神经网络自适应滤波器在故障诊断中的应用

分析了用自适应滤波器进行故障诊断的方法．针对该方法在计算上要花费大量时间、难于完成实时诊断任务的缺点，提出了用神经网络自适应滤波器来完成故障诊断的方法．神经网络有极快的运行速度，能很好地完成实时诊断任务．     

UPS网络控制和电压波形显示的研究

对目前在UPS方面研究的焦点问题作了阐述 ,并重点介绍了UPS网络控制系统的实现方法、系统功能和技术特点     

固体表面化学发光基质背景降低的研究

对固体表面化学发光法固体基质的发光背景进行了考察．提出了降低背景的方法，以ＮａＯＨ与水的质量比值为１．５％溶液、１０－２ｍｏｌ·Ｌ－１ＥＤＴＡ溶液或其混合溶液浸泡滤纸２４ｈ，滤纸背景的降低分别为６０％，７９％及８２％．     

一种短波电台频率合成器的研制

该文介绍一种采用Ｍｏｔｏｒｏｌａ公司ＭＣ１４５１４６和ＭＣ１２０１７／１８蕊片构成的短波电台频率合成器的硬件电路实现方案。频率合成器的输出频率范围２～２９．９９９９ＭＨｚ，频率间隔１００Ｈｚ，换频时间小于０．０１ｓ。文中论述了这种多环数字式频率合成器工作原理，各环路之间对应的频率关系和电路参数的选择，给出了频率合成器的试验结果．     

基于推广卡尔曼滤波的多站被动式融合跟踪

将推广卡尔曼滤波(EKF)算法与集中式融合跟踪算法相结合，用于被动式多站跟踪，给出了基于EKF的被动式多站集中式融合跟踪算法。该算法可解决被动式跟踪系统的可观测性及非线性问题。以三个站进行跟踪为例，进行了仿真研究，结果表明该算法具有满意的跟踪性能。     

基于强跟踪滤波器估计的最优融合方法

在分布式雷达数据处理模式中 ,数据融合是获得较精确的目标轨迹的主要环节。为克服卡尔曼滤波器对初始值敏感、鲁棒性差和对机动目标跟踪性能差的缺陷 ,通过利用各传感器的观测数据 ,采用强跟踪滤波器对目标进行跟踪 ,以改善目标状态估计的精度。对判定源于同一目标的状态估计值 ,给出了一种估计状态线进行性组合的最优融合准则。得出了实际数据的实验结果。     

雷达/红外双模制导背景下的模糊目标跟踪器

在雷达／红外双模制导背景下，对雷达／红外传感器的测量数据进行融合并提出了一种跟踪机动目标的模糊跟踪器。该跟踪器能够精确的获取目标机动的动态信息，应用一系列的模糊规则自适应的调整卡尔曼滤波器的过程噪声协方差矩阵，从而更适合用于实际的跟踪系统。通过对红外成像和雷达多传感器对目标跟踪系统的数字仿真表明所提出的模糊跟踪器性能良好。     

具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器

提出了具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器。针对状态模型与观测模型同时具有偏差且偏差模型噪声与状态模型噪声相关的情况 ,给出了具有随机偏差的状态方程的增广状态 ,并通过U V变换对卡尔曼估值器的协方差矩阵解耦得到了最优多段卡尔曼估值器。结果表明 ,多段卡尔曼估值器不仅是最优的 ,而且降低了计算的复杂度     

一种新型过滤机的应用

介绍一种新型动态过滤器,可以在封闭条件下完成常规的固液分离功能,还可以将分离得到的固体通过加热熔化,使固体物料以液体的形态排出过滤器;并将这种新型动态过滤器应用到香兰素生产过程中。     

一类信号所确定的预测误差滤波器的零点分布

对R.Kumaresan提出的由M个指数衰减(或不衰减)的正弦信号的和组成的信号进行了推广,讨论了由这类推广了的信号所确定的预测误差滤波器多项式的零点分布。信号零点完全由信号所确定。不论信号零点如何分布,只要预测误差滤波器多项式的系数满足某些条件,则其额外零点在单位圆的外部呈均匀状分布。