地表植被对交通噪声衰减量的研究

就地表植被(包括庄稼、草地、裸露的土壤等)对交通噪声衰减量的影响进行研究，通过大量现场测试、数据处理与分析，建立由地表植被所引起的附加衰减量与水平距离之间更为合理的关系式，确定衰减因子α的取值，并对回归方程的精度进行检验。     

吸水强度衰减条件下散体滑坡的稳定性演变分析

土体吸水蠕变强度衰减是散体滑坡演绎启动的根本原因,以巫山冯家坝滑坡为例,由室内试验得到不同饱和度下松散土体的物理力学参数,应用大型有限元数值模拟软件ANSYS,研究了降雨条件下散体滑坡的演变趋势。分析表明,滑坡的最大位移发生在滑坡体后缘,且随松散土体饱和度的增大呈非线性增大;塑性区主要分布在滑坡体后缘,随饱和度的增大,塑性区不断扩大,滑坡的稳定系数降低,达到饱和时,稳定状态接近极限平衡。冯家坝斜坡目前处于欠稳定状态,在长期暴雨和三峡Ⅲ期坝前水位浸泡共同作用下,很可能诱发滑坡形成灾害。     

基于局部均值分解算法的电力系统低频振荡研究

本文针对在研究电力系统低频振荡时易出现负频率和端点效应较严重的问题,结合局部均值分解局部均值分解(LMD),提出了基于LMD的电力系统低频振荡研究新方法。该方法可将复杂的振荡模态分解为若干振荡模态之和,每个振荡模态由幅值函数和调频函数之积组成。LMD采用了滑动平均法拟合幅值函数,避免了过包络、欠包络现象,端点效应较小;通过对调频函数求导获得各个振荡模态的瞬时频率都是正的、具有物理意义的时变频率。幅值函数反映了振荡的阻尼特性,频率函数反映了振荡的时变特性,研究瞬时幅值函数和瞬时频率函数可以有效获取振荡模态的暂态信息和振荡特性。     

舵机非稳态激励识别及瞬态声辐射分析

当水下航行器利用舵机改变航向时,舵机的开启会产生很大的瞬态辐射噪声。因此,在舵机安装之前,有必要对舵机的源特性进行评估。文章基于某水下航行器的舵机振动测试试验,应用频域载荷识别中的最小二乘法方法和短时傅里叶变换的信号处理技术,对舵机操舵过程中舵机与试验台架连接的机脚点处的瞬态最大激励力和整体平均激励力分别进行了间接估算,并将估算结果的准确性和可行性进行了验证。考虑到加肋圆柱壳是水下航行器的基本结构形式,文中将估算的激励力结果作为辐射声计算的近似输入,以一个两端简支的加肋圆柱壳体作为水下航行器的一个舱段的计算模型,分别计算了舵机操舵过程中水下瞬态最大和整体平均辐射噪声的大小,提出了一种利用短时傅里叶变换信号处理技术来评估舵机水下瞬态辐射噪声的方法。     

小波变换在SAR图像舰船尾迹检测中的应用

针对小波变换在SAR图像舰船尾迹检测中的应用,本文首先对原始的SAR图像进行预处理,抑制强目标和强斑点;然后进行Radon变换,计算所有峰值截面和小波函数的连续小波变换,对提取的参数进行基于信号聚类算法进行决策判定得到真实峰值,基于方向梯度算法检测尾迹起点;最后利用真实峰值与小波函数匹配实验进行验证算法的有效性。实验结果表明,高斯小波和墨西哥帽小波与线性特征所对应的峰值匹配程度较好,极大地提高了真实目标峰值的检测率,减少虚假线性特征的影响。     

基于自适应四参数估计的电罗经航向运动建模

为减小舰船直航时风、流、摇摆等干扰对电罗经航向的影响,提高电罗经指向精度,采用小波变换对电罗经直航向数据进行消噪处理,获得较为平稳的信号;对消噪后的信号经能量频点分析并傅里叶展开;基于改进的四参数估计法,对直航向信号建立自适应迭代预测模型,并与实测数据进行验证对比。结果表明,采用小波分析、傅里叶级数同四参数估计相结合的自适应建模方法适用于电罗经直航向建模,航向预测效果优于传统四参数估计法。     

基于小波变换与卡尔曼滤波结合的GM(1,1)模型在高铁隧道沉降变形分析中的应用

高铁隧道的变形量较小,但受随机噪声的干扰较大,使得监测得到的沉降曲线不能反映实际的沉降情况。鉴于此,文章提出了基于小波变换与卡尔曼滤波相结合的RLG降噪方法,该方法既有小波变换的去相关作用和多分辨分析功能,又有卡尔曼滤波对未知信号的线性无偏最小方差估计的特点。采用GM(1,1)预测模型对降噪后的数据进行分析,得到的结论是:基于小波变换与卡尔曼滤波相结合的GM(1,1)模型的精度较基于卡尔曼滤波的GM(1,1)模型的精度高,可有效地运用于高铁隧道沉降分析中。     

基于小波包变换的信号降噪方法及转向控制故障诊断

简要介绍了汽车转向系统的工作原理,转向信号的好坏直接影响汽车行驶的安全性;同时介绍了小波包变换的基本思想,将新型小波包变换滤波器与信号重采样结合,提出了一种新的小波包降噪方法.文章研究了该方法的降噪效果,同时比较了小波包直接降噪和小波包重构滤波器的降噪效果.将该方法用于转向控制的故障诊断,结果表明,该方法能够有效识别转向控制的典型故障.     

基于Hough变换的道路边缘提取

在以图像处理技术为基础的视觉导引方式下,提出了一种基于Hough变换的道路边缘提取方法.将拍摄到的道路图像进行滤波预处理;利用自适应阈值分割法对处理后的图像进行分割,并采用数学形态学中的"腐蚀"运算检测边缘;利用Hough变换实现道路边缘的检测与定位.试验结果表明,此方法对复杂的道路环境具有较好的适应性.     

一种改进的小波消噪算法

针对传统小波变换在信号消噪中计算的不足,设计了一种改进的小波消噪算法.该算法保留了小波分析处理时变信号的优势所在,但较传统的消噪应用,算法相对简单,易于实现.利用实际数据对该消噪算法进行了数据验证,并与传统小波消噪算法等对比算法进行了效果对比.验证结果表明,所提出的新算法效果较好,具有一定实用性.