SOLR校准分析柔性微波集成电路的不连续性

去嵌入传输线技术是微波集成电路不连续性分析的常用方法。用该方法分析形变柔性衬底上的不连续性时,由于馈线为非均匀传输线,激励源端口不连续引起的寄生效应会影响不连续性特性,导致分析不准确。文中提出采用SOLR(short-open-load-reciprocal)校准技术分析不连续性。将不连续性作为校准中的被测件,激励端寄生效应和馈线作为误差项,通过理想电壁、理想磁壁、理想匹配层和不连续性自身构建短路、开路、负载和可逆通路校准,从而消除误差项对不连续性分析的影响。对柱面微带和弯曲微带上不连续性的分析结果表明,该方法可有效消除激励端口的寄生效应影响。     

倍压整流电路的广义忆阻特性

研究旨在证明二倍压整流电路具有广义忆阻特性,为挖掘倍压整流电路的新功能及新应用提供理论依据.首先,根据电路理论求得二倍压整流电路在电压源激励下输入端口伏安关系式以及电路中电容电压的状态方程;其次,由理论分析所得关系式,选取电路元件参数,施加正弦激励电压,由Matlab软件对端口伏安关系进行数值仿真分析;最后,通过Multisim软件进行虚拟实验以及物理实验进行验证.结果表明理论分析符合广义忆阻器数学定义,数值仿真、虚拟实验及硬件实验3者结果基本吻合,验证了输入端口呈现出忆阻器的3个本质特征,从而证实了二倍压整流电路在取适当电路元件参数时具有广义忆阻特性.     

平面二自由度并联机器人运动学参数的快速估计方法

以闭链约束方程为基础,建立了平面二自由度并联机器人的运动学误差模型,并进一步提出了基于两步迭代的运动学参数校准方法.通过先估计被动关节角度误差和运动学参数误差,实现了对并联机器人运动学参数的估计.该方法通过对并联机器人12个运动学参数的校准仿真实验,对所提参数估计方法进行了验证,得到了准确的参数估计结果.     

基于ADS2005的低噪声放大电路的优化仿真设计

针对功耗和体积均受限的专用小型无线通信系统提升通信距离的要求,以提高接收机灵敏度为研究目的,采用软件仿真ADS2005的方法改进了低噪声放大电路RF2373的设计.在仿真软件下通过建立低噪放RF2373的二端口模型,得出了二端口的S参数特性曲线.采用微带线匹配的方法获得了低噪声放大电路的优化二端口模型,以及匹配后的S参数特性曲线.匹配后的各项S参数较匹配前均有所改善,设计的低噪声放大电路满足射频前端电路的特性要求.给专用测试系统的无线数据传输的硬件设计提供了理论基础.     

广义G-M 模型参数的Bayes线性无偏估计及其优良性

针对广义Gauss-Markov(G-M)模型,采用Bayes估计方法获得参数的Bayes线性无偏估计(BLUE),在均方误差矩阵准则下与广义最小二乘(GLS)估计进行比较,导出了4种相对效率的界,讨论了在PC准则下BLUE相对于GLS估计的优良性.     

6-(P-2P-S)并联宏动平台的轨迹跟踪控制

提出了一种新型6-(P-2P-S)并联宏动平台,应用凯恩方法建立了该机构的刚体动力学模型.采用分散控制策略对各分支独立控制,建立了单通道驱动关节空间的CARIMA模型,并针对广义预测控制(GPC)计算量大的缺陷,提出了一种模糊自适应直接广义预测控制(FDGPC)方法,该方法利用模糊逻辑系统直接设计预测控制器,并基于广义误差估计值对控制器参数θu和广义误差估计值中的未知向量θe进行自适应调整,轨迹跟踪控制仿真结果验证了该方法具有很强的鲁棒性,可实现并联宏动平台的高速高精度定位.     

随机误差项为MA(3)过程的Panel Data模型半参数估计方法

对含有MA(3)误差项的面板数据模型,应用半参数计量经济学理论,在相关假设基础上推导出半参数估计方法,并根据蒙特卡洛模拟对这种方法进行实证检验,结果证明这种半参数估计方法是可行的,并且相对参数估计方法(最小二乘估计和广义最小二乘估计法)具有较高的估计精度.     

广义最大熵回归效果分析

针对广义最大熵回归方法的建模效果问题，尤其是模型中未知参数和误差项支持空间选择的不确定性问题，该文剖析了该方法的建模过程，并通过两个实例将该方法与其它建模方法的回归效果进行了对比分析。结果表明：广义最大熵回归方法的预测精度与解释能力优于最小二乘法和偏最小二乘法以及主成分方法；在先验信息缺乏的情况下，参数支持空间越大越好；误差项支持空间应在3σ与4σ之间。     

基于时域有限差分法的微带结构串扰研究

采用时域有限差分法(FDTD)对微带天线与微带线之间的互耦系数进行计算.激励源采用在激励空间提取入射波,再加入到计算空间中的方法引入.提取出入射波和反射波之后进行快速傅里叶变换,再利用N端口网络的知识计算出S参数,计算结果表明使用时域有限差分法的结果和基于有限元(FEM)方法的商业软件HFSS的计算结果基本一致.     

