Volterra series based predistortion for broadband RF power amplifiers with memory effects

RF power amplifiers(PAs)are usually considered as memoryless devices in most existing predistortion techniques.However,in broadband communication systems,such as WCDMA,the PA memory effects are significant,and memoryless predistortion cannot linearize the PAs effectively.After analyzing the PA memory effects,a novel predistortion method based on the simplified Volterra series is proposed to linearize broadband RF PAs with memory effects.The indirect learning architecture is adopted to design the predistortion scheme and the recursive least squares algorithm with forgetting factor is applied to identify the parameters of the predistorter.Simulation results show that the proposed predistortion method can compensate the nonlinear distortion and memory effects of broadband RF PAs effectively.     

基于整车动力学的电动助力转向系统建模仿真

结合EPS的结构和动力学特性,建立了EPS的动力学方程,采用PID控制方法分别对电机进行助力和回正控制,并结合三自由度的整车模型(考虑侧倾影响)和Fiala轮胎模型建立了EPS整体仿真模型.分析了EPS系统对方向盘瞬态响应品质的影响以及路面冲击下汽车纵横向加速度的变化.     

基于多尺度特征融合的超分辨率重建算法研究

超分辨率重建技术可以提高图像质量,使原图像具有更丰富的细节信息。针对现有的超分辨率重建算法存在提取特征单一、不利于对图像信息进一步提取的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的超分辨率重建算法。采用多特征提取模块获取更多浅层信息,并在网络中添加密集连接结构,增强特征的传播,减少相关参数计算,减轻梯度消失问题。在Set5和Set14基准数据集上进行了测试,并在电力巡检数据集上进一步验证了算法的有效性。与主流的超分辨率重建方法进行了对比,实验结果表明,该方法生成的图像有更加丰富的细节信息,能够有效地改善图像质量,峰值信噪比与结构相似度值较其他主流算法均有一定的提高。     

分类任务中标签噪声的研究综述

近年来,随着机器学习的发展,分类系统的性能有了很大的飞跃。模型需要大量带标签数据才能使训练结果达到要求,而获取高质量的标注数据费时费力。为了降低成本,出现了众包、自动化系统等方法标注训练数据。但是,这些标注方法往往会产生大量错误标注,即标签噪声。另外,信息不足、专家错误和编码错误等因素,也可能使标签受到污染。训练过程中对标签噪声的处理不当,可能会使预测精度和准确性降低,或者使模型复杂度增加。因此,研究标签噪声对推广机器学习在各领域的应用和降低机器学习算法的部署成本等方面具有重要意义。通过综述产生标签噪声的原因、影响以及近几年来应对标签噪声的一些技术方法,对标签噪声的研究现状和发展前景进行分析。     

乔木护坡效果物理模型试验研究

随着人们对环境保护的日益重视,植被护坡作为一种生态友好型的边坡支护方式逐步得到了广泛应用,其中针对草本和灌木护坡效果的研究较多,但有关乔木护坡效果的研究较少。为此,通过3D打印技术制作了较为逼真的乔木根系模型,并基于自行设计的滑坡物理模型试验平台,开展了乔木护坡效果物理模型试验,对边坡变形破坏全过程中抗滑力、坡体位移和坡体滑动面积进行了分析。结果表明：与无根系护坡试验工况相比,(1)有根系护坡坡体的抗滑力峰值增大、达到峰值所用时间延长,峰后抗滑力衰减程度降低;(2)有根系护坡坡体的坡体位移,随着根系长度和布设排数的增加总体呈现下降趋势,且研究发现,持续增加根系长度并不能持续显著减小坡体位移,而当根系长度较大时,适当减少根系布设排数亦能达到较好的护坡效果;(3)有根系护坡坡体的滑动面积明显减小。上述认识丰富了乔木护坡效果方面的研究,对乔木护坡实际工程应用有一定指导意义。     

低分子有机酸对林地土壤磷释放及活化影响

为了解林地土壤中闭蓄态磷转化为有效磷的转化效率,以淮河流域固始县意杨林灰潮土为例,开展了在不同低分子有机酸、酸浓度及反应时间下灰潮土壤总磷(total phosphorus, TP)的释放及各形态磷,包括TP、无机磷(inorganic phosphorus, IP)、有机磷(organic phosphorus, OP)、Fe/Al-P和Ca-P的活化影响实验。结果表明：苹果酸、柠檬酸及草酸对土壤TP释放率分别增长了180%、161%和217%。苹果酸和柠檬酸对土壤TP的平均活化率均在164%以上,而草酸则在中浓度时才表现出活化作用。3种低分子有机酸均能有效促进灰潮土磷的释放与活化,且释放作用和有机酸种类、浓度及实验处理时间密切相关,活化作用也与酸种类和酸浓度相关性显著,研究结果为磷肥的合理施用和土壤有效磷的提升提供科学依据。     

堆载及基坑开挖作用下被动桩水平受力及变形响应

为了研究被动桩在堆载及基坑开挖卸荷作用下的水平受力及变形规律,基于三参数地基模型,提出一种被动桩受力变形响应数值计算方法.首先,基于布西奈斯克解及明德林解析解,利用复合辛普森公式进行数值积分,求解得到堆载及开挖卸荷条件下被动桩处的水平附加应力.然后,采用Kerr地基模型,建立被动桩的挠曲微分方程,并利用有限差分法得到桩...     

遗传优化神经网络实现的人民币号码识别系统

目前人工神经网络广泛的应用于各种模式识别以及自动控制等系统中,该系统利用了图像去噪,分割,倾斜度调整,字符分割,字符归一化等图像预处理之后,将人民币号码图像进行特征提取,应用神经网络进行识别.同时,用遗传算法对人工神经网络进行网络权值的优化,加快了训练速度,提高了识别率.     

Model evolvement and reuse technology of injection molding machine based on performance knowledge

To illuminate the necessity of model evolvement and reuse, dynamics of injection molding machine＇s product models are analyzed. The performance knowledge is used to support the model evolvement and reuse. The driven factors of mechanical product model are concluded. The dynamic characteristics of reuse. Finally, HT1800X1N series injection molding machines are taken as examples to illuminate that the arithmetic is correct and practical.     

一种基于压缩域的镜头检测算法

针对传统的非压缩域镜头检测算法数据量大、运算量大和效率低的缺点,提出一种基于压缩域的镜头检测算法.该算法首先根据MPEG压缩标准,从视频流中提取DCT系数,然后经预处理得到每一帧的DC系数,最后依DC系数建立镜头检测信息系统模型,依分割模型产生视频镜头.实验结果表明,此算法相对传统非压缩域算法运算量和数据量大大减少,提高了算法效率.