相关系数ARMA(p,q)序列分析方法

本文提出相关系数ARMA(p,q)序列分析方法。相关系数ARMA(p,q)序列是从非平稳序列中分离出的一类工程上常见且便于研究的时间序列,在模式识别、故障诊断、信号处理、自动控制和结构响应分析等领域有着广泛的应用。传统的相关函数ARMA(p,q)序列仅是它的一个特例。文中建立了相关系数ARMA(p,q)序列的条件极大似然估计和精确极大似然估计,前者在样本较大时简单便于工程应用,后者则在样本较小时仍具有较高的精度,它们通过时域的全程分析,充分利用样本信息确定相关系数ARMA(p,q)序列的均值函数、方差函数和相关系数函数。在此基础上可进行高精度的频谱分析。     

常见波形级数

除了正余弦函数,锯齿波、方波、三角波、梯形波也是电子学中的常见波形.借助数论中的一个公式,给出了常见波形与正余弦函数之间的一个重要关系,把基于正余弦函数的经典傅里叶级数推广为基于电子学常见波形的一般频率级数,简称常见波形级数.这一推广给出了信号与常见波形间的联系,使得用常见波形的叠加表示信号成为可能,在理论上和技术上都具有重要意义.      

FRFT域能量谱模拟电路故障特征提取方法

故障特征提取是模拟电路故障诊断的关键技术之一,为了提高故障特征的可诊性,提出 1种基于分数阶傅里摘叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)域能量谱的模拟电路故障特征提取方法。首先,采集测试节点电压信号并将其映射到不同的 FRFT域空间中(p从 0变化到 1);然后,计算所有 FRFT域空间中的能量谱峰值并将其作为故障特征;最后,将归一化后的特征用于训练最近邻分类器进行诊断验证。与现有的 FRFT故障特征提取方法相比,该方法减少了计算量,且提取的特征能够在所有 FRFT域中更全面地反映不同故障响应信号的细微差异,有利于提高故障特征的可分性。在仿真和物理电路上进行了验证,实验结果表明:所提方法能提高故障诊断准确率,且时间复杂度有明显改善。     

卫星动量轮灵敏性变异分析

基于模糊理论提出一种非线性卫星动量轮灵敏性变异分析的数值方法,以工程实际中的模糊相似关系转化为空间向量的模糊等价关系,来评估稳定系统的总体变异本质特征.并通过仿真均匀分布、线性分布以及周期分布的时间数据序列验证了该模型的可行性;以3套卫星动量轮实际稳态运转实验见证了该方法的实用性和有效性.其中动量轮A的最小灵敏系数为0.678,大于0.5阈值,表明其运转期间灵敏性十分良好;动量轮B的最小灵敏系数为0.439,小于0.5阈值,其运转期间灵敏性有所变异;动量轮C的最小灵敏系数等于0.5阈值,其关系最为模糊并介于稳定与变异之间.该模型实时预测并描述了动量轮灵敏性变异过程,且适用于诸多航天领域的非线性乏信息问题.      

GPS信号的码相位与多普勒频率联合捕获

分析了PMF FFT码捕获算法在不同频偏下的性能,针对其频率估计精度较低引起的部分频偏下的检测性能下降,提出了一种改进的码相位与多普勒频偏联合捕获方法。首先基于部分匹配滤波(PMF)相关算法得到一组匹配滤波输出;然后在PMF FFT算法基础上提出了一种利用FFT幅度差求解的低复杂度高精度迭代频偏估计算法,并利用此高精度的频率估计值补偿PMF输出,进行相干检测,从而在提高频率估计精度的同时提高了信号的检测概率,实现了高精度的频率估计与码相位捕获的联合处理。仿真结果表明检测算法可以有效改善频偏估计精度,提升检测概率,并且具有极低的复杂度。     

会聚光束衍射测径法的研究

在利用光学衍射法和光学傅里叶变换法测径时,通常是用平行光束照射。为了解决微小直径细丝的直径测量问题,在光学傅里叶变换理论的基础上,提出了以会聚光束作为直接测量光束的测量方法,并对测量系统的参数设计进行了讨论。最后以实际测试对该方法加以论证。     

计算机系统电磁兼容性设计

计算机系统对电磁环境十分敏感，同时还会污染局部电磁环境对其他设备构成干扰。本文分析了数字计算机系统的敏感机理，并提出了抗干扰措施。     

利用分数阶Fourier域滤波的机载SAR多运动目标检测

 强度相差较大的多运动目标检测是机载合成孔径雷达 ( SAR)技术的一个重点和难点,传统的频域滤波和现代的时频分布方法都无法解决这个问题。首先分析了机载 SAR运动目标回波本质上为线性调频信号,据此提出一种基于分数阶 Fourier域滤波的运动目标检测新方法,并且应用逐次消去的思想有效地解决了强度相差较大的多目标检测问题。仿真的结果验证了算法的有效性。     

多变量自回归模型的快速辨识方法

本文提出了多变量AR(Autoregressive)模型建模的快速算法,该算法采用解超定矩阵的最小二乘方法,并利用正交变换技术,从而避免了最小二乘估计中矩阵求逆的病态问题,保证了数值计算的稳定性。还介绍了一种可转化为单变量建模的多变量AR模型,它可以直接利用单变量建模模块。一般情况下,可将序列进行典则分解。最后简要列出了有关结论。     

基于特征点分布的多元灰色绝对关联度(英文)

针对多元灰色绝对关联度存在分析结果与定性判断相矛盾的问题,探讨一种基于点分布特征的灰色绝对关联分析模型。该模型依据多元序列的几何描述,分区域提取邻域极值,构造多元序列的特征点集;然后根据特征点的分布特性获取反映多元序列几何特征的特征点序列;将多元序列的关联分析转化为特征点序列间的相关性分析,从而建立关联度模型。该模型具有平移不变性、转置和行列变换不变性、满足灰色关联分析公理要求。最后,通过两个实例验证了该模型的有效性。