矩阵的奇异值分解 在红外光谱预处理中的应用

研究了矩阵的奇异值分解在红外光谱预处理中的应用。对奇异值序列,采用间距最大最高峰原则,选择有效秩的阶次;对原始光谱进行奇异值降噪处理、一阶微分处理,用相关系数法选择建模谱段为3 100~2 650 cm~(-1)和1 600~1 250 cm~(-1);采用PLS法建立运动粘度的校正模型,并与卷积平滑等预处理方法进行比较。模型校正集的相关系数(R_c)为0.977 9,标准偏差SEC为0.100 5,预测集的相关系数(R_P)为0.941 2,标准偏差SEP为0.154 7。研究结果表明:奇异值分解和一阶微分相结合可有效去除光谱噪声和基线漂移的干扰,提高PLS分析模型的准确度。     

民用航空发动机振动配平功能设计

振动故障是航空发动机常见并且危害较大的故障,可能导致发动机运营事故或提前更换,增加航空公司运营成本,进行转子平衡是降低发动机振动的重要措施。根据民用涡扇发动机的设计特点和振动配平相关原理,设计了利用EVMU进行发动机振动配平计算的功能,并通过试验进行了验证。试验结果表明:采用根据EVMU计算出的方案配平发动机,能够有效地降低发动机N1振动值,满足航线使用需求。     

小波变换与SVD结合的射频信号消噪方法

射频信号因具备空间远距离传输特性被广泛应用于航天测控等领域,但空间磁场、信道、设备元器件等会引入大量噪声干扰,对射频信号的传播及后续分析处理造成影响。而目前关于射频信号消噪的研究很少,针对此问题,对比研究了传统滤波器消噪、小波阈值法及SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)法在射频信号消噪方面的应用,仿真分析了各算法对有用射频信号的提取效果,从而发现3种方法均能起到噪声抑制的作用,但是,滤波器法明显会降低信号能量,小波变换法易使重构信号失真,而SVD法则运算时间较长。为此,提出将小波阈值法与SVD相结合,用于射频信号消噪。再通过比对各方法消噪的性能指标,验证了将2种方法结合,可有效提高运算效率及噪声抑制能力。     

一种弹性胶粘剂在石英加速度计中的应用

针对石英加速度计偏值问题,提出了摆片组粘接胶粘剂的选用原则,并应用有限元软件进行了仿真研究.分析结果表明,固化后弹性模量小的胶粘剂粘接面产生的应力较小,有利于提高石英加速度计偏值的稳定性.进一步对选用的弹性胶粘剂进行了强度检测,测试结果表明石英加速度计的偏值稳定性得到了明显改善.     

星地双向时间比对技术中伪距及其时刻的处理方法

导航卫星的星地时间同步技术是导航卫星的核心技术之一。文章在论述GPS时间同步的基础上,讨论了星地同步的各种方法;重点论述建立在星地双向比对基础上的时间同步技术,对其重点进行论述;并根据实际需要建立了比较理想的星地测距模型,并给出各种模型下卫星和地面伪距值及其时刻的获取方法;讨论了不同模型之间的差异,并给出不同模型的使用建议及结论。     

具有控制结构的集值强向量均衡问题解集的本质连通区

讨论了具有控制结构的集值强向量均衡问题解集的本质连通区.在集值强向量均衡问题所构成的空间M中,本文利用具有控制结构的集值强向量均衡问题解映射为usco映射的引理,研究其解集在一定条件下的本质连通区,得到了一个具有控制结构的集值强向量均衡问题解集的本质连通区的存在性定理.     

用于遥感影像亮度均衡的亮度补偿方法

影像亮度均衡是从事航天遥感分析工作的重要前提。由于Retinex法与亮度拉伸法等传统亮度均衡方法具有依赖固定模型、易造成影像失真等缺点,文章提出了用于遥感影像亮度均衡的亮度补偿模型。该模型首先根据遥感影像的亮度特征值计算亮度补偿值,再根据亮度补偿值建立亮度补偿模型,最后将亮度补偿模型用于影像来实现遥感影像的亮度均衡。为验证该方法的效果,文章使用ARGONKH-5卫星的格陵兰岛影像与GoogleEarth中采集的航空影像与CORONA卫星拍摄的中国云南的影像进行亮度均衡实验,结果表明：相较于Retinex与亮度拉伸模型,亮度补偿模型既兼顾了两者的优势,又降低了影像的标准差（影像亮度更加均衡）,提高了影像的平均梯度（地物信息更加清晰）。     

改进CEEMD–MRSVD降噪方法及应用研究

针对总体经验模态分解（Ensemble empirical mode decomposition,EEMD）阈值降噪处理方法难以取得理想效果问题,提出了改进互补集合经验模态分解–多分辨率奇异值分解（Complementary ensemble empirical mode decomposition–multi-resolution singular value decomposition,CEEMD–MRSVD）降噪方法。含噪信号经CEEMD处理,克服了EEMD时效性差及EMD模式混叠缺陷,然后利用信号和噪声的相关特性对分解得到的本征模态分量进行信号主导和噪声主导分量区分,根据噪声强度不同,提出对噪声主导和信号主导的本征模态分量进行策略性优化的多分辨率奇异值处理方法,最后经Savitzky–Golay平滑滤波,剔除信号粗糙细节,重构达到降噪目的。试验通过仿真信号和超声回波信号降噪处理,结果表明,此方法不仅有效剔除了噪声干扰,而且减少了有用细节流失。     

外测数据处理中小波滤波的鲁棒性算法研究

为消除外测数据处理中异常值和噪声信号对处理结果的影响,结合数据处理的实际,给出一种基于小波变换的鲁棒性滤波算法。首先用移动中值滤波算法剔除原始数据中的异常值,然后采用小波系数去噪算法并结合经验维纳阈值滤波算法,抑制数据中的噪声。仿真计算及实际工程应用表明,该算法在保留特征段及有用信息的同时,有效地剔除了异常值,抑制了噪声,具有很好的鲁棒性。