可变阈值因子的快速自适应门限检测算法

针对基于排序类自适应门限算法运算量大的问题,提出了利用可变的第k小元素替代排序类噪声能量估计的快速自适应门限检测算法.其中对第k小元素的取值仅采用快速排序算法的少次迭代过程,不须要排序完整的检测统计量,可实现快速噪声能量估计,以此作为自适应门限的参变量,结合相应的可变阈值因子达到快速自适应门限判决检测的目的.分析了检测概率和虚警概率以及运算复杂度,仿真对比了该算法与排序类自适应门限算法检测概率和虚警概率.结果表明:当有信号发送时,该算法与排序类检测算法检测概率基本一致,虚警概率有所减小;当没有信号发送时,相同阈值因子情况下,随着k值的增大,虚警概率越来越小.     

能量检测中的BPSK信号最优检测门限

在认知无线电中,授权用户对主用户进行频谱感知时,会存在使得虚警与漏检概率之和最小的最优检测门限。以研究高斯白噪声环境下BPSK信号的有效检测问题为目的。通过对能量检测统计量的数学分布进行理论推导,将最优检测门限问题转化为和值最小的求解问题,给出了由采样点数、噪声方差、信噪比所决定的最优检测门限计算公式,并给出证明。在不同信噪比下对和值曲线变化规律的仿真说明了最优检测门限的存在性。通过对文中门限和恒虚警概率门限下的检测概率性能分析、文中门限和恒检测概率门限下的虚警概率性能分析、以及不同指标变化时其他2种门限向文中门限收敛的性能分析,说明了最优检测门限下的检测性能较优。此外,蒙特卡洛实验验证了理论分析的正确性。     

基于优化动态门限的TOA估计算法

针对脉冲超宽带(IR-UWB)无线传感器网络提出一种新的基于优化动态门限的到达时间估计算法.首先运用能量检测算法检测出直达单径(DP)所在能量块;然后根据峭度、平均附加时延和均方根时延扩展的联合,提取出最优门限值并拟合出动态门限公式,进而估计出DP所在位置;最后以此计算出TOA值.此算法具有复杂度低、精度高的特点.通过仿真对比,验证了算法的优越性.     

基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测

针对负荷时间序列的非线性和波动性特征,在研究负荷时间序列波动性门限特征的基础上,引入冲量门限的概念,提出了一种基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测新方法.利用条件极大似然估计方法,估计了模型参数.同时,考虑到负荷时间序列波动的厚尾效应,将模型推广为服从非高斯分布假设下的情形,建立了2种基于厚尾假设的两重门限GARC...     

基于自适应门限的分形维数语音端点检测

针对固定门限方法在语音端点检测技术中的局限性,为了提高低信噪比下语音端点检测的鲁棒性和准确率,将自适应门限应用于分形维数的语音检测中,提出了一种新的语音端点检测算法.该算法通过对语音信号产生机制的分析,将分形维数用于语音起止点的检测中,设计了自适应门限,从而有效降低了噪声干扰对检测结果的影响,并实现了实时检测.仿真实验结果表明,在低信噪比的情况下,改进的端点检测算法比传统的短时能量检测算法可更准确有效地实现带噪语音的端点检测,而且对噪声干扰具有更好的鲁棒性.     

20MHz超声聚焦换能器的设计及其应用

为提高工业超声显微镜的成像分辨率,需要用高灵敏度的超声聚焦换能器.本文对研制的聚焦换能器的等效电路进行了理论分析,利用Matlab软件,数值模拟了聚焦换能器沿轴线方向辐射的脉冲聚焦声场,讨论了聚焦换能器的脉冲声场特性.采用特殊工艺研制压电晶片,用环氧树脂和钨粉的混合物作背衬,由此研制的主频为20 MHz宽带窄脉冲有源自聚焦换能器,在实际检测中回波仅有一个波形,缺陷的成像分辨率达0.4 mm.     

股指时间序列突变点小波检测研究

预测股指时间序列突变点是在股票市场上进行投资的一个关键问题,而检测突变点是预测的基础.在检测深沪两市股指时间序列月度收益率突变点位置和个数时采用了非参数方法,该方法基于小波数据依赖门限技术.研究显示了运用Lipschitz指数解释的突变点的数学特征.使用的模型证明了小波变换模的极大值能够检测出突变点的位置,实证结果也显示出突变点的位置和个数是精确的.     

