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1.
声学黑洞结构作为一种新型的弯曲波调控技术,可以有效地降低结构中弯曲波的传播速度,减小边界末端的反射,形成具有高能量密度的区域,因此在减振、降噪、波动调控以及能量回收等方面具有广阔的应用前景.不同于以往复杂的减振降噪复合结构,声学黑洞因其结构与材料单一,在实际应用方面具有一定的优势.时至今日,针对声学黑洞结构已经进行了大量的基础理论研究和实验探索,并取得了一定的阶段性研究成果.本文首先介绍了声学黑洞的起源和基本原理.然后,全面介绍了理论计算和实验研究方法,详细地综述了声学黑洞结构的4个主要功能性分类,即减振、降噪、波动调控和能量回收,并总结了现在研究存在的问题.最后,对声学黑洞的发展前景进行展望,并指出了未来研究的重点和方向. 相似文献
2.
滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是前馈有源噪声控制系统中应用最广的算法,但滤波器阶数选择和运算量是制约其在多通道系统中应用的重要因素.引入一种自校正自适应算法,通过串联多个低阶滤波器以简化滤波器阶数选择并降低计算复杂度.在有源降噪耳机实例中的对比结果表明,该算法能在计算量较小的情况下获得与FxLMS算法相当的降噪性能. 相似文献
3.
近年来,基于深度卷积神经网络的学习方法在图像降噪方面取得了前所未有的成果,通过调整网络结构和参数来获取更好的图像降噪效果已成为研究热点.降噪卷积神经网络在深度神经网络中采用残差学习方法,在提高降噪效果的同时,在一定程度上解决了盲降噪问题.其不足之处在于算法收敛时间长.该文针对降噪卷积神经网络结构做了进一步的改进,提出了一种基于反卷积降噪神经网络的图像降噪算法.该文工作的主要特色如下:1) 在原有的网络结构中,引入反卷积神经网络,优化了残差学习方式;2) 提出一种新的损失函数计算方法.使用BSD68和SET12测试数据集对本文提出的方法进行验证,实验结果表明,该文算法的降噪性能与降噪卷积神经网络算法相比,在相同降噪效果情形下,该文算法的收敛时间缩短了120%~138%.同时,与传统的深度学习图像降噪算法比较,该文方法的降噪效果和运行效率也都有提高. 相似文献
4.
5.
6.
针对拖拉机旋耕作业动力输出轴(PTO)载荷降噪中载荷先验特性预判的问题,提出了PTO载荷经验模态分解(EMD)软阈值降噪方法,得到了PTO载荷相同时域内不同频率固有模态函数(IMF)。利用边界局部特征尺度延拓算法对IMF出现的端点效应进行了抑制,与镜像对称延拓算法和多项式拟合延拓算法比较,在运行时间、正交指数及IMF数量3项评价指标中均占优势。利用IMF分量与载荷相关系数,辨识出前3阶IMF分量为噪声主导分量,对前3阶IMF分量分别进行了软阈值降噪,与剩余分量叠加重构了降噪后的PTO载荷。降噪后的PTO载荷主频为4.492 Hz,与试验中旋耕机刀轴旋转频率相符。与EMD低通滤波降噪算法比较,EMD软阈值降噪算法属于自适应数据驱动,不需要设定截止频率。以含噪信号与噪声误差比(d_(nSNR))为降噪性能评价指标,EMD软阈值降噪算法的d_(nSNR)为12.712 5,小于EMD低通滤波降噪算法的d_(nSNR)值13.266 6,对比结果表明EMD软阈值降噪算法对实测拖拉机PTO载荷降噪效果明显。 相似文献
7.
无迹卡尔曼滤波算法(UKF,unscented kalman filter)是一种常见的(AUV,autonomous underwater vehicle)加权统计线性回归航迹追踪算法,其算法冗余度低于(EKF,extended kalman filter)、(PF,particle filter)及(PSO,particle swarm optimization)等数值优化算法,且算法效率较高。然而,UKF控制算法中的系统采样时间间隔通常会被设置为常数,由此可能会产生预测值的误差累积,从而影响导航预测结果的精度。因此,笔者提出了基于AUV的航迹追踪自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF,adaptive unscented kalamn filter algorithm),以期降低预测算法的累积误差。该预测方法依据标准UKF算法的原理,通过构造相应的约束、判断与反馈机制,调整系统状态方程中每一步的采样间隔t,从而提升算法的航迹追踪精度并减少过程噪声及传感器噪声对预测过程的影响。最后,通过仿真实验与结果对比,近一步验证了之前所提出的设想。 相似文献
8.
当前MEMS惯性传感器陀螺仪精度较低导致输出信噪比较小,使得MEMS捷联惯导系统初始对准时误差较大,初始偏移明显,影响后续的解算精度,定位信息不准确.为此提出了一种利用改进阈值函数的小波对原始数据降噪处理后再采用磁强计辅助的MEMS间接粗对准的方法,通过引入调节系数使阈值函数同时具备软阈值和硬阈值两种特性,使得改进后的小波函数在远离阈值处有明显的边缘特性,而在靠近阈值的地方具有较好的连续性,避免信号重构时产生突变,有效减少了使用单一软阈值或硬阈值的局限性.为了避免陀螺仪精度对初始对准结果的影响而采用磁强计辅助对准,利用小波阈值降噪来对加速度计与磁强计的原始数据进行降噪处理后再进行姿态解算,提高了初始对准精度. 相似文献
9.
在滚动轴承故障诊断过程中,时域振动信号容量大且易受噪声污染,难以建立准确的故障诊断模型。针对上述难题,本文采用无损约束降噪方法对稀疏自编码进行优化,提出了基于无损约束降噪稀疏自编码的滚动轴承故障诊断方法。该方法可直接作用于时域振动信号,消除对人工特征提取的依赖性,无需降噪预处理,降低了故障诊断模型建立的难度。为验证本方法的有效性,利用滚动轴承时域振动信号进行仿真实验,并对诊断过程中学习到的故障特征进行可视化分析。实验结果表明,本方法可以在噪声数据下建立有效的故障诊断模型,且比传统的栈式稀疏自编码诊断算法具有更强的噪声鲁棒性。 相似文献
10.
船舶管路系统遍布舰船每一个角落,是舰船整体减振降噪的重要环节。管路系统的振动与噪声是泵、阀、附件、管路及介质综合作用的结果。除管路系统本身减振降噪外,管路系统与设备及船体需进行有效的振动与噪声隔离。本文重点针对水管路及油管路系统,从振动与噪声的产生、传导及减振降噪三方面进行了研究,并提出了有效的减振降噪方法,成功指导了工程实践,起到了良好的效果。 相似文献