双通道室内主动降噪器设计

为实现低成本与无穿戴的室内低频噪声控制,以多通道FXLMS算法为基础,通过安装误差传感器于普通座椅的双耳侧,并通过离线建模获得次级通道模型的方法设计了一种双通道主动降噪器。实验表明,该降噪器对200 - 800Hz的单频噪声及双频混合噪声降噪量能达到20 dB,对40 - 100Hz方波噪声降噪量能达到10 dB,对机械旋转噪声降噪量能达到6 dB,对鸣笛声降噪量能达到9 dB,能满足一般的室内个人降噪需求。     

双通道虚拟示波器的设计

介绍了虚拟示波器的基本概念及应用基于Windows的VB6．0设计双踪示波器的方法，应用所设计的示波器时与外部电路的接口。     

虚拟产品开发的主动信息环境

基于制造业存在着知识流失、信息资源浪费、缺乏有效措施保证并行工程实施等,提出了一种面向虚拟产品开发的新型技术－主动信息环境。以主动数据库、主动软件等先进信息技术为基础,为虚拟产品开发提供了全信息的集成环境。讨论了主动信息环境的功能、优越性、系统框架、实现方法和系统的维护。该技术框架已在锅炉设计软件系统上实现,并以锅炉给水管座的设计为例阐述了主动信息环境的功能。     

一种解决噪声主动控制中时滞问题的思路

对噪声主动控制进行了探讨，提出一种利用计算机存储概念和寻址技术，从计算机数据处理系统入手解决时滞问题的思路，并给出了结构图。     

一种基于SVM的主动多分类方法

针对传统的多分类模型学习效率较低,对于复杂的多类别数据无法进行高效分类的问题,提出了一种基于支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)的主动多分类方法.该方法通过引入就绪分类器和阻塞分类器的概念,将主动学习的策略用于SVM多分类器的构造过程,在主动多分类过程中随着分类器的不断更新,动态地控制样本...     

基于移动Agent技术的逻辑虚拟主动网

为满足用户对网络实施主动性并能依据人的逻辑思维或任务间的逻辑关系进行通信,提出了逻辑虚拟主动网LVANet(Logical Virtual Active Network).LVANet是以移动Agent技术为基础,建立在现存的网络结构之上的用于反映任务间逻辑关系的一种网络.描述了LVANet的结构、特点及功能.采用移动Agent技术构建了LVANet的框架,给出了安全的主动包传送方案及安全访问控制方案.与传统虚拟主动网相比,LVANet灵活性强,消耗低,网络带宽可以节省3.8%,工作效率提高18%.     

基于统计假设检验的虚拟传感网容错策略

为了减少多应用目标的传感器网络的能量消耗和实现较高的故障传感器节点识别率,在基于簇树的虚拟传感器网络框架上,通过检验本地数据采集序列与事件统计特征的符合程度来判断错误是否发生,充分利用了随机过程描述事件的时间相关性,提出了一种基于统计假设检验的虚拟传感器网络容错策略.实验结果表明,在任意节点能量耗尽之前,多事件监测比单事件监测产生更少的单播消息量,却分发更多的多播消息.而且,随着传感器节点错误概率的增加,系统能保持较理想的节点错误识别率和事件区域监测概率.     

基于虚拟同步机的主动配电网电压控制方式研究

随着化石能源等不可再生能源的逐渐消耗,针对光伏、风电以及生物质等可再生新能源进行研究,探索了一种基于虚拟同步机(VSG)的主动配电网电压控制方式,并对提出的设计进行了仿真分析,对虚拟同步机(VSG)对主动配电网电压的有效性进行了验证.结果表明,提出的基于VSG的电压调节方式,不仅能够较好的对新能源出力波动进行抑制,降低对主动配电网电压的影响,还能改善并网逆变器无阻尼与惯性小的缺点.     

一种针对紧凑式管道有源降噪系统的误差传感策略

次级源和误差传声器的布放是决定有源噪声控制系统降噪性能的重要因素.针对嵌入在管道中的紧凑式有源噪声控制系统,建立了半无限长矩形管道的声传输解析模型,系统地分析了误差传声器和次级源布放位置对低频声辐射控制效果的影响.针对截面为正方形的管道,提出了一种多传声器的误差传感策略,仿真和实验结果表明,使用该策略可有效提升紧凑式有...     

一种基于IP的主动节点结构模型设计

主动网络是一种新型的网络体系,它为用户提供了可编程的接口,用户可通过网络中的节点动态地注入所需的服务.本文提出了一种基于IP选项的主动网络体系结构,分析IP数据包的格式,扩展IP数据包选项域的定义,通过在其中嵌入代码,可在现有的IP网络上实现主动技术基础上,扩展现有的网络服务.     

车内有源噪声控制的研究

用传递函数法建立了模拟汽车车厢内声学特征的主动噪声控制理论模型。开发完成了封闭空间主动噪声控制试验系统的硬件和软件。用几种纯音信号对模拟车厢进行了空间主动降噪试验。结果表明，对于１３９Ｈｚ的纯音噪声信号，在封闭空间内取一个测量面，其上的噪声平均降低了１０ｄＢ，而对于１５０Ｈｚ的纯音噪声信号则平均降低了５ｄＢ，高于２００Ｈｚ的几个纯音噪声信号则可以得到较好的区域降噪。证实了车内有源噪声控制的可行性。     

一种基于混合遗传算法的有源噪声控制方法

提出了一种基于混合遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法.混合遗传算法将遗传算法与随机搜索算法结合起来,可以改善基本遗传算法的局部搜索能力,克服基本遗传算法存在未成熟收敛问题.本文选择UNDX交叉算子作为遗传算法的主要算子,在保留当前最佳个体的同时,再对该最佳个体用随机搜索法搜索优化个体.这样既保证了算法的全局收敛性,又提高了收敛速度.仿真结果表明,该算法可以有效地实现噪声控制.     

