交通噪声预测的神经网络模型

运用 Matlab语言编程 ,构造预测交通噪声的 LM算法 BP神经网络模型 ,把预测因子 (轻、重型车流量、平均车速、受声点距路肩距离、敏感点高差 )作为样本输入到网络模型 ,噪声等效声级作为样本输出 ,反复训练网络 ,通过增加隐含层节点数、改进算法 ,以降低误差 ,缩短训练时间。     

基于小波分解的色噪声预测

研究色噪声的预测．将小波分析理论与神经网络建模预测基本原理相结合，提出了基于小波分解的神经网络预测方法．通过对年平均太阳黑子数典型统计模型的预测，验证了该方法的预测效果．将该预测方法用于色噪声的预测研究，通过改变对色噪声的采样速率，分析了色噪声预测的可能性和效果．研究结果表明，色噪声是可以预测的；对其预测的误差随采样率的提高而减小；基于小波分解的神经网络预测方法的预测精度优于线性神经网络预测方法．     

微波放大器Rn-Gn噪声模型阻抗变换测量方法

为了使接收微波放大器在工作频段上具有较小的噪声，讨论了如何使用M-Lane方法，结合自行研制的精密阻抗变换器，得到微波放大器Rn-Gn噪声模型中包括最小噪声系数Fmin在内的4个参数，使设计的放大器工作在匹配状态，Fmin可达到2．32dB，测量时间也大大缩短，结果稳定，为进行微波放大器低噪声设计提供了一个快速准确的方法。     

一种基于Measurement Studio计算动态信号1/3倍频程谱的方法

在声学中,1/3倍频程谱反映了声源的能量分布情况。利用对信号1/3倍频程谱分析的结果,选择适当的吸声系数的材料,以达到良好的降噪效果。通过利用Measurement Studio中的Visual Basic组件,提供了一种快速、准确、可视化的计算1/3倍频程谱的方法。     

双包层Er3+/Yb3+共掺光纤放大器增益和噪声特性分析

基于速率方程和光传输方程，对980nm激光泵浦Er^3 ／Yb^3 共掺双包层光纤放大器的增益和噪声特性进行了分析。数值模拟结果表明，在小信号和大信号情况下，双包层Er^3 ／Yb^3 共掺光纤放大器在1520nm～1570nm波长范围内都具有良好的增益和噪声特性。     

一种新的固定滞后最优Kalman平滑器

基于带相关噪声系统的一种最优Kalman滤波算法,应用白噪声估计理论和射影理论,提出了一种带白噪声估值器的固定滞后最优Kalman平滑器。它可递推实现,一个仿真例子说明了其有效性。     

ANSYS在抗性消声器分析中的应用

ANSYS是一大型的通用有限元分析软件，其应用范围极为广泛．运用ANSYS软件对消声器声场进行了有限元分析，先建立抗性消声器的有限元模型，在此基础上通过加载、求解以及后处理等一系列的步骤对消声器进行计算分析，获得消声器内部的声压分布情况和传递损失随频率的变化关系，为消声器的优化设计提供依据．     

用边界元法计算高速车辆内部气流噪声

车内噪声严重影响了车辆乘坐的舒适性，同时由于气流噪声随车速的六次方增长，故随着高速公路的不断新建以及车速的不断提高，研究和降低气流噪声巳成为控制高速车辆车内噪声的关键之一，笔者在风洞实验的基础上，首先分析了气流噪声向车内传播的基本途径；然后利用边界元理论（BEM），建立了车内声场的边界积分方程，并利用三角线性元对该边界积分方程进行了离散，最后通过MATLAB编程求解，对由车外脉动压力诱发产生的车内气流噪声的大小进行了理论计算，与风洞实验结果相比，吻合较好。     

空间非平稳噪声状态下的超分辨测向技术研究

在空间非平稳噪声状态下对任意形天线阵超分辨测向技术的性能进行了研究，并对传统协方差距阵差法做了改进，经计算机仿真验证，改进后的测向算法性能良好。     

影响光电检测电路信噪比的因素

根据噪声电路理论，应用解析方法推导出了光电检测电路信噪比的公式，并结合噪声En-Jn模型，对光电二极管用于光电检测时影响电路信噪比的因素进行了探讨。