基于BCH分量码的多级编码体制性能分析

首先介绍了基于信道编码的多级编码调制(MLC)的原理与特点;其次,重点论述了MLC的多级译码(MSD)和并行译码(PDL)方法;最后,以BCH为分量码并针对在高斯信道和瑞利衰落信道,分别给出MLC的MSD与PDL两种译码结果.     

基于改进傅里叶模态分解和频带熵的滚动轴承故障诊断方法

[目的]针对多分量、强背景噪声下滚动轴承故障特征提取困难的问题,提出一种将改进傅里叶模态分解(MFMD)和频带熵(FBE)分析相结合的滚动轴承故障特征提取方法.针对傅里叶分解(FDM)在强背景噪声下边界频率偏移和过分解等问题,提出频带熵和包络谱相结合的敏感频带和敏感模态分量选取方法.[方法]首先,通过FBE分析选取频带...     

双级矩阵变换器空间矢量调制策略的仿真研究

首先简要地介绍了常规矩阵变换器（Conventional MC）的优点及不足,说明了双级矩阵变换器（TSMC）的优势。接着推导了从常规MC到TSMC的演变过程,证明了两者开关函数等效、变换功能相同。然后介绍了TSMC空间矢量调制（SVM）策略,在此基础上建立了基于MATLAB的TSMC仿真模型,并给出了仿真波形。仿真结果验证了模型及控制策略的正确性。     

基于深度学习的复合神经网络机场信号检测框架

针对信号调制识别对复杂通信环境缺乏适应性与精度不足的问题,提出一种基于深度学习的多特征复合神经网络框架. 该框架首先使用前端卷积神经网络检测信号载波特征,再对前端初筛选信号执行预处理将其转换为信号时频图,最后设计了后端轻量化卷积神经网络,检测信号时频特征. 基于TensorFlow平台的复合神经网络对机场真实信号检测精度达到99.23%,实验表明该方法可有效应用于实时机场信号检测.      

基于机器视觉的船舶吃水线自动检测方法分析

传统的船舶吃水线自动检测方法自动化水平较低,无法获取精准的检测结果。为了解决该问题,提出基于机器视觉的船舶吃水线自动检测方法。从机器视觉系统提取吃水异常数据,在采用修正思想对船舶吃水异常数据进行补偿,在此基础上,应用定量分析表,设置船舶吃水线自动检测标准,待完成上述操作步骤后,对船舶吃水线进行自动检测,由此完成基于机器视觉的船舶吃水线自动检测方法的设计。实验选择在水质较为清晰的水域,并随机选取8个实验参数,对2种检测方法进行实验对比,实验结果表明,所提方法的自动检测结果更精准。     

浅谈宽带网（ADSL）接入技术

介绍了宽带网（ADSL）的原理特点及其调制方式和相对于其他internet接入方式的优越性，并对ADSL的实际应用作了阐述。     

具有中点电位平衡的船用变频器三电平SVPWM过调制技术

二极管钳位型三电平电压源逆变器在过调制区由于小矢量作用时间迅速减小为0,只有中矢量及大矢量输出,常规的过调制策略容易引起中点电位偏移与波动.并且由于常规过调制采用最小相角误差方法,导致较大幅值偏差.本文提出一种新的三电平电压源逆变器过调制方法,该方法利用小矢量调节中点电位,当小矢量作用时间减小为0之后,只选择大矢量输出,大大降低中点电位偏移与波动,同时增加输出电压幅值,使其与参考电压保持一致.仿真结果表明所提出方法的有效性和可行性.     

小波变换与HHT在HVDC系统故障特征提取中的对比研究

介绍了高压直流输电(HVDC)系统的特点及小波变换与希尔伯特-黄变换的原理。针对高压直流输电系统,利用MATLAB/Simulink对其进行交直流侧短路接地故障的仿真,分别通过小波变换和希尔伯特-黄变换对其进行故障特征的提取。分析结果,得到了在HVDC系统的短路故障特征提取中,小波变换有一定的局限性,而希尔伯特-黄变换更有效直观的结论。     

基于决策理论的软件无线信号调制样式自动识别

信号调制样式的自动识别是软件无线电台必须具备的功能之一。主要讨论了基于决策理论的信号调制样式自动识别的基本原理和算法，论述了模拟信号调制样式的自动识别，数字信号调制样式的自动识别方法。也分析了在实现这些算法时会碰到的许多具体的实际问题，提出了能解决这些问题的调制识别新方法－－人工神经网络识别法。