西安市南二环交通噪声污染分布规律

通过对西安市南二环交通噪声污染现状进行监测,研究了南二环交通噪声的分布规律,并提出防治措施。结果表明:南二环交通噪声Leq的时间变化规律是昼高夜低,并与车流量呈明显的正相关,噪声的空间分布也表现出一定的规律,沿公路走向噪声变化不大,无明显的地域特征,在与线路垂直方向上,噪声随距路边的距离的增加而衰减,而竖直方向则先随高度增加而增加,在10~18m高时达最大,之后随高度增加呈有规律的衰减。影响交通噪声的因素较多,噪声控制是一个系统工程,必须统筹考虑,科学规划,避重就轻,将噪声预防的整体思想融入设计,并实施。     

基于混沌时间序列的误差纠错预测模型

提出了一种新型的非常实用的非线性时间序列的预测模型,即误差纠错预测模型(EAM),并从概率统计的角度严格证明了该方法的可靠性,同时分析了受噪声扰动的时间序列的预测.先按一般方法确定嵌入维数与时间步长,在每个当前时刻,先用局域线性回归方法得到预测点的预测值,根据信息在非线性演化中产生的失真误差大小予以修正得到修正值,并以该点为新的基点作进一步预测.该方法具备了滑动窗口二次自回归模型(MWDAR)的适用于小数据集且对大数据集具有高效率的优点,而且克服了MWDAR方法中一次项和二次项阶数及滑动窗口长度等参数难以确定,从而会导致预测恶化,使得应用受到限制的缺点.分别用Logistic方程产生的小数据集和大数据集的混沌时间序列数据作了预测,结果良好.     

基于四阶累积量的线性调频信号参量估计

针对加性高斯有色噪声背景下的一维、二维线性调频信号的参量估计问题,引入高阶统计量,提出了一种基于四阶累积量的新方法。该方法利用高阶累积量对加性高斯噪声有较好的抑制能力的特性,结合极大似然方法,可获得较低信噪比下的线性调频信号参量的较高精度的估计。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明了该算法的有效性。     

皮卫星星载测控应答机的噪声研究

基于电路中噪声源的提取和建模,通过对噪声传递关系的推导,提出了一种对噪声进行仿真分析的方法,并运用这个方法对皮卫星测控应答机的噪声进行了研究.结果表明这种分析方法的仿真结果与实测结果相吻合,能够很好地预测电路噪声的大小,同时也验证了皮卫星星载测控应答机的新型锁相结构与传统锁相结构相比更加有利于接收机噪声的抑制.     

金属锯床噪声控制研究

对金属锯床噪声产生机理及降噪措施进行了探讨,应用隔声技术,利用吸声材料,对锯床降噪的结构进行优化,设计出具有隔声、吸声、隔振、阻尼、消声等综合功能的隔声结构,实现有效降低锯床噪声。     

多变位齿轮在液压泵中的应用研究

本文通过对液压齿轮泵产生噪声的主要原理和影响因素进行分析,进而提出应用多变位齿轮减小齿轮泵流量脉动及压力脉动的方法,为液压传动的研究与发展提供理论基础。     

Markov跳变系统的单步约束预测控制

针对离散Markov跳变系统,研究带输出约束的单步预测控制问题。首先设计基于模态的单步预测控制器,驱动系统状态到达相应的终端不变集内,以此保证约束预测控制系统的稳定性,接着进一步讨论了系统存在峰值有界噪声输入情形。其中终端不变集是通过在预测时域外寻求一个虚拟的带约束的状态反馈控制器以保证系统的随机稳定性来获得,为计算方便,控制器的优化问题转化为SDP问题,并得到以LMI描述的优化问题。最后对Markov跳变系统描述的经济学动力系统的仿真结果说明了本控制器设计方法能够在峰值有界噪声输入下保证系统的稳定性,并且使控制变量满足给定的约束条件。     

一种新的基于混合策略的动态组密钥管理方案

针对大型动态组通信,提出一种基于Iolus LKH SKDC混合策略的组密钥管理方案。该方案中全局组控制器通过密钥树来管理各个子组控制器,每个子组内采用改进的LKH SKDC方案管理子组成员;子组管理器根据成员ID值,利用单向散列函数计算成员所在路径上各节点密钥值。该方案具有分组管理和集中管理的优点以及良好的可伸缩性,它使LKH方案中的单点失效问题限制在子组范围内,不会对全局产生影响。理论分析和数值结果表明,该方案中子组管理器的密钥存储和动态更新开销大大减少,且用户在加入和退出子组时不会随机产生更新密钥,具有较好的综合性能。     

基于FIR数字滤波器的宽带噪声数值模拟

各种水声信号处理方法的性能分析和检验,都要求用数值模拟方法产生环境噪声场。分析了海洋环境噪声的空间相关性,基于噪声源的远场非相关假设,提出了一种任意空间分布宽带噪声场的数值模拟方法,该方法的关键是采用FIR数字滤波器实现高精度连续时延。对空间均匀各向同性噪声场的数值模拟结果显示,其空间相关特性及空间角度谱与理论分析基本一致,表明该方法是有效的。     

基于双密度双树小波变换的超声图像降噪

针对去除斑点噪声提高超声图像质量的问题,提出双密度双树离散小波变换（DD-DT DWT）结合局部方差估计的双变量收缩阈值函数（BFS）的图像降噪改进算法实现超声图像降噪。首先将原始图像用DD-DT DWT进行多尺度分解,根据噪声模型和小波子父代系数确定的局部边缘方差估计阈值,利用子父代小波系数相关性构成的双变量阈值函数,对图像16个方向的小波系数进行非线性自适应的处理,最后重建降噪后的图像。用仿真和真实数据对此算法进行验证,并与其他小波降噪系统的性能比较,结果分析表明噪声图像经该算法降噪后,图像性能指标均有提高,不仅有效的实现图像降噪,而且较好的保留图像细节。