多通道自适应有源噪声控制器的设计

介绍了基于DSP的多通道自适应有源噪声控制系统,给出了系统的硬件结构及其工作原理,详细说明了有源噪声控制的自适应噪声控制算法,并给出了程序流程图.本系统采用基于Widrow HoffLMS算法的横向FIR型Filter X算法.该控制系统通过大量实验验证,得到很好的控制结果.     

管道噪声有源控制系统的次级声源和误差传感器位置优化

基于直流电机运行噪声的特点,对于管道有源噪声控制系统的次级声源和误差传感器位置选择,提出了两种优化策略并给出了物理系统的优化设计结果,通过实验验证了两种优化策略的可行性。在优化后的管道实验平台中使用不同有源噪声控制算法进行管道噪声控制实验,噪声源分别为160~550 Hz的单频率正弦周期信号和基波100 Hz,1—5次谐波的多频率正弦周期信号时,两种优化策略最大的降噪量分别达36.2 dB和26.4 dB,降噪效果显著,表明有源控制系统可以有效降低电机运行噪声。     

多参考输入多误差输出FXLMS算法及其在机动车辆室内噪声抵消中的应用

针对改善坦克、汽车等多发动机机动车辆室内噪场环境这一课题,在系统研究自适应信号处理和主动噪声控制方法的基础上,推导了多参考输入多误差输出FXLMS算法,提出了基于多参考输入多误差输出FXLMS算法的机动车辆室内主动噪声控制方案,并给出了计算机仿真结果.     

冲激噪声背景下基于虚拟阵列变换的DOA估计

目前,大多数的DOA(direction of arrival)估计算法是应用在高斯噪声环境下的.随着冲激噪声的应用越来越广泛,利用虚拟阵列变换的方法,解决了在冲激噪声背景下对任意阵列进行DOA估计的问题.该方法将任意阵列虚拟成等距均匀线阵,使其阵列流型具有Vandermonde矩阵形式.然后结合分数低阶矩的特点,利用FLOM-MUSIC算法对来波方向进行有效的估计.经计算机仿真,证明了该方法的有效性.     

主动噪声抵消中初级传感器到次级声源间系统函数的辨识

提出了一种应用于主动噪声抵消系统中求解初级传感器到次级声源之间系统函数的辨识算法，简称ＰＳＩ，算法以频域最小二乘系统辨识算法为核心，首先根据实测数据用ＩＦＬＳ算法辨识出初级传感器到误差传感器之间的系统函数Ｈ，再根据实测数据用ＩＦＬＳ算法辨识出次级声源到误差传感器之间的系统函数Ｈ２，然后用模拟激励方法通过白噪声间接激发初级传感器到次级声源之间的各种模态；再次利用ＩＦＬＳ算法辨识初级传感器到次级声源之     

华东某水库表层沉积物氨氮释放贡献量分析

通过对华东某水库进行现场水样采样, 并结合沉积物氨氮释放试验, 分析水库典型区域表层沉积物、上覆水和间隙水中总氮、氨氮含量, 揭示氮素组成的时空分布特征和表层沉积物对上覆水氨氮的影响. 结果表明: 库内氨氮和总氮呈现明显的季节变化, 且冬季明显高于夏季; 表层沉积物中总氮的质量浓度高于上覆水, 沉积物氨氮扩散通量为 0.18$\sim认知无线电中频谱感知方法的性能与感知场景高度相关. 研究表明, Nakagami-Gamma(KG)衰落信道模型能够可靠地描述无线通信信道. 针对采样点数、接收信噪比、地理位置等多种性能影响因素各不相同的一组异构节点在KG衰落信道下的感知场景, 提出了一种基于熵函数(based on entropy function, BEF)的合作感知方法. 首先, 根据异构节点的不同性能影响因素, 通过定义的熵函数计算各节点的综合评价得分; 然后, 筛选出得分较高的节点进行标准化能量检测; 最后, 采用逻辑或(OR)准则进行融合判决. 仿真结果表明, BEF方法有效地降低了系统的感知开销, 在各个节点的目标虚警概率较低($P_{\rm f}<0.1$)时, 显著提升了全局检测概率.     

噪声功率不确定下基于能量的频谱检测分析

感知无线电是一项有希望提高频谱利用率的技术,在不干扰授权用户的前提下,通过协商或者机会地与授权用户共同占用频谱资源。实现感知无线电技术的关键就是如何可靠地检测授权用户使用的频谱情况。基于能量的频谱检测实现简单,能够快速地检测频谱的占有情况,但是也有很多缺点,比如易受噪声的影响。近几年基于能量的频谱检测得到广泛研究,但是,在噪声功率不确定情况下的频谱检测研究却不多。针对这一问题,从不同的角度分析了在噪声功率不确定情况下的基于能量的频谱检测,分析了最坏情况下的性能。最坏情况下的性能用信噪比、时间带宽积和噪声不确定峰值比的函数表示。从仿真结果中可以看出,即使不确定的噪声功率是一个很小数量,也会造成检测性能的大幅下降,而且在瑞利衰落信道下性能更差。