重型变速箱壳体模态频率激励下声品质预测模型

为探究重型商用车变速箱壳体噪声的声品质特性,采集了前10阶模态频率激励下的噪声作为声品质试验样本,分析了样本的物理学参数和心理声学参数,探究了声品质客观参数之间的相关性和主成分。运用成对比较法进行声品质主观试验,并进行了主观评价的一致性分析。建立了粒子群-广义回归神经元网络(PSO-GRNN)声品质预测模型,并与广义回归神经网络(GRNN)、粒子群-BP神经网络(PSO-BP)模型进行了对比。结果表明,模型平均预测误差低于5%,网络稳定性更好。可见PSO-GRNN网络能很好的预测变速箱壳体激励噪声声品质。     

非齐次等式约束下奇异型线性回归模型的广义条件岭估计

文章对线性回归模型参数有偏估计做进一步研究,提出了在非齐次等式约束下奇异型线性回归模型参数的广义条件岭估计,并给出它的一些性质,而且证明了在一定条件下,在均方误差阵和广义均方误差意义下,广义条件岭估计都优于约束最小二乘估计.最后,通过实际数据进行实证分析,得到了取不同岭参数矩阵时对应的广义条件岭估计及其MSE,验证了广义条件岭估计优于约束最小二乘估计的充分条件的正确性.     

自激励广义二项门限自回归模型的统计推断

针对有上限且数据之间具有相依结构的非线性整数值时间序列数据的建模问题,提出一个自激励广义二项门限自回归模型.首先,证明该模型的严平稳遍历性,并讨论模型的一些统计性质：期望、方差、自协方差和转移概率;其次,分别给出门限变量在已知和未知两种情形下模型参数的条件最大似然估计方法;最后,将该模型应用到一组实际数据中进行拟合验证.     

基于S变换与PNN的电磁环境复杂度评估

针对复杂电磁环境定性分析和定量分级问题,提出基于广义S变换与PNN(概率神经网络)的电磁环境复杂度评估方法.应用广义S变换对电磁环境中受干扰的样本信号进行时频分析,同步提取时频域时域占用度,频域占用度和能量占用度评估参数,分析了各参数的物理意义,并给出了各评估参数的计算公式.同时增加频率重合度、调制格式相似度和背景噪声强度等评估参数,利用获取的参数训练PNN,并进行分类.仿真实验证明基于广义S变换与PNN的电磁环境复杂度评估方法在背景噪声大、训练样本数少的条件下能有效提取评估参数,并对电磁环境复杂度进行有效合理评估.     

基于指数饱和函数的非线性系统自适应模糊控制

为减小模糊逻辑系统的逼近误差,引入指数饱和函数项对一类未知非线性系统进行间接自适应模糊控制.直接用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,基于广义误差对模糊逻辑系统中的未知参数进行自适应调整,并用指数饱和函数项对逼近误差进行补偿.该方法不但能使跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内,而且通过适当减小控制器中设计参数,可使跟踪误差减小.仿真验证了该方法的有效性.     

稳态混频RL串联电路参数的在线辨识

为了解决混频激励下含有非线性特征的电阻与电感(RL)串联电路参数的在线辨识问题,提出通过提取伏安曲线和广义磁链轨迹几何特征的参数辨识新方法。该方法采用最小二乘法定义伏安曲线和广义磁链轨迹复杂图形的倾斜度,由直线拟合直接辨识参数。从端口能量与功率的角度,讨论了算法的物理本质。实验结果表明:该算法具有辨识精度高、运算量小、便于递推等优点,适合于动态实时在线辨识,克服了基于Fourier变换的传统方法计算量大、结果依赖于信号频谱分布等问题。     

基于广义S变换的沉积旋回分析方法研究

传统时频分析方法(如傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换、S变换等)的时频分辨性均不佳,在实际应用中受到一些限制,难以满足高精度时频分析要求.广义S变换,引入λ和p两个参数对S变换进行了扩展,其时频分析效果得到较大提高.对广义S变换方法原理进行了深入研究,编写了广义S变换时频分析程序.通过非平稳线性调频信号和4种典型沉积旋回模型分析,证实了广义S变换的可靠性及优越性.最后,将该方法推广到实际地震资料沉积旋回分析中,取得了良好的效果.     

聚集数据线性模型参数的广义聚集压缩双参数估计

主要讨论聚集数据线性模型的参数估计问题.在广义聚集双参数(GADP)估计的基础上利用协方差改进法提出了改进广义聚集双参数(IGADP)估计.然后又结合IGADP估计和Stein估计,提出了广义聚集压缩双参数(GACDP)估计.此外,在均方误差准则下,导出了GACDP估计优于IGADP估计、广义聚集双参数(GADP)估计、改进广义岭(IGR)估计及改进P-K(IPK)估计的充分条件.最后通过数值模拟分析验证了所得理论结果.     

利用多端口反射计同时校准多只检波器的非线性特性

一、引言检波器的非线性特性是多端口反射计测量的主要误差来源之一,必须加以修正。校准检波器非线性特性的方法已有多种,但这些方法一次只能校准一只检波器。本文提出多端口反射计的一个新用途,即用N端口反射计同时校准N—2只检波器的非线性特性。     

一类线性模型参数的Bayes估计及其优良性

导出了一类线性模型中参数的Bayes线性无偏估计.在均方误差矩阵准则、predictive Pit mancloseness(PRPC)和posterior Pit man closeness(PPC)准则下分别研究了Bayes线性无偏估计相对于广义最小二乘估计的优良性.     

变形广义极值分布的参数估计及实例分析

本文通过对广义极值(GEV)分布运用二次秩变形映射导出变形的广义极值(TGEV)分布的概率分布函数和概率密度函数,并对TGEV分布的参数进行了MLE和矩估计.用R语言中的optim函数对TGEV分布的参数做了MLE估计,并对此估计方法的偏差和均方误差做了模拟,说明对于TGEV分布来说,MLE估计方法效果很好.最后对变形广义极值分布进行实例分析,给出了TGEV分布拟合的结果,得到分位数及其置信区间的估计,并讨论了所得结果的实际意义.