基于航速修正处理的单舰被动定位算法

提出一种基于航速修正处理的单舰被动定位算法，在修正增益推广卡尔曼滤波器的基础上，该算法把运动目标舰艇的航道约束当作输出为0的增加的观测数据加入到测量方程，约束的强度由约束条件的噪声方差确定。提出一种规避因子，用来约束目标状态方程中的航速，基本思想是根据当前估计的目标位置和航速，估计了一个针航行到陆地岛礁或即将航行到陆地岛礁时，用规避因子矩阵来修正航速的方向和大小，避免了出现目标航行到陆地岛礁的情况。计算机模拟结果表明，航速修正处理后不会出现穿越陆地岛礁的运动舰艇航透，同时还能提高对海上运动舰艇辐射源的被动定位精度。     

34Mb/s彩色数字电视系统中的PAL彩色信号的分量分离

本文基于PAL信号的频谱特点,分析了由2H延迟线组成的梳状滤波器分离亮度信号的原理,给出了实验电路框图,并简要叙述了误差带来的影响。     

两种跟踪低阶模型的模型参考自适应控制方案设计与仿真

采用滤波器降阶和系统分解，并将部分因式看成未建模动态，进而转化成扰动的方法，分别设计了两种高阶系统跟踪低阶参考模型的模型参考自适应控制(MRAC)方案。使用低阶参考模型简化了系统结构。仿真验证了方案的有效性。     

一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法中算法中算法过于复杂的问题，提出了一种简单而有交的复杂系统模糊建模新方法。该方法是基于输入空间的模糊划分，计算给定样本在各模糊子空间的隶属度，并列用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。整个辨识过程与模糊聚类方法和误差反馈学习方法相比所需的CPU时间最短。最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。     

神经网络自适应控制器设计

对前馈神经网络用于动态系统的辨识、自适应控制进行了分析和数学推导，给出了自适应神经网络控制器的设计方法．最后通过仿真实例进行了说明．     

基于自适应共轭梯度算法的高分辨率谱估计器

基于AR模型的功率谱估计是现代谱估计应用非常广泛的一种方法。通过对一全极点模型的参数估计来实现功率谱估计。提出了一种采用自适应共轭梯度算法来进行参数估计的方法。由于共轭梯度算法采用迭代运算求解Yule-Walker方程,同现有的谱估计算法相比,大大减小了谱估计算法的计算复杂度;随着自相关矩阵阶数的增大,该方法谱估计精度在小信噪比下提高显著。仿真结果表明,这种方法和基于AR模型的其它谱估计方法在不同信噪比下具有几乎相同的分辨率。因此,该谱估计算法具有重要的实用意义,有助于谱估计算法的实时实现。     

基于像素特征的路面裂缝图像自适应滤噪

分析了破损路面图像的像素点区域特征，针对不同区域提出加权邻域滤波和自适加权中值滤波算法。其权值是通过对图像中区域特征的推理得到的，所以算法中能根据图像的区域特征自适应的进行滤波。试验表明，本算法能够有效滤除噪声，并具有很好的细节保护能力。     

伸缩方程Lpc解的讨论

研究一般扩张矩阵伸缩方程L^pc解的性质，相同分形中的选代函数系统构造tile和tiling性质，克服了通用方法中的不足，得到了这类方程存在紧支撑解的充要条件，从而推广了有关的结果．     

ISAT方法在射流火焰PDF计算中的应用

描述了一种应用于湍流反应流场中，用以减少化学反应计算时间的有效方法——当地自适应建表方法，并对之做了改进，使其可以适用于变时间步长环境下的计算流场．应用此方法计算甲烷／空气湍流射流扩散火焰问题，结果显示同直接数值积分方法比较，当地自适应建表方法可以在保证满足计算精度要求的条件下有效的减少化学反应计算时间．     

基于BP神经网络的增益量化中的阶距自适应

本文分析了G.728语音编码算法增益固定量化的缺陷,设计了精确表示增益的自适应量化方案。采用BP神经网络对增益的量化步长进行非线性自适应量化,并提出一种新的用于训练BP神经网络的数据的获取方法。