轮胎花纹性能的优化设计

对于轮胎的花纹设计,选取轮胎的抓地力和降噪音作为评价指标。对抓地力:对轮胎行驶过程中受力分析,借助物理知识得出轮胎的抓地力的近似计算公式,代入数据进行验证,根据验证结果,设计出抓地性能好的轮胎花纹。对轮胎噪音:根据花纹槽的波形,对花纹槽的发声系统进行动力学分析,综合考虑轮胎的干涉与合成,得出轮胎噪音的公式表示,结合理论分析,设计出轮胎噪音很弱的轮胎花纹。最后综合以上两个方面,根据不同的具体情况设计对应的轮胎。     

一种改进的变动量项归一化p-范数短波信道盲均衡算法

为了进一步提高脉冲环境噪声下归一化p-范数常数模(constant modulus algorithm,CMA)盲均衡算法性能,提出一种变动量项归一化p-范数常数模盲均衡算法.在归一化p-范数常数模盲均衡器更新过程中引入动量项,盲均衡器输出信号依据CMA和判决引导(decision directed,DD)算法分别计算瞬时误差,动量因子依据2种准则下的瞬时误差符号进行自适应调整,得到一种变动量项算法.计算机仿真结果表明,变动量项归一化p-范数盲均衡算法有效提高了算法收敛速度,同时与固定动量项归一化p-范数盲均衡算法相比,具有更小的稳态剩余误差,在脉冲噪声环境下的短波信道盲均衡中具有应用价值.     

一种适用于低压电力线通信信道的背景噪声建模方法

构建电力线通信信道噪声干扰模型对于深入研究低压电力线载波通信性能至关重要.结合低压电力线信道的噪声特性,构建了基于背景噪声的自回归(auto-regressive,AR)模型,对比分析自相关、Burg和修正协方差3种模型参数求取方法,并进行仿真验证分析结果.理论分析与实际仿真结果表明,在电力线背景噪声的AR模型中,修正协方差法所求结果较其他2种方法更适合电力线背景噪声建模,为研究电力线载波抗干扰提供理论基础.     

飞行器姿态运动系统的控制——噪声方法

研究了空间飞行器姿态主动控制系统的混沌控制,在非线性系统中加入Gauss白噪声以实现对该混沌系统的控制,对系统的混沌行为加以抑制,使系统稳定化.采用最大Lyapunov指数法,通过Matlab数值仿真技术,对原系统以及随机相位控制后的系统Lyapunov指数随时间的变化趋势进行观察,可以看到原系统为混沌状态,而随机相位控制后的系统混沌已被控制住.在计算最大Lyapunov指数的过程中采用了线性随机系统的Khasminskii球面坐标变换方法.此外,针对所研究的系统给出了相图,时间历程图和Pioncar e'截面图来验证所得到的结论,证实所用方法是有效的.     

结合GSC与相干滤波器的二元麦克风阵列语音增强算法

提出一种相干滤波器与广义旁瓣相消器结合(GSC)的二元麦克风阵列语音增强算法.将基于噪声谱估计的单通道相干滤波器作为广义旁瓣相消器的后置滤波器,充分利用阵元间蕴含的信号进行噪音抑制,克服经典结合算法无法使用基于噪声谱估计的相干滤波器的缺点.计算机仿真实验表明,该算法明显优于小阵列广义旁瓣相消算法和基于相位差的算法.     

基于红外虚拟偏振的目标增强方法

研究了一种基于虚拟变偏振理论的红外面目标细节增强方法,该方法充分挖掘和利用了红外偏振信息的固有特点,利用入射光Stokes矢量和出射光光强之间的描述关系推导出出射光光强和起偏角度的解析关系,并据此虚拟实现了任意起偏角度的出射光光强,然后依据面目标信杂比最大准则,利用粒子群算法迭代实现了最优起偏角度的搜索,最终得到增强后的红外面目标图像。利用实测的长波红外偏振图像数据对算法的可行性和有效性进行了验证,实验结果表明,在灰度对比度、平均梯度、图像熵3种图像质量评价指标下,经此算法增强后的图像质量更高,为后续目标细节识别和攻击点选择等算法的实现奠定了良好的数据基础。     

管排与V形丝网填料交替结构中液膜流动可视化实验

搭建了管排和填料交替结构中液膜流动的可视化实验装置,并对管排和V形不锈钢丝网填料交替结构以及无丝网的光管排中的溴化锂溶液流动进行了观察实验.通过对比溴化锂溶液在单列光管排和管排加丝网填料交替结构中的流动特征,分析了V形丝网填料对溶液流动的引流、布液和收集飞溅液体的有益作用.溴化锂溶液在交替结构中流动时,溶液在填料上依附于丝网表面向下流淌,并由丝网填料导流至下层管子上端.这种结构能够加强溶液混合,减小溶液的飞溅率和管子表面的干斑比例,有利于增加溶液与蒸汽接触的时间和传质面积,从而增强溶液吸收的驱动势,有利于吸收传热传质的强化.     

双阈值法地面激光点云强度图像边缘提取

在扩展目标激光测距方程的基础上,根据扫描仪的辐射机制,分析了利用强度图像进行点云边缘提取的可行性及强度图像中非边缘点、边缘点及噪声点的八邻域特征.根据各类点的八邻域特征,提出了一种双阈值判别准则,用于提取强度图像中的非边缘点、边缘点与噪声点.根据判别结果:对非边缘点与噪声点进行中值滤波;对边缘点,其灰度值保持不变.最后利用Canny算子对滤波后的强度图像进行边缘提取,并通过实验对该方法进行了验证,对不同的双阈值选取结果进行了讨论分析.实验结果表明:利用原始激光强度图像可有效实现地面激光点云的边缘提取,双阈值法不仅能去除点云强度图像中的椒盐噪声,同时能保证边缘提取的精度.     

基于人工蜂群优化的NSCT域图像模糊集增强方法

针对实际应用中所采集的图像对比度低、边缘细节模糊的问题,提出了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、模糊集、人工蜂群(ABC)优化的自适应图像增强方法.首先对输入图像进行NSCT分解,得到一个低频子带和多个高频子带;然后依据贝叶斯萎缩阈值和非线性增益函数增强高频子带系数,采用模糊增强法增强低频子带系数,并利用ABC算法优化其中的模糊参数,以提高模糊增强法的自适应性;接着用低频子带图像的信息熵作为ABC算法的适应度函数,同时引入较劣种群随机初始化策略改进ABC算法,以缩短增强方法的运行时间.文中采用该增强方法对淡水鱼、铁轨表面、储粮害虫3类图像进行了增强实验,并依据主观视觉效果和对比度增益、清晰度增益、信息熵3个客观定量评价指标,对文中方法及其他3种同类增强方法进行了比较.结果表明,所提出的方法视觉效果最佳,能提高图像的对比度和清晰度,目标边缘光滑,且增加了图像的信息量,便于后续准确地进行图像检测与识别.     

DVC中基于残差子带分组的自适应噪声模型估计

为提高噪声模型的估计精度,改善系统率失真性能,文中提出了一种基于残差子带分组聚类的自适应噪声模型估计方法.首先根据频率高低对残差子带进行分组,然后由组内子带残差样本生成特征矢量,进而利用改进的模糊c-均值聚类算法对当前解码子带进行聚类,最后计算出每类残差系数的噪声参数.实验结果表明,相比于相邻子带聚类-方差估计算法,文中所提算法能够更加准确地匹配残差分布特征,率失真性能平均提升0.60 d B,且解码时间平均节省40.59%.