基于样本熵的语音信号检测算法

船舶自身发出的巨大噪声,严重影响了通讯设备通讯端船舶工作者的正常语音交流和通讯,须要进行语音信号增强,将语音信号从背景噪声中检测分离出来。为此,文章在分析语音信号与船舶背景噪声信号时域序列复杂性基础上,提出基于信号序列样本熵的语音信号检测算法。该算法将含噪信号进行分帧后,首先计算每帧信号的样本熵,并根据自适应预设阈值对信号进行初始判断；然后,利用信号通常持续一定时间的连续性,对信号初始判断进行平滑,得到信号的最终判别类别,实现对语音信号的检测。经过大量实测实验数据的验证,环境噪声信号的辨别准确度为 90.33%,语音信号为 95.05%,该算法取得了较好的判别精度。     

基于最小二乘支持向量机的小样本建模方法研究

针对捷联惯组历次测试数据小样本建模问题,提出了通过二次修正插值方法解决测试数据的非等间隔性和样本容量小的问题。并通过相空间重构的思想将一维时间序列多维化。最后通过最小二乘支持向量机建立预测模型。实例分析表明,建立在二次修正插值基础之上的最小二乘支持向量机时间序列模型具有较高的预测精度,能够很好地满足对惯组测试数据分析的要求。     

一种辐射环境下小子样试验评估方法

对元器件在辐射环境下的小子样试验评估方法作了分析研究，基于元器件辐射损伤阈值服从正态分布的假设，采用基于虚拟增广的小子样试验评估方法对元器件抗辐射能力进行评估，得到了元器件在给定置信水平下的损伤阈值下限及在给定辐射水平下的生存能力，通过实例验证了评估方法的可行性。在labview开发环境下完成方法的软件研制。方法可为航天器的抗辐射加固设计与评估提供有益参考。     

直升机批生产中的疲劳质量检验方法

本文论述了直升机关重件在批量生产中,疲劳质量控制所采用的抽检方法以及抽检原则。文中给出的大批量产品的抽样检验判断方法、小批量生产产品的抽样检验判断方法、最佳抽样检验法和改进的最佳抽样检验法均适用于直升机关重件的抽样检验。     

A sample collector for robotic sample return missions II: Radiation tests

Sample return from small solar system objects is playing an increasingly important part in solar system exploration. Critical to such missions is a robust, simple, and economic sample collector. We have developed a collector such as this for near-Earth asteroid sample return missions that we have termed the Touch-and-Go Impregnable Pad (TGIP). The collector utilizes a silicone substrate that is pushed into the dust and gravel surface layer of the asteroid. As part of a systematic evaluation of the TGIP, we have investigated the resilience of this substrate to ionizing radiations. Several miniature versions of the collector, containing typically ∼3 g of the collection substrate, were exposed to 0.564 MeV beta particles from a ⁹⁰Sr source and a 6 MeV electron beam in a linear accelerator to simulate the wide range of energies of solar and galactic ionizing radiation. Various radiation levels up to eight times greater than expected on a six-year asteroid mission (in the case of beta radiation) and 50 times greater than expected (in the case of the 6 MeV electron radiation) were administered to the substrate. After irradiation, the efficiency of the substrate in collecting samples of mock regolith was compared with that of collectors that had not been irradiated. No difference beyond experimental uncertainty was observed and we suggest that the operational TGIP will not be affected adversely by radiation doses expected during a typical six-year inner solar system mission.     

基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究

对航空器进港和离港滑行时间进行精确的动态预测,可以有效提升机场的运行效率。首次提出基于XGBoost 的航空器动态滑行时间预测方法,该方法首先通过分析影响机场滑行时间的各类因素,构建可变滑行时间预测的关键特征指标;然后选取XGBoost 算法建立可变滑行时间预测模型,对模型的关键输入参数进行测试调整;最后将XGBoos...     

一种单子样旋转矢量姿态算法

旋转矢量姿态算法可有效抑制高动态环境下捷联惯导系统(SINS)产生的圆锥误差。当 直接应用多子样旋转矢量姿态算法时,会降低系统姿态更新频率;若要保持姿态更新频率, 则需要提高采样频率,从而增加了导航计算机的硬件负担,并导致量化误差突出。针对上述 不足,提出了一种利用当前及前N个姿态更新周期角增量的单子样旋转矢量姿态算 法,并在典型圆锥运动条件下推导了算法补偿项系数。此外,由于陀螺输出经过数字滤波处 理后其幅频特性的改变会影响圆锥误差的补偿效果,根据滤波器特性推导了单子样旋 转矢量姿态算法的修正算法,以便于在工程中推广应用。该算法在不降低姿态更新频率 的同时,可获得较高的解算精度,适于高动态环境应用,实验结果验证了上述算法的正确性 和有效性。
     

局部Bagging方法及其在人脸识别中的应用

Bagging方法无法在稳定的分类器(如最近邻分类器)上构建多样的分量分类器,因此它不适合于稳定的分类器.同时,小样本特性Bagging也很难应用于人脸识别等任务中.本文提出了一种局部Bagging(L-Bagging)方法以同时解决上述两个问题.L-Bagging和Bagging的主要区别是L-Bagging在每个事先划分好的局部区域内进行自助集的采样而不是如Bagging那样在原始的样本集上采样.由于局部区域的维数通常远远小于训练样本数,并且分量分类器又是构建在不同的局部区域上的, 因此 L-Bagging方法不仅有效地解决了小样本问题,而且产生了更多样的分量分类器.在4个标准的人脸数据库(AR,Yale,ORL和Yale B)上的实验结果表明所提出的L-Bagging方法是有效的,并且对光照、遮挡及轻微的姿态变化是鲁棒的.     

仿真结果检验和状态分析方法

提出了一种仿真结果检验和状态分析方法,不仅可以有效地判断仿真结果正确与否,而且当仿真结果不正确时,可以进一步对仿真结果进行状态分析,确定哪些状态的仿真结果正确,哪些状态的仿真结果错误,从而指导仿真软件系统的编制和修改.此外,还给出了仿真结果检验表和状态分析表,便于工程应用.      

基于退化失效数据的环境因子问题研究

针对具有退化失效特性的高可靠性长寿命产品,在有限试验时间内难以获得大量失效数据进行环境因子研究的问题,通过对产品性能退化特性的监测和分析,研究退化失效环境因子的建模和估计方法.给出了退化失效环境因子的一般定义和数学描述;提出了复合Poisson过程退化轨道模型的退化失效环境因子模型,并给出了环境因子点估计的矩方法和区间估计的二项分布法;通过仿真实例,对方法在工程应用上的有效性进行了说明.