基于子波能量和神经网络分类器的机动车车型识别

为了使交通管理系统能进行可靠的机动车分类,研究了轿车、轻型越野车和货车3种机动车目标的声信号,提出了一种采用子波分解后不同尺度上声信号能量作为特征向量的特征提取算法,并设计了kNN(k近邻)分类器和改进BP神经网络分类器用于目标分类。目标识别和分类试验结果表明:所提出的特征提取算法能够很好地体现不同类型目标之间的差异,提取的特征向量稳健;设计的改进BP神经网络分类器的分类精度可达92.6%,且分类效果优于kNN分类器。     

基于S变换的柴油机燃烧差异的诊断研究

分析了传统的基于平稳过程的傅里叶变换存在的局限性,采用了S变换时频分析法对振动信号进行分析。对比不同燃烧状况时的缸内压力曲线、压升率曲线及振动信号S变换的结果,表明振动信号S变换得到的时频图像同缸内燃烧过程有密切的关系。为了便于对各缸的燃烧状况进行定量分析,提出了利用时频域内各点的幅值和表征各缸燃烧差异的新方法。在4缸柴油机上进行模拟试验对该方法进行验证,结果验证了该方法的有效性。     

城市交通信号控制研究综述

分析了我国城市交通信号控制研究的方法和现状。介绍了国内城市交通信号控制应用现状，并指出了我国城市交通信号控制的难点及其发展趋势。     

平面交叉口间距对道路交通的影响

平面交叉口间距主要包括信号交叉口的间距、无信号接入间距以及支路与交叉口的间距。研究表明道路上的交通事故率、出行时间、延误随着交叉口、交通信号、接入密度的增加而增大。总结分析了平面交叉口间距对道路交通的影响,并给出了一些参考性的建议。     

汽车ABS轮速传感器及其信号处理

研究了汽车防抱死制动系统变磁阻式磁电轮速传感器及其信号特性。在此基础上提出了轮速传感器信号处理电路的要求,并设计出了由低通滤波器和迟滞比较器构成的信号处理电路。在Matlab/Simulink环境下对电路进行了仿真研究和实验研究。结果表明,设计的轮速信号处理电路工作稳定、可靠,抗干扰能力强,能满足ABS系统的要求。     

单点交叉口信号实时配时模型及蚂蚁算法

以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标，各性能指标的加权系数随交通需求的不同而变化。提出交叉口实时配时，采用一种新型随机搜索思想——蚂蚁优化算法来求解此模型的非线形问题。仿真试验表明，所得结果优于经典方法，降低了交叉口的总延误时间和停车次数，提高了通行能力。     

基于数字图像处理的视频字符混合器的研究

设计了一个基于数字处理芯片的新型视频字符混合器，详细的论述了系统的构成及工作原理。与传统基于中小规模集成电路设计的数字视频混合器相比，该设计有效提高了系统的集成度和字符的稳定性，杜绝了字符漂移现象，降低了成本，是实现视频字符以叠加的一种较好的选择方案。     

基于振动信号的柴油机进排气系统故障诊断研究

提出了一种根据柴油机气缸盖振动信号诊断进排气系统故障的方法 ,介绍了对柴油机的振动信号进行小波降噪和小波分解 ,提取相应特征向量 ,然后将振动样本的特征向量作为径向基函数神经网络的输入参数 ,以故障类别作为输出参数训练该网络 ,训练后的神经网络可以利用测量的振动信号来判断柴油机的故障状况。仿真和试验证明该方法有效可行     

信号控制对动态路线选择的影响研究

以动态路线选择模型为基础的先进的出行者信息系统（ＡＴＩＳ）的实施必然对城市交通控制系统产生影响，同时交通控制系统的控制方案对路线诱导信息“运行时间”的估计也发生作用，影响用户对最优路线的造选择。对两系统的相互关系进行了分析，并建立了两系统相互关系模型最后给出了实际案例分析。     

关角隧道防灾救援信号控制方案研究与设计

针对青藏铁路西格二线关角隧道的特殊性,在现有设置遮断信号机的情况下,研究提出一种防灾救援信号控制方案。该方案能安全、有效的控制隧道外列车运行,为隧道救援赢得时间和空间。