DMT-ADSL系统的自适应均衡

提出一种基于离散多频音调制非对称数字用户线 ( DMT-ADSL )系统的时域均衡器( TEQ) ,其 SNR在任意带宽占用情况下都为最大 .在时域和频域中实现这种自适应 TEQ的算法 .用计算机仿真比较了时域算法与频域算法的收敛性 .结果表明 ,两种算法收敛速度比较满意 ,并且频域算法有更快的收敛速度和更小的均方误差 ( MSE)偏差 .     

频域自适应算法在有源噪声控制系统中的性能研究

频域自适应算法有较快的收敛速度和较低的运算量,这使得其很适合在实时有源噪声控制系统中使用.常用的归一化频域算法在非因果条件时,收敛不到最优解.本文分析了归一化频域算法在非因果条件下稳态解的特性,提出一种新的滤波器系数自适应调整方法,并证明了新算法在非因果条件下也能收敛到最优解.论文对非因果条件下的归一化频域算法进行了仿真,并利用基于DSP的实时有源噪声控制系统对几种相关算法进行评测,仿真和实验结果证实了理论分析的正确性.     

立铣加工切削力和振动的计算机仿真与实验

在改进的非线性立铣加工铣削力数学模型和动力学方程基础上,采用变步长数值积分算法(四阶显式Runge-Kutta算法),建立动态铣削加工过程的计算机仿真模型.通过铣削加工动力学实验,对仿真模型输出的铣削力和铣削振动的时域特性预测精度进行验证,进一步对其频域特性进行分析.结果表明,该仿真模型作为高效低耗的研究平台,可较好地用于立铣加工铣削力与铣削振动的预估及其频域特性分析.     

多变量频域极大似然辨识算法研究

提出了多变量频域极大似然辨识算法.在单变量频域极大似然辨识算法的基础之上,得出多变量系统的频域极大似然辨识算法,并且优化设计多正弦辨识输入信号.针对大型挠性结构的模型进行了仿真,验证了算法的有效性,同时仿真结果表明:对于挠性结构,多变量频域极大似然辨识算法是有效的,而且能够在较大的频宽、较低信噪比的情况下得到良好的辨识结果.     

单频点频域卷积混合盲分离技术

在双频点频域卷积混合盲分离算法的基础上,提出一种单频点频域卷积混合盲分离算法.通过恰当地选取频域盲分离中短时傅里叶变换（STFT）的参数,可仅依靠一个频率片上的分离信号来完成双频点算法.相对于传统频域卷积混合盲分离方法,该方法不受各频率片顺序不确定性不统一及比例不确定性不统一的影响.仿真实验证明了该算法的有效性.     

基于恒模算法降采样频域均衡器实现研究

为了降低频域均衡与数字信号处理复杂度和功耗,提出一种基于恒模算法频域更新抽头系数的降采样频域均衡结构.通过对时域更新抽头系数的恒模算法改进为频域更新抽头系数,降低了抽头系数更新计算复杂度.通过正交相移键控传输仿真实验,采用降采样输入序列进行频域均衡,在1.75倍降采样条件下引入0.16 dB信噪比代价的通信传输系统中降...     

智能天线MC-CDMA系统中空频联合盲多用户检测算法

提出了智能天线多载波CDMA系统中一种空域和频域联合的盲多用户自适应检测算法，它是将空域波束形成和频域合并检测合二为一，使得检测器在空域和频域两维上同时优化，从而提高了系统的检测性能。对这种空频联合检测算法的误码性能进行了分析,并与先自适应波束形成然后再进行频域合并的分步算法进行了仿真比较，仿真结果表明，提出的空频联合盲多用户自适应检测算法的检测性能优于分步检测算法。     

离散多频音调制时域均衡算法研究

讨论了离散多频音(DMT)调制系统中信道时域均衡器的训练算法,通过采用频域刷新及时域窗技术,使均衡后的信道响应均方误差最小,并给出了计算机仿真结果.     

一种快速时变信道下的单载波频域均衡算法

借鉴多载波系统中的迭代和判决反馈干扰消除算法,提出一种适用于快速时变信道的单载波频域均衡算法.通过线性均衡得到信号的初始估计,从接收信号中迭代消除由于快速衰落所引起的符号间干扰,基于最小均方误差准则进行频域均衡,并将信道时变所造成的符号间干扰视为等效噪声.仿真结果表明,所提出的算法能够有效降低快速时变信道下的误码平层.     

基于小波变换的智能天线波达方向估计研究

对比两种经典的智能天线波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——延迟-相加算法、多重信号分类(Multiple SignalClassification,MUSIC)算法,提出了一种基于小波变换的智能天线波达方向估计算法(Smart Antennas Direction of Arrival Eseimation Based on Wavelet Transformer,SADOAWT),该算法利用小波变换,将来波信号变换在多尺度频域,针对不同频域采用不同算法以实现分辨率、计算复杂度的高度兼顾.计算机仿真结果表明,新算法复杂度较低,克服了延迟-相加算法分辨率低、副瓣较多的缺点,避免了MUSIC算法遇到相关信号分辨率降低的问题.     

