基于Zigbee的矿井安全监测系统设计

设计了一种基于ZigBee的矿井安全监测系统。实现了无线网络传输数据,终端节点实时采集数据信息,手持控制终端实时显示数据,手持控制终端灵活控制监控节点,遇险自动发送报警短信等功能。测试结果显示,低功耗、稳定性好、监控灵活,弥补了传统监测系统的不足。     

利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法研究

针对传统恒模盲均衡算法收敛速度慢、固定步长条件下收敛速度和收敛精度之间存在矛盾的缺陷,提出了一种利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法。用记忆梯度算法替代最速梯度下降算法实现对恒模盲均衡中均衡器权值的调整,充分利用当前和前面迭代点的梯度信息,同时利用梯度信息变化率作为学习步长调整因子。新算法有效地提高了算法收敛速度,与共轭梯度法和拟牛顿法等改进算法比较,具有较低的计算复杂度和更好的均衡性能。计算机仿真证明了这一算法的有效性。     

基于小波网络的遥测视速度异常数据剔除方法

为了提高遥测视速度数据的质量，保证制导工具系统误差分离精度，提出了一种小波网络预测与3σ准则相结合的遥测视速度异常数据检测和剔除方法。将遥测视速度数据加时间窗获得小波网络的训练样本，根据3σ准则对网络输出进行检测判别异常数据，对异常数据用小波网络的一步预测输出代替。试验数据处理结果证明了利用小波网络进行遥测异常数据剔除的可行性。由于小波网络的拟合作用，可以提高输出的信噪比。     

故障树分析方法在油气管线方面的应用

故障树分析法 (Fault Tree Analysis)是分析大型复杂系统安全性与可靠性的一种较好的方法 .文中利用该方法对油气管线进行了失效分析 .通过考虑引起管线失效的主要原因 :泄漏、断裂以及其他造成泄漏和断裂的主要因素 ,建立了管线失效的故障树 .结合 VB编程并采用下行法(Fussell)求出了系统的全部 42个最小割集 ,并求出了管线的失效概率和基本事件的概率重要度和临界重要度 .从定性与定量两方面探讨了引起管线失效的基本原因 .通过对系统的故障树分析发现 ,引起管线失效的主要原因是第三方破坏、腐蚀、误操作和材料缺陷等 ,并提出了相应的改进措施     

偏差递归神经网络在区间洪水预报中的应用研究

介绍了一种带有偏差单元的递归神经网络模型,并对其在区间洪水预报过程中的应用进行了分析和研究.利用东北丰满、白山等水电站的历史水文观测数据对模型进行验证,结果证明了这一方法的可行性,理论分析表明该方法可以推广到其他区间洪水预报中.     

动态目标函数下的神经网络盲均衡仿真研究

盲均衡算法中常数模(CMA)和判决引导(DD)模式适时切换可以有效提高算法收敛速度和均衡性能,但是切换时机难以选择,同时在信道突发干扰条件下无法保证算法的稳健性.为此结合CMA和DD算法代价函数构造了一种动态目标函数,目标函数随着均衡算法迭代次数进行调整,以前馈神经网络(FNN)作为盲均衡器实现信道均衡,并以移动窗剩余误差变化率为判据对目标函数进行适时重置克服信道可能的突发干扰.计算机仿真表明了算法的有效性.     

与码重匹配交织器的设计

提出一种与码重相匹配的交织器,它是建立在码距离谱的基础上.由于在相同信噪比条件下,低重量码字对系统误码率的影响大,所以我们设计与码重相匹配的交织器来消除这些重量的码字,也大大降低了误码率.从仿真结果可以看出,此交织器具有较好的性能.     

修正的解相关前馈神经网络盲均衡算法研究

针对基于传统梯度下降算法的前馈神经网络盲均衡在输入线性相关条件下收敛速度慢的问题,提出了一种修正解相关前馈神经网络盲均衡改进算法。对接收观测数据进行解相关处理,使梯度方向保持正交,同时,设定判断阈值,如果前馈神经网络输入相关系数大于阈值,说明输入向量强相关,保持梯度更新大小和方向不变,以克服强相关输入条件下解相关算法收敛停滞的问题。计算机仿真结果表明,文中提出的算法与基于直接梯度下降算法和传统解相关前馈神经网络盲均衡算法相比具有更快的收敛速度,有效提高了均衡性能。     

开放式实验教学模式的研究与实践

针对传统实验教学存在的弊端,将三个＂规定＂改为三个＂自主＂,允许学生自主选择实验时间、自主选择实验时长、完成自主选择的实验项目。改变了学生被动的心理,在发现问题、解决问题能力方面得到了较好的锻炼,在创新能力方面也得到有效提高。