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61.
文章采用前缩7阶类椭圆函数双终端滤波器的方法,设计了一个Ku 波段TE_(113)模6通道邻接型多工器。对实验室模型的多工器进行了电性能测试,其结果表明,这种设计多工器的方法是可行的。  相似文献   
62.
文章论述了CCD相机成像电路的关键技术 ,包括电源处理接地设计和驱动信号的性能改进 ,并对滤波技术进行了探讨。  相似文献   
63.
在多版本有效模式下,将产品结构进行扁平化的分层组织,并变换产品结构,用标注模型来表达真实的装配件,通过标注架次有效性,使得飞机研制过程中的多次更改形成一颗超配的产品结构,可根据架次有效性对超配产品结构进行过滤,从而确定单架机的装机信息.飞机架次有效性管理技术在保证设计历史完整可控的基础上,极大地降低了更改的追溯层级,有利于进行飞机研制过程的管理和控制,从而保证产品数据的一致、完整和可控.  相似文献   
64.
提出了一种利用集合卡尔曼滤波对电离层f0F2短期预报结果进行优化的方法. 利用训练好的神经网络对f0F2进行提前1~24 h的预报, 考虑前一天预报误差的反馈信息, 动态跟踪 f0F2的变化趋势, 引入集合卡尔曼滤波对神经网络的预报结果实行进一步修正和优化. 实验结果表明, 此方法的预报效果优于单纯的神经网络模型和IRI模型. 此方法还可以应用于其他电离层参量的短期预报.   相似文献   
65.
一种估计机动目标运动参数的方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
陈昶  王朝珠 《宇航学报》1995,16(1):30-34
本文利用非线性跟踪微分器思想,提出了一种对机动目标的运动参数进行估计的新方法。该方法的实质是设计一个动态系统,在跟踪从雷达获得的位置信息的同时,得到目标运动的速度信息。最后给出的仿真结果表明,它不仅具有较高的估计精度,而且计算量不大,不失为一种工程上可实现的有效方法。  相似文献   
66.
祝强  李言俊  徐瑾  张建华 《航空学报》2009,30(9):1697-1704
为了解决双正交小波构造过程中存在的局限性和不灵活性,以小波滤波器代数构造理论为基础,提出一种支集定长条件下双正交小波滤波器组的参数化构造方法,推导出高通分解滤波器支集长度为奇数或偶数情况下双正交小波滤波器组的构造限定条件,给出具体的参数化构造实例,并分析了参数变化对构造小波特性的影响。从小波特性出发分析了用于图像边缘检测的双正交小波的构造必要条件,结合参数化小波构造方法构建了用于图像边缘检测的小波滤波器组。仿真实例验证了双正交小波滤波器参数化构造方法的灵活性和可行性以及构造小波对图像边缘检测的有效性。  相似文献   
67.
为适应高速数据传输和宽带信道化滤波需求,设计大子带数的余弦调制滤波器组已成为当前研究的热点。为了进一步改善子带频谱特性,减小滤波器组重建误差,依据余弦调制滤波器组时域完全重建条件,提出一种基于频响掩蔽滤波技术的原型滤波器优化设计方法。分析原先关于原型滤波器时域完全重建约束条件及其阻带能量的直接表达形式,理论推导其关于FRM模型滤波器与掩蔽滤波器的间接形式,并设计一种基于SOCP的迭代优化算法。计算机仿真实验结果和分析表明,算法可在较低复杂度下设计通带平坦且具有锐截止频率特性的原型滤波器,在余弦调制滤波器组子带数目超过1000时仍然适用。  相似文献   
68.
针对雷达接收机和雷达对抗侦察接收机存在的不同特征,提出了基于信号重构的雷达与雷达对抗侦察一体化接收技术。首先利用复指数调制滤波器组将中频带宽分解为若干子带,再通过频谱感知和信号重构实现非均匀动态信道化,最后利用非均匀动态信道化技术分别接收雷达回波信号和辐射源直射信号。为了满足一体化接收机的瞬时动态范围、灵敏度、监视带宽以及频率分辨率等性能指标的要求,本文引入一种大M值高阻带衰减原型滤波器设计方法。理论分析和仿真试验表明了该一体化接收技术的有效性。
  相似文献   
69.
神经网络在发动机自适应建模中的应用研究   总被引:9,自引:5,他引:9  
提出了一种新的基于神经网络的发动机自适应实时模型的建模方法。建模的思想是认为发动机的任何非额定工作都将导致其输出参数的变化,因而可以把这些参数偏离正常工作参数值的变化量,也就是输出偏离量,用来表征发动机的非额定工作情况。把它们作为增广的状态变量,设计卡尔曼滤波器对其进行最优估计,然后用这些输出偏离量的估计值,通过由BP神经网络训练出来的可测输出偏离量与未测输出偏离量的映射关系来校正机载发动机模型的计算输出,使之与真实发动机的输出一致,从而使实时机载模型获得对任何发动机非额定工况的自适应能力。   相似文献   
70.
针对在CPLD中实现FIR滤波器的关键一乘法运算的高效实现进行了研究,给出了将乘法化为查表的DA算法,并采用这一算法设计了FIR滤波器。其实现的滤波器的性能优于用DSP和传统方法实现FIR滤波。  相似文献   
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