云层和降水中湍流区雷达检测的自适应算法

应用自适应算法综合理论，研究出了检测云层和降水中湍流区雷达信号的一些新算法。本文分析了这些新算法的有效性，首先对气象雷达信号进行了仿真，然后通过对处理过程的建模和测试，分析比较了算法的有效性。结果表明，与广泛使用的脉冲对算法相比，新算法有着明显的优势。     

韧性语音识别技术

在实际环境中,背景噪声是广泛存在的,而且严重损害诸如语音理解与识别技术应用的效果。本文主要讨论噪声分布是近正态分布的情况。噪声的概率密度函数(p、d、f)为如下形式:f(x)=(1-ε)g(x)+εg(x)其中,g(x)是正态概率密度函数,h(x)是任意对称的概率密度函数,ε是一个常数,0<ε<1。借助于Robust的基本思想,我们对线性预测的残差进行了韧性处理,得到Robust M估计。减少了噪声中语言参数的估计偏差,而且导出了Robust M估计的格点算法并给出了实验数据和结果。     

信号完整性分析技术

随着微电子技术和计算机技术的不断发展,信号完整性分析的应用已经成为解决高速系统设计的唯一有效途径。本文概要地介绍了信号完整性(SI)的定义及解决的主要问题;基于信号完整性分析的PCB设计;信号完整性分析模型和信号完整性仿真工具。     

基于信号完整性的PCB设计一般规则

随着在计算机、通信系统、视频系统和网络系统中开发的时钟频率和数据速率越来越高,信号完整性正变得愈发重要。在当前的高工作频率下,影响信号上升时间、脉宽、定时、抖动或噪声的任何事物都会影响整个系统的可靠性。本文概要地介绍了基于信号完整性分析的PCB设计一般规则。     

测试系统检查仪频率信号发生电路设计

根据某飞机机械检测车试车测试系统检查仪研制任务的需求,分析了航空发动机转速频率信号和振动频率信号,设计了模拟相应频率信号的发生电路,并实际应用于检查仪的研制。     

一种捕捉预示压气机失稳预警信号的新方法的研究

本文旨在寻求预示压气机失稳发生的预警信号。通过对失稳产生的物理机制的分析可知,压气机系统内脉动压力能量的积累有可能作为失稳先兆的外部表征。据此,本文从能量的角度出发,对多组压气机失稳的实验数据进行了频域,时域分析。结果发现,在压缩系统完全进入失稳以前,动态压力的方差值有一明显的增长过程,而且这一异常现象距失稳有1～2秒的时间间隔,这对实现压气机失稳的在线预报有十分重要意义。      

基于稀疏空间谱估计的星载SAR DBF算法

针对星载合成孔径雷达(SAR)系统利用俯仰向数字波束形成(DBF)技术接收场景回波时受地形的影响,会出现波束指向偏差的问题,提出了基于稀疏空间谱估计的星载SAR数字波束形成方法。该方法将目标场景高程估计问题转换为波达方向估计问题,考虑到回波信号的稀疏性,进而等效为稀疏空间谱估计问题,然后利用凸优化方法求解得到目标波达方向。最后,仿真实验验证了该方法的有效性,结果表明该方法可以降低传统自适应方法受小样本和低信噪比影响的限制,实现复杂地形下的正确波束指向,保证回波信号的接收增益。     

基于机匣信号的滚动轴承故障卷积神经网络诊断方法

针对在滚动轴承故障激励下的机匣微弱故障特征,提出了基于卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。利用矩阵图法、峭度图法以及小波尺度谱法3种振动信号的预处理方法,将一维原始信号转换为图像信号;利用卷积神经网络对故障进行识别。通过比较分析发现:通过连续小波尺度谱更易提取滚动轴承的故障特征,其故障识别率达到95.82%,均高于其他几种振动信号预处理方法;由于卷积神经网络可以利用深层网络结构自适应地提取滚动轴承故障特征,比传统支持向量机(SVM)方法的故障识别率高约7%。结果证明了该方法的有效性与可行性,且具有较好的泛化能力和稳健性。      

基于集合经验模态分解和小波阈值的真空泵振动信号降噪方法

真空泵的振动信号具有非平稳、非线性的特性,且夹杂着大量背景噪声,难以直接对其特征信号进行提取、分析,阻碍对真空泵的在线故障诊断。为此,文章提出基于集合经验模态分解(EEMD)的真空泵振动信号小波阈值降噪方法:首先将振动信号进行EEMD分解,得到若干个本征模态函数(IMF)与余项,然后引入归一化自相关函数对IMF分量进行筛选,再对筛选出的IMF分量进行小波阈值降噪处理,最后将降噪后的IMF分量与未处理的IMF分量和余项进行重构,得到降噪后的真空泵振动信号。对仿真与实验信号进行降噪处理的结果表明该方法优于现有的降噪方法,为真空泵振动信号的降噪提供了新的途径。