线性控制系统的时间域与频率域模型

给出控制系统数学模型的两种主要形式，即时间域模型和频率域模型，给出了时域和频域数空间的概念，给出了系统用时域和频域函数的描述，通过实例具体说明了两种形式解决问题的过程，特点和一致性。     

单层神经网络在参数估计中的应用

神经网络方法可用于动力学系统的参数估计，包括时域和频域建模。将单层神经网络用于单交量线性连续时不变系统的参数估计中，线性系统分别用状态方程及传递函数来描述。对于状态方程描述的线性系统，假设系统状态、状态的导数及系统输入已知，给出了相应的神经网络结构及学习算法用以估计系统参数；对于传递函数形式描述的线性系统，推导出了基于频域数据的单层神经网络结构，用以估计传递函数的参数。     

脉冲预泵浦瑞利BOTDA系统的瞬态解析方法

为了解决空间分辨率和频率测量精度之间的矛盾,将脉冲预泵浦的概念引入瑞利布里渊光时域分析系统,建立了运用瞬态受激布里渊散射耦合波方程组描述该系统的数学模型。采用时域有限差分法求解了瞬态受激布里渊散射耦合波方程,仿真拟合了常微分方程组的时域幅值解,并实验验证了脉冲预泵浦瑞利布里渊光时域分析系统散射光功率谱和理论的一致性。结果表明,传感脉冲光、瑞利散射光和声波场三波幅值拟合方程的均方根误差可达0.003 097、0.005 717和0.020 75,沿光纤长度该系统功率谱呈现出携带布里渊信息的瑞利散射特性,可实现光纤温度和应变的传感检测。     

频域分析的实阻性模型

本文应用复数网络理论,提出了一种用于频域分析的新模型—实阻性模型。该模型仅含电源与电阻类元件,因而对其建立的网络方程不含复数。在此模型的基础上,文中给出了一种计算机辅助频率特性分析的新算法。该算法避免了传统算法中因复数运算而带来的困难。算法简便,易于推广。     

UPQC并联变流器频域无源控制策略研究

为了提高统一电能质量控制器(UPQC)中并联变流器的频域补偿性能,本文提出在频域中设计一种多频无源控制策略.采用傅里叶变换技术对其交流数学模型进行频谱分解及多频直流建模,在被指定频率的直流模型上实施所提的控制器设计,理论分析表明该控制策略能够实现对并联变流器的指定频率控制,而且除了适用于三相系统外也适用于单相系统,可实现分相控制.该策略改善了传统在基频模型上设计的无源控制策略在跟踪多频指令信号时控制性能下降的现象.实验结果表明所提的控制策略可将谐波补偿率提高到95%.     

分数阶系统的一种频域辨识算法

研究了利用频率响应数据辨识分数阶传递函数的问题.根据分数阶传递函数模型中,公因子阶次和分母系数是非线性参数,而分子系数则是线性参数,给出了一种频域辨识算法:利用模拟退火算法估计公因子阶次和分母系数,相应的分子系数通过求解线性最小二乘问题得到.该算法可以估计出包括公因子阶次在内的所有模型参数.无噪声和有噪声频率响应数据2种情况下的仿真算例验证了算法的有效性.     

基于数学形态学的掌纹图像分析

讨论和分析了数学形态学在在线掌纹图像处理中的应用.该方法应用数学形态学进行掌纹定位分割和增强处理.结合在线掌纹图像的特点采用形态学运算提取掌纹轮廓线,规范手掌质心,然后选取以质心为中心的合适大小的方形区域作为特征有效区域.在有效区域内进行形态学Bot-Hat变换检测出掌纹纹线进行增强处理,对增强后的图像进行傅立叶变换在频域空间进行特征提取和匹配.通过实验,论证了上述方法的有效性和可行性.     

基于 DCT 变换的频域视频水印在空域中实现的性能分析

数字水印技术是数字媒体版权保护和管理的主要方法。在广播电视领域,视频水印需处理的数据量大,对嵌入算法的时间复杂度限制较大,同时对视频质量要求也较高。数字水印技术主要分为空域和变换域两种。空域算法时间复杂度低,但鲁棒性不好;而变换域算法鲁棒性较好,但时间复杂度高。因此,在广播电视视频水印中,需要鲁棒性好且时间复杂度低的水印嵌入算法。这样,用空域的方法实现数字视频的变换域水印,就成为一个首选的方法。但是,目前我们尚不知道该方法的性能。本文基于DCT变换的频域水印算法,首先介绍了频域水印的空域实现的原理,然后,基于两个典型的频域水印算法,通过800幅图片的实验,测试了该算法的空域实现的时间复杂度和PSNR。实验结果表明,频域视频水印的空域实现,具有很好的性能。     

一种基于3D 网格分割的数字水印算法

为了提高三维模型数字水印的不可感知性,笔者提出了一种基于3D 网格分割的数字水印算法。该方法首先对三维网格模型分割,得到若干有意义的子网格。然后计算每个子网格的频域系数矩阵,将相同的水印信息添加到系数矩阵中,得到带有水印的顶点矩阵,从而获得带有水印的网格模型。实验结果表明：本算法对多种攻击具有鲁棒性,同时嵌入的水印具有不可见性,从而保持了模型良好的视觉效果。     

结构可靠度计算的自适应辅助域方法

提出了一种Metropolis算法与支持向量机(SVM)方法相结合的自适应辅助域方法.利用Metropolis算法生成目标失效域内的条件样本点,并以该过程中的备选点作为初始训练点训练SVM模型.根据训练得到的SVM模型再自适应地选择一部分样本点加入训练点集,并对SVM模型进行更新,直至满足迭代终止条件.以最终得到的SVM模型作为辅助失效域,计算近似失效概率和两个条件失效概率.对近似失效概率进行修正,使最终得到的目标失效概率渐进无偏且更加稳定.算例表明该算法具有较好的计算精度、效率和鲁棒性.