波变换的斜拉桥索双轴漏磁检测方法

针对在役斜拉桥索只能进行无损检测的特点,提出了基于漏磁检测的缆索缺陷探伤方法以及检测电路.由于检测现场空间磁场噪声较强,导致漏磁信号特征不明显,为此,应用二进小波变换的方法,对周向漏磁信号采用基于高斯白噪声的快速离散软阈值算法进行信噪分离,以确定缆索缺陷程度;对轴向漏磁检测信号进行奇异性检测处理,以获取缺陷的精确位置信息.实验结果表明,该方法可实时获取缆绳索缺陷程度和位置信息.     

基于信号预处理和Hilbert变换的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号复杂和非平稳的特点,及故障信号常常淹没于各种噪声的情况,先利用消除趋势项和小波降噪对包含故障信息的信号进行预处理,再应用Hilbert变换对信号进行包络解调和频谱分析,提取滚动轴承故障特征频率,并判断其故障模式.对滚动轴承内圈、外圈和滚动体故障的诊断试验,证明了信号预处理和希尔伯特(Hilbert)变换相结合的方法对滚动轴承内圈和外圈局部损伤故障的诊断是有效的和可行的,但不能很好地检验出轴承滚动体的故障特征     

胃消化间期压力活动的相位耦合分析

目的了解胃消化间期压力活动的对角切片谱分布情况。方法应用随机信号的对角切片谱分析胃消化间期压力活动,这种方法可克服功率谱分析缺少相位信息的缺陷,同时保留高阶谱分析包含相位信息的优良特性。结果胃消化间期移行性复合运动(MMC)Ⅲ期压力活动表现明显的平方相位自耦合结构,而Ⅰ期的压力活动几乎没有相位耦合。结论胃消化间期压力活动可能存在着非线性平方相位耦合关系,并从细胞分子水平上的胃肌电活动(GMA)对这种耦合现象发生的机理作了讨论。     

含有裂纹水泥混凝土路面的理论分析

以断裂力学理论为基础,将水泥混凝土路面视为Winkler地基上的弹性板,利用傅立叶积分变换,并引入位错密度函数,建立了奇异积分方程,推导出水泥混凝土路面表面存在裂纹时裂纹尖端应力强度因子的解析表达式,然后应用Lobatto-Chebyshev数值方法求解奇异积分方程,得到了应力强度因子的数值解.以实际路面为例,计算了裂...     

基于WebSocket技术无线频谱大数据实时监测系统设计与实现

伴随着互联网和无线通信技术的快速发展,如何对海量无线监测数据进行处理和干扰源排查成为无线电监管部门面临的困难和挑战之一.针对此问题,提出了一种同相正交信号-功率谱密度转化算法和功率谱密度信号瀑布图可视化方法,以实现对无线信号实时监测的可视化呈现;在此基础上,结合未来无线电监测小型化、网格化的发展趋势,采用HTML5 C...     

基于多特征的纹理特征提取方法研究与应用

纹理是图像的1种重要视觉特征,常用于识别和区分图像。纹理特征的提取则是其应用需首先解决的问题。通过总结分析目前较为常用的纹理特征提取方法,基于灰度共生矩阵(GLCM )算法、局部二值模式(LBP)算法和小波变换(DWT )算法的特点,提出基于多特征的纹理特征提取算法,即将各算法提取的特征进行融合。融合中使用权重对参数进行配置。论文设计了1种图像检索实验,通过图像检索实验比较了各算法提取的特征对纹理的描述能力。结果表明,对于Co rel图像库,笔者提出的多特征的纹理特征提取算法检索的平均查准率相对于GLCM 算法提高了20%,相对于LBP算法提高了9%,相对于DWT算法提高了10%,相对于徐少平等人提出的特征融合方法提高了15%。证实了文中所提出的算法能够兼顾各算法的优点,并具有较好的旋转不变性和尺度不变性。其不足之处是需要同时提取GLCM 算法,LBP算法,DWT 算法下的纹理特征,计算所需时间是后3种算法时间之和,使算法的实用性受到了一定的限制。      

基于谱分析的路段行程时间多步预测方法

路段多步行程时间预测数据是动态交通诱导系统的重要参数,但已有研究成果,大多集中于一步预测,且存在适应性不强、计算量大、基础数据需求多等不足.应用谱分析及Karhunen-Loeve（K-L）变换对历史及当前检测行程时间序列进行分解与重构,重构时以历史序列与当前检测序列的欧式距离作为相似性度量指标,优化重构时的特征向量系数,使与当前检测序列相似度高的历史序列信息在重构中占据主要地位,通过重构,实现对后续若干时段的行程时间的预测,实测数据检验显示该方法可实现多步预测,预测精度良好,较以往方法有所提高,且历史数据需求量小,计算量小.     

具有预设瞬稳态性能的有限时间智能车辆固定构型编队控制

智能车辆固定构型编队的瞬态性能(如编队误差收敛速度和超调量)对车辆协同动作及车辆行驶安全至关重要.针对含有模型不确定和外部扰动的车辆固定构型编队问题,提出一种考虑预设瞬态性能和稳态性能约束的有限时间车辆编队控制方法.首先,引入一种扰动观测器,实现对由模型不确定和外部扰动构成的复合扰动的有限时间有效估计;其次,将因车载传...