基于子空间辨识的DOA和频率联合估计算法

针对阵列信号波达方向(DOA)和频率联合估计计算量大、参数配对较困难等问题,提出了一种基于子空间辨识方法的DOA和频率联合估计算法.该算法构造了一个特殊的状态空间模型,并通过选取辅助矩阵来抑制噪声.由子空间辨识方法得到广义可观测矩阵的估计值,再利用总体最小二乘(TLS)方法得到系统矩阵的估计值,由系统矩阵得到DOA和频率的估计值.该方法具有参数自动配对和计算量小的特点.计算机仿真验证了该算法的有效性.     

基于子空间旋转的信号频率和波达方向同时估计方法

针对宽频段窄带信号,利用时间平移构造伪数据矩阵,同时,将伪数据矩阵信号子空间进行旋转,并通过对构造的信号空间矩阵进行特征分解,提取导向矢量矩阵和旋转因子中所包含的角度和频率信息,从而直接获得频率和波达方向（DOA）的同时估计,计算机仿真表明,该方法在中等信噪比下是有效的,且无需搜索过程和配对处理。     

起爆方式对双聚焦战斗部性能的影响

为了分析起爆点数量和位置对双聚焦式战斗部破片飞散特性的影响,对某型号的双聚焦式破片战斗部进行了数值仿真,仿真结果与试验值具有较好的一致性,对比分析了采用不同起爆方式时破片的飞散特性. 研究结果表明,轴向起爆时改变起爆点的位置和数量对破片初速影响小,对聚焦效果影响大;采用偏心起爆时,破片初速与起爆半径成正比关系,起爆点的周向夹角对破片飞散特性影响小,偏心轴向上起爆点数量和位置影响较大. 适当改变起爆点位置和数量能优化破片飞散,增强聚焦带对目标的毁伤作用.      

电力系统频率偏移对傅里叶算法的影响

研究了电力系统频率偏移时傅里叶算法的幅值误差，得完整的傅里叶算法的幅频特性，表明除基频和整次谐波外，该算法的幅频特性是多值函数。分析了用于抑制衰减直流分量的几种滤波器在电力系统频率偏移时的行为。     

矩阵表示的子空间学习算法综述

线性子空间学习是较为流形的一种特征提取方法,而向量表示的子空间学习方法则是目前众多线性子空间学习方法之一.近年来人们针对这一方法的缺点和不足,提出了若干矩阵表示的子空间学习方法,这些方法都是向量表示的子空间学习方法的拓展.首先介绍了几种经典的向量表示子空间学习方法,进而对几种有代表性的矩阵表示子空间学习方法进行了综述并比较详尽地给出了这些算法的推导过程,同时对算法的有效性等问题进行了分析比较,提出了一些新的理论观点和见解.     

基于协方差矩阵的空间平滑解相干算法

空间平滑是相干信号DOA估计中的一种有效算法,但平滑不仅造成了阵列孔径的减小,而且不能灵活地调整子阵的长度,对于不同的子阵,均需要计算协方差矩阵然后求平均,运算量较大。通过分析协方差矩阵的结构,指出在协方差矩阵中包含了所有子阵协方差矩阵的信息,从而可以通过对协方差矩阵的处理,构成前后向子阵的协方差矩阵,避免了子阵协方差矩阵的运算,可以灵活地实现平滑算法。计算机仿真证明了该处理的有效性.     

浅谈频率对变压器运行性能的影响

频率是交流电的一个重要参数,对电气产品的稳定运行起着重要的作用。本文重点阐述了频率的改变对变压器空载电流、阻抗电压、空载损耗、负载损耗等方面的影响。     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

子空间预测控制的快速梯度算法

基于闭环系统的输入-输出观测数据设计控制器,该方法无需建立系统的状态空间模型。采用子空间预测控制策略求解一个带有线性矩阵不等式约束的优化问题,得到最优控制器的一个最优解。对于子空间预测控制的最优化问题,通过构造一组估计序列,以便采用快速梯度算法求解。以直升机悬停状态为例,利用该方法设计控制器,验证方法的有效性。     

自动聚焦区域选择算法

由于兴趣区域为前景图像区域,聚焦区域选择算法需要选择前景图像区域作为聚焦窗口,目前大多采用对前景图像区域进行估计的方案.论文分析了中心取窗、多点取窗等方式的优缺点,并提出了图像非均匀采样窗口区域选择算法.     

