基于ADALINE网络的自适应滤波技术的应用

要实现噪声环境下的通话非常困难,传统的低通滤波器对语音伤害比较大,而且无法满足环境变化的要求。本文设计了一个ADALINE(线性自适应神经网络)来实现语音信号的降噪处理。其中网络的系数经实地采集数据进行训练,训练方法采用Widrow-Hoff学习方法,经过实地语音信号分析,证明了经过训练的自适应滤波器可以较好地适应噪声环境,得到满意的语音信息。     

一个改进的城市交叉口信号配时模型

章对城市交叉口信号配时问题进行了研究．从行车和行人的安全角度出发．研究了6相位的控制方式，提出了以车辆在交叉口的时间延误之和最小化为控制目标．建立了一个新的交叉口信号配时模型，并采用了神经网络、遗传算法等人工智能方法对模型进行求解。     

基于神经网络的舰船电机轴承异常检测研究

针对当前舰船电机轴承异常检测正确率低、检测自动化程度低、检测过程十分耗时等难题,为了提高舰船电机轴承异常检测效果,设计了基于神经网络的舰船电机轴承异常检测方法。首先提取舰船电机轴承状态信号,采用小波包分析去除舰船电机轴承状态信号中的噪声,然后采用Hilbert变换提取电机轴承异常状态的特征,将特征作为神经网络的输入,电机轴承异常作为神经网络的输出,建立舰船电机轴承异常检测模型,最后进行舰船电机轴承异常检测的仿真实验,本文方法的舰船电机轴承异常检测正确率超过95%,能够很好检测到舰船电机轴承异常现象,而舰船电机轴承异常检测时间要少于当前其他舰船电机轴承异常检测方法,能够满足舰船电机轴承异常检测的实际要求。     

强干扰下多路电子通信信号自动捕获算法研究

传统捕获算法性能较差,无法自动捕获伪码,为了解决这个问题,提出强干扰下多路电子通信信号自动捕获算法。在强干扰下搜索多路电子通信信号,以此限制伪码长度和频偏范围,并依据非线性相位原理调制多路电子通信信号参数,在此基础上,结合多普勒频偏频域补偿原理,实现对伪码的自动捕获,考虑到强干扰下自动捕获速度问题,采用循环谱快速捕获原理计算多路电子通信信号的各项参数,使得自动捕获的速度更快,由此,完成多路电子通信信号自动捕获算法的设计。在实验中,为对比2种算法的性能,设计自动捕获过程,实验结果表明,所提算法性能更好。     

基于稠密度聚类的船载通信微弱信号自动增强方法

船载通信信号在传输过程中受各种因素的影响存在被削弱的现象,使得原始信号变成了微弱信号,如果不进行增强处理,会延长数据传输时间以及造成信噪比过小,影响通信质量。针对上述问题,提出一种基于稠密度聚类的船载通信微弱信号自动增强方法。该方法主要分为3步:第一步进行小波去噪处理,降低噪声对原始信号的干扰;第二步利用稠密度聚类方法对微弱信号进行聚类检测,加快信号增强处理效率;第三步对检测出来的信号进行补偿,增强信号特征。结果表明:与传统船载通信微弱信号自动增强方法相比,本方法处理后,数据传输延时值缩短3.8 s,信噪比增大8.3 dB,解决了传统方法存在的问题。     

船载智能天线通信系统中干扰抑制技术

智能天线技术又叫自适应天线阵列技术,其核心在于阵列信号处理技术,最早应用于雷达和舰船声呐探测等领域,19世纪70年代逐渐被应用于军事通信领域。随着船舶领域的自动化和智能化发展,智能天线通信系统在船舶领域的应用越来越广泛。本文研究的主要对象是智能天线通信系统在船舶领域的应用问题,重点研究了智能天线系统的信号过滤和干扰抑制技术,分别从自适应抑制原理和干扰抑制系统的硬件进行介绍,本文的研究对改善船载智能天线通信系统的信号精度有重要的意义。     

舰船局域网络大规模入侵实时取证方法研究

传统检测取证方法存在大规模入侵检测数据误差大的问题。提出舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,依托信号滤波技术,创建卡尔曼信号滤波单元,对网络波束内部干扰源进行滤波处理,利用Hybrid入侵特征提取算法,对滤波后信号进行提取运算。实现对局域网内的入侵数据信号干扰滤波与入侵信号提取。通过对比实验证明:提出的舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,能够有效滤除局域网入侵干扰信号波,快速筛选、锁定、提取入侵数据信号,实现实时提取入侵信号证据的效果。     

猎豹CJY6470E型汽车转向指示灯异常故障排除一例

故障现象：一．辆猎豹CJY6470E型汽车．在开转向灯时．左、右转向信号指示灯同时亮,打开示宽灯时,左、右转向信号指示灯微亮。     

电喷发动机怠速不稳故障的原因与诊断及排除

怠速开关不闭合①原因分析。怠速触点断开,ECU便判定发动机处于部分负荷状态。此时,ECU根据空气流量计和曲轴转速信号确定喷油量,而发动机却是在怠速工况下工作,进气量较少,造成混合气过浓,使转速上升。当ECU收到氧传感器反馈的＂混合气过浓＂信号时,减少喷油量,增大怠速控制阀的开度     

大众车系舒适系统总线故障诊断与排除

随着车载网络技术的广泛应用,如何有效利用相关技术对车载网络系统总线进行故障诊断已成为汽车维修技术人员的新课题。车载网络系统的种类很多,有CAN、VAN、J1850、LIN、DDB和MOST等,按照应用系统划分车载网络系统,大致可分为驱动系统、舒适系统、安全系统、诊断系统等。