一种新颖超声换能器

该产品系一种非金属材料,如混凝土、耐火材料、岩石等超声控制中所用的换能器,频率约50KH_z～200KH_z,结构新颖,灵敏度高,抗干扰好,信噪比高.这种换能器为一组合排阵结构,由发射探头中间的孔内发射,增强换能器指向性,提高信噪比.这种换能器是可逆的,可以互换.另外,选择了低Q值机电转换系数大的压电材料,并且在压电材料前后进行阻抗匹配使其到达一定带宽,获得一二周期信号的波形,应用于检测厚度在35cm以内的混凝土可获得较好的反射波.这种换能器可适用于反射波超声控制,例如检测混凝土厚度内部缺陷、检测高炉耐火材料厚度以及巷道喷射混凝土厚度检测等.实施时需电子测量设备,利用一     

超声相控阵探头声场优化设计仿真

超声相控阵技术是近年来无损检测领域的研究热点.通过对超声阵列换能器中各个阵元施加独立的相位控制,可实现声束的偏转和聚焦.它可以灵活地采用多种扫描方式进行检测,检测速度快,灵敏度、分辨力与信噪比高,能检测形状复杂的物体.在相控阵超声成像检测中,要获得分辨率高的声聚焦和清晰的图像,声场的好坏是关键,而声场主要取决于阵列换能器的设计,因此阵列换能器在相控阵超声成像检测中是至关重要的.文中以线性阵列探头为研究对象,通过改变探头的参数进行仿真分析,提出优化阵列的设计方法.     

利用传感器判决门限联合优化的串行检测融合算法

针对传感器观测相关的条件下最优分布式检测融合算法较为复杂这一问题,提出了一种基于似然比判决规则的系统性能优化方法.该方法的基本思想是,限定各部传感器采用似然比判决规则,并在此约束条件下,联合优化各部传感器的判决门限,以使系统检测性能达到最优.对于由N部传感器组成的分布式串行检测融合系统,在Bayes准则下推导了各部传感器判决门限联合最优化的必要条件,得到了最优传感器判决门限满足的系统方程,并在此基础上给出了求解最优传感器判决门限的数值迭代算法.由于将传感器判决规则的联合优化问题简化为了判决门限的联合优化问题,因此该算法计算量较小,收敛性较好,更加便于工程应用.     

分布式机电仪器网络微损坏移动节点检测研究

分布式机电仪器网络中容易发生移动节点微损坏现象,影响移动节点间的正常通信。传统的检测方法忽略了移动节点能量参数对检测结果的影响,使部分正常节点被错误滤除,降低检测精度。提出一种新的基于节点剩余能量等级的分布式机电仪器网络微损坏移动节点检测方法。建立分布式机电仪器网络模型,在此基础上构建移动节点能耗模型,计算分布式机电仪器网络安全阈值。同时计算剩余能量级别,获取分布式机电仪器网络微损坏移动节点标准值。当移动节点间出现报警信息时,基站会计算参与报警的移动节点标准值。将获取的数据和移动节点能级的临界值相比,判断出微损坏节点,完成网络微损坏移动节点的检测。实验结果表明,所提方法检测精度高。     

基于解析冗余关系理论的电力电子电路健康预测

讨论了电力电子电路中元器件级的健康预测。元器件级的剩余使用寿命是通过反推残差信号方法得到的。首先利用键合图建立系统的动态模型,得到全局解析冗余关系,通过故障特征矩阵进行故障检测与隔离;然后与元器件的退化模型相结合的方法,得到元器件相对应的残差退化曲线,从而获得元器件退化过程数据样本。根据元器件的等效电阻与残差的退化关系,结合故障阈值与失效值和极限学习机(extreme learning machine,ELM)算法可计算出元器件级的剩余使用时间。最后将该方法应用于典型电力电子电路Buck电路中,在20-sim软件和Matlab仿真环境中进行联合仿真,验证了此方法的有效性。     

基于多级观测器的液压伺服系统自适应故障检测与隔离

针对传统的基于固定阈值的故障检测及诊断方法虚警率高,无法有效实现液压伺服系统的故障检测与隔离,提出了一套基于多级观测器的液压伺服系统自适应故障检测与隔离方法。首先,采用第1级RBF网络作为液压伺服系统观测器,通过比较观测器估计输出值与实际系统输出得到残差信号。其次,采用第2级RBF神经网络产生自适应阈值,实现了液压伺服系统自适应故障检测。最后,采用小波包分析提取残差信号特征,利用第3级RBF神经网络实现系统的典型故障隔离。实验结果表明,利用多级观测器模型能够有效实现液压伺服系统的自适应故障检测及隔离。     