服装CSM(供应链系统综合认证)的应用与初探

通过对服装企业的考察和研究，分析了CSM（供应链系统综合认证）带来的机遇和挑战，探讨了其在我国服装业应用的可行性，为服装企业提高生产效益和管理水平提供参考。     

一种基于CSM模型的TBM刀盘比能预测方法

为了解决全断面掘进机在掘进时刀盘比能预测的难题,以岩石断裂力学为理论基础,深入分析了TBM滚刀的受力情况和破岩机理,基于CSM预测模型提出了一种新的TBM刀盘比能预测方法.通过建立滚刀与岩石相互作用的力学模型,推导出TBM刀盘的比能预测模型,并通过实例计算对刀盘的比能水平进行了量化研究,验证了模型的正确性.该预测模型基于滚刀破岩的机理,能够实时预测刀盘的比能,为TBM的刀盘优化设计以及性能预测提供了一定的理论依据.     

基于原子能量熵和CSM的配电线路故障分类方法

针对配电线路上的故障分类问题,提出了一种结合原子能量熵和连续字符串匹配(CSM)的故障分类方法.通过分析故障信号的暂态特征,利用原子分解法得到故障暂态信号的主导原子以及对故障信息进行补充的次级原子,计算原子能量熵作为故障特征量,较完备地描述了故障特征.应用CSM进行故障分类节省了智能算法故障辨识中参数选择和优化的时间,通过建立的编码规则,将故障特征进行编码,搜索故障编码库,最终确定故障类型.通过仿真研究,验证了该算法的可行性与有效性.     

光学三角法高精度自动调焦系统设计

介绍了一种光电式自动调焦系统。该系统利用半导体激光器作光源，基于光学三角法的原理，将会聚到工作台上的激光光斑成像在二象限硅光电池上，再利用硅光电池输出信号的变化实现调焦。该方法能方便地实现自动调焦，且调焦精度高、体积小、结构简单、易于安装，具有一定的实用价值。     

基于主题分析的网络信息资源聚焦服务方法

聚焦服务是解决网络中海量信息资源的个性化精确服务的主要途径之一.给出了一种基于主题分析的信息聚焦服务方法,将用户兴趣度与文档分类技术结合起来,提出了改进的TF-IDF-IM算法,并构建了主题树与主题关系图,为实现精确的信息聚焦服务提供了有效的途径.     

超薄层等电聚焦电泳在人群运铁蛋白遗传多态性研究中的应用

本文应用改良超薄层等电聚焦技术对海南岛543个无关中国人个体(汉族)的血清运铁蛋白的多态性进行分析。研究发现海南岛汉族人群 Tf 亚型的基因型频率为:TfCl=0.710,TfC2=0.027,TfC3=0.258。在该人群中还发现三种罕见基因型,其基因型频率为0.005。该群体表型的分布符合 Hardy-Weinberg 平衡定律。本研究证明采用改良超簿层等电聚焦技术于人运铁蛋白多态性研究,能有效地分离各种运铁蛋白亚型,各亚型的基因频率分配在不同人种中有显著性差异。本文还就超薄层等电聚焦区带的分布及鉴别提出新的见解。     

大视场下瞳孔图像的自动聚焦算法

由于视线追踪系统对捕获的瞳孔图像的质量要求很高，而这对瞳孔的精确聚焦又非常重要，为此，首次提出了一种在大视场及光圈、焦距未确定条件下的自动聚焦算法．依据图像灰度信息控制光圈，依据图像中光斑信息调整焦距并实现眼睛定位，使用FSWM算子实现自动聚焦．系统能够在不同光强条件及大小视场情况下实现自动聚焦．实验表明，在不同光照条件及用户不同使用位置的情况下，通过自适应调节，可获得清晰的瞳孔图像．     

一种减小测量误差影响的电力系统快速测频算法

提出了一种减小波形畸变及A/D采样误差对频率测量影响的电力系统快速测频算法,该算法基于sin(πfT)来得到测量频率,有效地降低了采样数据误差对测量频率的影响,使得测量频率对数据误差的灵敏度较低,算法本身的理论误差几乎为0,经过仿真与比较,算法的实际测量误差很小,在现场能达到电力系统频率保护的要求。     

基于Excel的Frequency（）数据分布频度方法研究

Excel中的FREQUENCY（）是数据统计分析人员常用的函数,但由于该函数在数据分布频度的统计方面存在设计上的不足,数据统计分析人员有时会舍其求它。本文分析了该函数的利弊,对该函数的用法进行研究,提出了修正其不足的使用方法。     

多用户OFDM系统中分组跳频算法及性能分析

针对多用户OFDM系统,提出一种新的分组跳频算法,将多个处于深衰落子载波上的频域序列组合构成一个短OFDM帧,动态地分配到系统空闲子载波上进行传输,以解决深衰落所带来的系统性能恶化问题,同时优化系统的资源分配.仿真结果表明,这种分组跳频算法与传统算法相比,能明显改善系统的误码率性能.