基于能量分离算法的多分量线性调频信号频率估计

对基于能量算子的能量分离算法进行了改进,提高了该方法用于多分量线性调频信号瞬时频率估值的抗噪性.采用平滑样条插值的方法对离散信号进行插值,然后再对其应用连续信号的能量分离算法.仿真表明,改进后的算法在噪声环境下,比直接利用对应离散信号的分离算法估值更准确,当信噪比从5 dB以5 dB为步进,增大至30 dB时,平均估计误差约减小10%.     

基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法

针对传统盲源分离算法收敛速度与分离性能间的矛盾,提出一种基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法.该算法利用信号的峰度绝对值作为被优化目标函数,对人工蜂群算法中跟随蜂阶段的搜索过程进行改进,使人工蜂群算法在初始阶段可以快速收敛到最优解所在区域,具有更高的收敛精度.使用改进后的人工蜂群算法对传统盲源分离算法中的初始分离矩阵进行优化,再利用优化的初始分离矩阵进行信号分离.仿真结果表明,改进后的算法能够显著加快收敛速度并保持较好的分离性能值,较好地解决了收敛速度与分离性能间的矛盾.     

基于变分模态分解算法的单通道无线电混合信号分离

针对复杂电磁环境下单通道无线电混合信号分离困难及分离精度不高的问题,提出2次使用变分模态分解(VMD)算法对单通道无线电混合信号进行分离的方法.首先利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离,并将VMD算法与总体平均经验模态分解(EEMD)算法进行对比,得出前者分离出的信号在时域、频域及信噪比和相似系数等方面均比后者取得的对应结果效果好的结论.然后对VMD算法的参数利用改进的量子粒子群优化算法进行优化,确定所需分量个数和惩罚因子的值.最后对VMD算法分离后的信号使用参数优化后的VMD算法进行细分离.数值模拟和实验信号分析结果均表明,再次分离后所得到的信号精度较利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离时更高,证明了所提算法对单通道无线电混合信号分离的有效性.     

改进的语音频域盲分离算法

针对语音信号频域盲分离的排序问题,研究了幅值函数和频点间距对信号相关性的影响,提出了利用短时平均幅度函数和加入频点系数的方法对算法进行改进。改进算法考虑了幅值函数的稳定性和远距离频点的不可靠性,最终实现全部频点的排序。仿真实验对两种不同情况下混合的语音信号进行分离,结果表明改进算法的有效性。     

基于皮尔逊系统的语音信号盲源分离

当利用传统自然梯度算法对所有语音信号都使用同一个激活函数进行分离时,对语音信号的盲源分离效果都不尽理想.针对这一问题,采用基于皮尔逊系统的分段激活函数对传统自然梯度算法进行改进.通过引入皮尔逊系统,将皮尔逊函数与传统激活函数相结合,再利用信号的矩估计方法,分段选择合适的激活函数代入分离矩阵,有效克服了传统语音分离算法的缺点和不足.仿真结果表明,在对实际的语音信号进行分离时,改进算法的性能明显优于传统自然梯度算法,并且在保持了良好收敛速度的同时大大减少了均方误差.     

基于抽气过程的FastICA算法去除肌电信号中的心电干扰

提取受试者的体表肌电受其自身心电信号的干扰严重,本文利用一种基于FastICA算法的改进盲抽取方法去除体表肌电中的心电干扰,并有序的输出分离后的心电和肌电分量。对仿真信号处理结果表明,运用该方法避免了独立分量(ICA)方法中固有的位置不确定性,并能够成功的分离源信号。     

基于粒子群算法的盲源分离算法

简要地介绍了粒子群算法(PSO)及其改进算法和盲源分离算法(BSS),改进的粒子群算法具有并行性、易实现等优点。将改进的粒子群算法与盲源分离算法相结合,提出了基于粒子群算法的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为目标函数,采用独立分量分析的方法,用改进的粒子群算法代替常规的最陡梯度下降法,对瞬时混合的信号进行盲分离,解决了梯度算法收敛速度慢的问题。实验仿真表明:该算法具有收敛速度快、分离效果好等特点。     

虚拟通道扩展的引信欺骗干扰盲分离算法

为滤除引信接收信号中的欺骗干扰,研究了基于虚拟通道扩展的过渡干扰滤除FastICA(TJE-FastICA)和双系统FastICA(DS-FastICA)算法.算法利用不同周期接收信号特性以及信号非圆性来扩展单通道,并对传统FastICA进行噪声抑制改进,在此基础上提出了利用接收信号的循环相关输出幅值统计特性来剔除过渡干扰的TJE-FastICA算法,以及利用两个盲分离系统对分组信号同时分离的DS-FastICA算法.仿真结果表明,提出的算法明显优于正交投影算法和直接盲分离算法,DS-FastICA比TJE-FastICA具有2.5 dB的优势,且当信噪比R_SN>7.5 dB时,两算法分离的回波信号相似度均在80%以上,DS-FastICA的分离时间比TJE-FastICA算法快91%.      

基于峭度的盲源分离方法研究

针对双梯度的盲源分离算法进行了研究，以信号的峭度为代价函数对其进行了改进．仿真试验分别对通信信号和雷达信号实现了分离，改进算法在收敛速度和稳态误差方面具有显著的优势．同时指出将盲分离方法用于雷达信号的分离，具有广阔的应用前景．     

基于自适应互信息极小化算法的混合语音信号分离

针对混合语音信号的盲分离问题,基于自适应的互信息极小化算法是一个非常良好的解决办法,本文深入研究了该算法,并且为了加快算法的收敛速度,对该算法进行了改进,文章最后给出的实验结果表明,改进后的算法在分离语音信号和收敛速度上,都是非常有效的.     

