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1.
为探究由水平轴风力机叶尖结构变化所造成的风力机噪声源分布特性的规律,利用圆盘声阵列系统对不同叶尖结构风力机采用近场声全息技术和远场波束形成技术进行噪声源识别.采集得到运行中的水平轴风力机在额定工况下的噪声信号,分析了噪声源声压级变化情况以及风力机噪声声源位置的分布规律.结果 表明:叶尖结构变化可以有效降低风力机的气动噪声,改变了风力机叶尖噪声的强度和产生位置,在一定程度上降低了叶尖噪声.通过对风力机叶尖结构的优化设计可以在不损害风力机气动性能的同时,实现较好的降噪效果. 相似文献
2.
分布式声传感器技术(DAS: Distributed Acoustic Sensor)是一种新近提出的高精度勘探数据采集方法,受制于复杂背景噪声的影响,DAS记录处理水平有待进一步提高.针对上述问题,采用基于替代序列的时间序列平稳性检验方法和Lilliefors检验法对DAS记录中复杂背景噪声的平稳性和高斯性进行研究.用以分析的实际地震数据是按照勘探工业要求采集的井中DAS记录.研究结果表明,DAS背景噪声是非平稳、非高斯随机过程且噪声特性随记录时长发生变化.相关研究成果实现了针对DAS背景噪声特性的可靠认知,对提高DAS记录处理水平具有重要参考价值. 相似文献
3.
4.
为监测及评价上海大学宝山校区的校园噪声, 营造良好的学习生活声环境, 对校园学习工作区、生活区、运动区 3 个功能区的 10 个有代表性的地点进行了连续 7 天的噪声监测. 采用等效连续 A 声级法和噪声污染指数法对监测数据进行分析, 并按照国家声环境质量标准进行评价. 结果发现: 上海大学宝山校区校园生活区的夜间声环境质量相对较好; 运动区的夜间噪声量较大, 在一定程度上影响了在校学生和教职工的工作、学习和生活; 山明食堂昼间以及风雨操场昼夜间的声环境超标严重; 机自楼全天声环境质量良好. 由此可知, 上海大学宝山校区的校园声环境质量状况总体较好, 基本能够满足在校人员的学习、工作、生活等要求. 相似文献
5.
传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向. 相似文献
6.
为改善当前OFDM网络信号精度增强算法中难以高效消除频域窄带莱斯噪声,且系统误码率较高的不足,提出了一种基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号精度增强算法.首先,基于128频相移键控调制方法,在获取信号时域特征的基础上,引入快速傅里叶变换,对信号进行离散化,并基于信号投影机制,构建正交星座图,实现信号投影矢量在预发射状态下的正交分层排序,消除了信源状态下频域窄带莱斯噪声对系统的干扰;随后,引入快速傅里叶逆变换,对预发射信号进行加密处理,且通过量化评估模型对信号精度进行优化提升,有效节约了传输带宽,提高了信号发射性能,改善了信道抗衰落效果.仿真实验表明,与当前常见的时间窗消除机制(time window elimination mechanism, TWE)、频率拓扑映射机制(frequency topology mapping, FT)相比,本文算法的误码率更低,且具有更高的信号增益效果. 相似文献
7.
提出了一种基于混沌同步系统的降噪方法,将其应用于滚动轴承振动信号的前期处理,并结合功率谱密度进行故障诊断.分析Chua电路混沌同步系统的降噪机理,讨论系统处于不同运行状态时,输入信号对相空间运行轨迹的影响;搭建混沌同步系统降噪模型,分析其检测特性,并与其他方法进行比较;将滚动轴承不同损伤模式下测得的振动信号输入该模型,比较振动信号和同步误差信号的时域波形和功率谱密度,并通过峰值查找,匹配对应的故障特征频率.新方法利用了混沌系统的噪声免疫性和可同步性,避免了现有方法参数设定复杂和运行状态判定困难的问题.结果表明该方法可有效提升被测信号的信噪比,能与传统方法结合形成新的故障诊断方法. 相似文献
8.
通过检测图像局部噪声水平的不一致性,提出一种图像拼接篡改区域的定位方法.首先,用改进的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法将待检测图像分割成具有相似特征的像素块;然后,采用基于主成分分析的噪声水平估计方法计算每个图像块的局部噪声水平;最后,利用3种聚类算法对估算的噪声水平进行聚类,根据聚类结果定位出被篡改的区域.实验结果表明:文中方法不仅能有效定位被篡改的区域,而且能保留检测区域更多的边缘信息. 相似文献
9.
针对大数据环境下并行支持向量机(support vector machine,SVM)算法存在噪声数据较敏感、训练样本数据冗余等问题,提出基于粒度和信息熵的GIESVM-MR(the SVM algorithm by using granularity and information entropy based on MapReduce)算法.该算法首先提出噪声清除策略(noise cleaning,NC)对每个特征属性的重要程度进行评价,获得样本与类别之间的相关度,以达到识别和删除噪声数据的目的;其次提出基于粒度的数据压缩策略(data compression based on granulation,GDC),通过筛选信息粒的方式保留类边界样本删除非支持向量,得到规模较小的数据集,从而解决了大数据环境下训练样本数据冗余问题;最后结合Bagging的思想和MapReduce计算模型并行化训练SVM,生成最终的分类模型.实验表明,GIESVM-MR算法的分类效果更佳,且在大规模的数据集下算法的执行效率更高. 相似文献
10.
空域有色噪声会导致现有多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达算法性能下降, 甚至完全失效。针对空域色噪声背景下双基地MIMO雷达联合波离角(direction of departure, DOD)和波达角(direction of arrival, DOA)估计问题, 分析了现有算法失效的原因。考虑到匹配滤波后无噪协方差矩阵的低秩特性、色噪声协方差矩阵的稀疏特性以及MIMO雷达数据的多维结构特性, 提出一种基于张量分析的角度估计算法。首先, 构造角度估计的协方差张量, 通过去除协方差张量中受噪声协方差影响的元素对色噪声进行抑制。其次,利用张量填充技术对无噪协方差矩阵进行恢复。然后,利用平行因子分解获得目标角度的方向矩阵。最后, 采用最小二乘算法对目标的DOA和DOD进行拟合。仿真结果表明, 所提算法对色噪声不敏感, 且无孔径损失。相比现有矩阵及张量分析算法, 所提算法具有更高的估计精度。 相似文献