有限冲击最优时滞滤波器抑制柔性系统残留振荡的研究

针对时滞滤波器在抑制柔性系统残留振荡的同时刚体产生冲击这一问题，提出了一种有限冲击最优时滞滤波器．通过确定最大冲击值，对指令信号的时间变化率加以限制来设计有限冲击控制指令，然后令柔性模态振荡能量最小，计算滤波器的最优时滞．研究结果表明，该滤波器形成的控制信号是一系列的斜坡信号，对时间的变化率不超过允许的最大冲击值，从而降低了未建模动态激励．该滤波器的特点是在抑制柔性系统残留振荡的同时，不仅减小了刚体运动冲击，而且又使系统的响应速度提高了30％．     

改进的小波阈值去噪法及其在语音信号去噪中的应用

语音信号是一种非平稳的时变信号,利用小波对非平稳信号处理具有明显的优势。小波阈值去噪算法因其算法简单,计算量小而广泛应用于信号去噪。但是硬阈值函数易造成信号振荡,软阈值函数引入固定偏移从而造成高频信息丢失。基于上述两种方法的不足,提出了一种改进的阈值函数并且对该函数引入的可变参数进行了自适应确定。仿真结果表明该方法在可以有效去除噪声的同时,减少了信号振荡,保留了信号高频成分即保留了信号尖峰点信息,改善了语音质量。     

基于电压残差的三相逆变器故障诊断

针对三相逆变器开路故障诊断问题,研究了一种具有动态参考量的电压残差故障诊断方法。利用逆变器闭环控制系统现有的相电压采样信号,将延迟一个周期的相电压波形作为动态参考,与当前的相电压信号进行比较得到电压残差波形,通过设置合理的故障检测阈值,实现逆变器开关管开路故障的准确诊断。仿真结果验证了该方法具有抗不平衡负载和负载突变干扰的能力,且诊断时间小于一个周期,具有容易实现、无需增加硬件的优点。     

掺铒光纤激光器中的模式损耗测量与模式竞争

模式竞争效应是实现激光器稳定输出的理论基础。由于各纵模的损耗不同,导致起振阈值不同。在测量掺铒光纤Bragg光栅FP腔激光器振荡模式损耗的基础上,对掺铒光纤Bragg光栅FP腔激光器的模式竞争效应进行理论与实验研究。采用衰荡光谱技术测量掺铒光纤Bragg光栅FP腔激光器振荡模式的损耗,确定各振荡模式的阈值条件,讨论激光器中的模式竞争。研究结果表明各振荡纵模损耗直接影响模式竞争结果。所得结果为单波长、双波长及多波长光纤激光器制作提供理论依据。     

一种基于自适应阈值的图像分割算法

为提高目标检测概率，针对复杂的地面目标红外亚图像，提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法。用分割出的目标和背景区域的灰度统计量，设计了一个判断是否得到正确分割的准则．理论分析和实验结果表明，对于复杂背景下低对比度、低信噪比的地面目标，不论目标在图像中所占面积大小，利用该方法均可得到正确的分割结果．通过设置阈值运算的灰度取值范围，可大大减少计算量，节省处理时间．     

非高斯过程与微小故障的故障检测方法

针对生产过程中数据服从非高斯分布的故障检测问题进行了讨论,给出了一个改进的基于稀疏表示的故障检测方法,并通过构建重构误差控制限和距离控制限区间,提高了基于稀疏表示的故障检测水平;给出了在统一框架下的微小故障检测方法,并通过在微小故障字典矩阵中引入时间常数t来提高针对微小故障的检测水平;通过两例数值仿真验证了方法的有效性,并与经典的基于主元分析的故障检测方法进行了对比.结果表明,所提出的方法在上述2种情况下的故障检测水平均超过基于主元分析的故障检测水平.     

基于小波变换的模极大值降噪法的实现及改进

传统的模极大值序列处理方法虽然可以保留信号特征,但降噪后的信号在奇异点有毛刺和轻微的振荡.模极大值序列的改进方法是对模极大值序列进行软阀值处理,由于软阈值函数是连续的,所以降噪信号会更加光滑.通过MATLAB仿真实验说明,改进方法能有效地改善毛刺和振荡现象.