电力系统最近电压崩溃临界点的确定

通过静态模型对动态模型的有效模拟，对最近电压崩溃临界点的计算方法进行了适当的改进。按照系统的鞍结分叉点处的左特征向量来控制系统的行为可以最快地远离电压崩溃点。采用Lanczos法求取特征值和特征向量，该方法比常用的逆迭代法精度高、运算量小。方法的有效性已在IEEE-5节点系统、约定考核题Ⅱ测算中得到证明。     

一种改进的掌纹线方向特征提取方法

掌纹识别由于方便易行,近年来已成为鉴定人身份的主要方法之一.经典的基于线方向特征识别掌纹的方法忽略了纹线上其他具有辨别力的方向特征.该文改进了传统基于半方向特征编码的方法,改变其中一个半方向编码特征为另一个具有代表性的方向特征,获得了更多的掌纹曲线特征,从而有效提高掌纹识别效果.实验表明,该方法相比传统的方法具有更高的识别率及准确度.     

高度非线性弹塑性模型的改进显式算法数值实现

当采用传统的全显式算法对高度非线性的弹塑性本构模型进行数值实现过程中,存在计算效率低、误差积累、精度较低的缺点.为提高计算效率和改善计算精度,采用四阶的Dormand and Prince Runge-Kutta法代替传统的全显式算法中的向前Euler法,并结合切平面算法形成了改进显式算法.以考虑土体结构性的SANICLAY模型为例,对传统的全显式算法、改进显式算法和隐式算法在计算收敛性、效率和精度方面进行对比.将改进显式算法用于隧道开挖工程多单元计算中.结果表明,与隐式算法相比,传统的全显式算法的计算精度和计算效率均比较低,改进显式算法计算效率和计算精度均比传统的全显式算法高很多.     

一种提高模糊控制器控制精度的方法

针对常规模糊控制器控制精度低的问题,提出了一种提高模糊控制器控制精度的方法。文章首先分析了常规模糊控制器存在的稳态控制精度差的原因,然后针对这个问题提出一种提高模糊控制器控制精度的方案并给出了它的设计方法。最后给出这种改进的模糊控制器的仿真试验结果,并和常规模糊控制器进行了比较。仿真试验结果表明,这种改进的模糊控制器具有消除系统稳态误差的作用,提高了模糊控制器的控制精度,而且保持了模糊控制器非线性的控制特性,易于实现,有一定的实用价值。     

改进基因算法在膜系自动设计中的应用

提出一种基于改进基因算法的膜系自动设计新方法,并将该方法与常用设计方法进行比较,结果表明,在相同设计要求下,用改进基因算法可以得到更加合理的膜系结构,而且膜系结构简单,设计灵活,容易实现、理论和实践均表明该方法是高效和可靠的．     

无线传感器网络测距定位算法改进与分析

在无线传感器网路实际应用中,节点定位技术是重要的支撑技术之一.不同于常规的求解距离等式方程组解法,分别采用MLE(最大似然估计参数)法和最小二乘法,对无线传感器网络测距的定位算法进行改进.非常有趣的是,两种不同方法得到的结果完全一致.最后经过实验评估和算法仿真对比分析测距定位算法改进前后的特性,结果表明改进后的测距定位算法能取得良好的定位精度.     

异氟醚全凭吸入诱导下大鼠经口气管插管的方法比较

目的 探讨异氟醚全凭诱导麻醉下更快捷有效的大鼠气管插管方法。方法 将40 只大鼠随机分成经口可视喉镜组和经颈透照直视组两组,比较插管时间、插管次数、一次插管成功率。结果 经口可视喉镜组的插管操作时间、插管次数、一次插管成功率均优于经颈透照组(P<0.05)。结论 采用自制器材的经口可视喉镜插管法优于经颈透照直视组插管法     

一种无线定位非视距误差消除算法研究

在分布式多天线的基础上,提出一种新型非视距误差消除算法,并将其应用于传统的时间到达（time of arrival,TOA）定位。利用含多天线的天线组,测量出导致产生非视距传播的散射体的位置,将这些散射体看作虚拟基站,测量出移动台的坐标,完成无线定位。通过对算法的仿真结果分析表明,该算法能有效地消除非视距误差,比一些传统算法具有更高的定位精度。     

确定结构分支点及跟踪平衡路径的改进弧长法

在非线性有限元法的基础上，提出了一个新的搜索及确定结构非线性分支点并跟踪屈曲平衡路径全过程的求解方法－改进弧长法，利用弧长控制参数和结构切线刚度矩阵特征值之间的非线性关系，建立了搜索并确定位于结构屈曲平衡路径任一区段人的分支点的精确分析方法。     

基于置信度和自学习校正的热轧轧制节奏计算

针对目前国内大多数热连轧厂传统在线轧制节奏计算模型控制精度偏低的问题,在宝钢宁波钢铁热连轧厂对传统轧制节奏计算模型进行了分析与研究,提出一种基于置信度和自学习校正的热连轧轧制节奏计算模型改进算法.经过现场大量实测数据验证,采用新算法的轧制节奏计算模型的预报精度较传统模型算法有了大幅度的提高,偏差在±5s范围内的频率达到97.94%,大致成正态分布.新算法在预报带钢在线运行时间上优于传统模型算法.