利用AR模型参数和BP神经网络辨识微震信号

利用AR模型参数和BP神经网络,针对矿山微震信号具有频带较宽、谱成分丰富的特性,提出了时不同频率范围的信号和噪声进行滤波处理的方法.利用该方法可将噪声与信号分离以及将不同频段信号分解,从而达到滤波的目的.实验结果表明,利用AR模型参数和BP神经网络能够有效去除微震异常信号的噪声,可应用于微震信号的预处理和微震预测.     

随机激励下四自由度机床隔振系统的主动控制研究

针对精密机床的振动问题,建立了四自由度隔振系统的动力学模型,阐述了隔振模型动力学方程的建立原则和方法,根据隔振系统的动力学模型设计了PID主动控制器,并以随机地面模型作为输入在Simulink中对其进行了仿真分析,仿真结果表明具有PID控制器的主动隔振系统在隔离振动方面效果明显优于被动隔振系统．     

双门限频谱感知中自适应烟花算法的应用研究

为了解决静态频谱分配仅将频谱分配给授权用户导致频谱资源紧缺的问题，对认知无线电中频谱感知部分进行优化。由于能量检测方法中选取固定门限值对不同信噪比信号检测误差较大，采用一种优化的双门限协作的感知方法。对于非授权用户接收信号时可能会受到干扰的情况，选取了联合频谱感知的方式。通过对爆炸半径进行自适应处理后的烟花算法来确定最小检测误差，利用其结果求得最优的门限值，得到最优的双门限值将接收到的能量区域分为3个区域，对于不能确定的区域将能量值发送到融合中心进行进一步判决，将所有判决结果用或(OR)准则融合得出频段是否有主用户占用。仿真结果表明了该方法与其他较新提出的双门限优化方法相比，具有一定优势。