基于变步长随机共振的弱信号检测技术

针对绝热近似小参数随机共振难以满足工程实践中大参数下的弱信号检测，以及单一频率的共振分析在实际应用中的局限性问题，提出了一种变步长随机共振数值算法．该方法通过调整计算步长，使随机共振理论同时适用于犬、小参数条件下的弱信号特征提取．计算机仿真结果表明，对变步长随机共振后的信号作幅值谱和小波分析，均能准确得到低信噪比信号中的多个有用成分，充分证明该算法在大参数条件下可对弱信号中的多个特征频率产生共振输出．同时，变步长随机共振也可以有效抑制信号小波分解中由强噪声引起的边频干扰，提高小波分析在低信噪比信号检测中的可靠性．     

快速公交车辆平面交叉口信号优先实现方法

提出以等待延误大小为约束条件在设置快速公交（BRT）专用进口道的十字平面交叉口给予BRT车辆有条件信号优先．有条件优先含义是只给予满足特定条件的BRT车辆信号优先．具体做法是利用检测系统检测BRT辆抵达交叉口遇红灯开始排队待行时刻，依据所有待行BRT车辆的最大等待延误判断是否应提供信号优先服务．信号优先实现方法包括实时调整优先相位、优先相位分隔多次出现和压缩非优先相位．与定时信号控制相比，感应控制根据BRT车辆等待延误大小进行信号调整，提高BRT系统服务质量．     

采用软件校正的TMS320F2812内置ADC采样值方案

研究了TEXAS公司的TMS320F2812的ADC（Analog-to Digital Converter）的工作原理；根据电力系统微机继电保护中对多路电压及电流信号的采样精度和速度的高要求，结合TEXAS公司关于TMS320F2812的校正方案，介绍了利用软件程序对芯片TMS320F2812中内置ADC采样校正的软件实现方案，通过试验进一步验证了该方案的有效性。所提出的方案对电力系统自动控制装置的软、硬件设计具有一定的参考价值。     

基于规则的城市交通信号自组织控制

针对复杂的城市交通信号控制系统,基于车流与流体的相似性,将交通路网抽象成双向管网模型,并采用流体动力学理论对网络内车流进行描述.基于相邻路口之间车流信息的共享,通过对N-S方程的数学重构,建立了各路口车流基于相位的自组织控制规则.仿真实验结果表明:自组织控制规则不仅实现了交通网络中的车流量平衡,而且系统的控制性能得到了明显的提高.     

齿轮信号特征识别的谱相关密度分析

针对齿轮初期故障以调频形式表现且包络解调仅能够解调幅的现状,以一般调制信号为模型,引入解析思想,对各类型调制信号进行二阶循环平稳分析,理论推导了各自的分析结果,给出了调制信号谱相关密度分析的统一构架,证明了解析形式的谱相关密度同时提取调幅、调频特征的能力.仿真分析和齿轮故障实例验证了该分析方法对于调制特征的提取能力,表明该方法能够准确反映齿轮振动信号调制特征的变化,适用于齿轮初期故障的监测和识别.     

瞄准距离对热喷涂粒子脉冲信号半高宽的影响和校正

针对自行研发的基于窗口调制和比色测温技术的热喷涂粒子参数测量系统，从理论上分析了瞄准距离变化对脉冲信号半高宽的影响，提出了光学杠杆关系和信号特征变化两种共同起作用的影响机制，并指出两种机制在小于理想瞄准距离时对半高宽的影响相反，而在大于理想瞄准距离时的影响则因相同而叠加，使得脉冲信号半高宽随瞄准距离的变化呈现不对称U形变化规律．实测脉冲平均半高宽的变化趋势与上述规律吻合良好，根据文中提出的校正系数修正后，在非标准瞄准距离下测得的粒子平均速度的误差明显下降．     

在线增强型复值混合信号盲分离算法研究

基于二阶统计量，对在线分离复值混合信号法进行了研究．假设源信号是独立的且非常态，信号的伪协方差矩阵能增加约束条件，从而可证明二阶统计量能够完全分离复值混合信号，而且对信号是否平稳不作要求．结合非常态信号的独立性，构造出代价函数，利用梯度下降法推导出在线盲分离算法．通过盲分离算法的仿真试验，发现所提出的盲分离算法能充分利用复值非常态信号的二阶统计量，算法具有鲁棒性好、运算速度快和可在线实现等优点．     

关于调幅解调电路的探讨

本文讨论了一种新的调幅信号的解调方法，即不需要载波信号，将调幅信号进行平方后，再将它滤波分频等，最后解调出调制信号。并且详细给出了此种解调方法的原理图和仿真结果。证明了此种方法对单音频调制信号的解调实现起来简捷可靠。     

"纲要信号"教学法在掷标枪最后用力技术教学中的应用研究

利用教学实验法将“纲要信号”教学法与传统教法进行了对比性教学实验,并对教学实验的结果利用录像解析、数理统计等方法进行了统计分析。结果表明,与传统教法相比教学效果明显。     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声,在进行故障特征提取之前必须加以消除.首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比,然后将奇异值分解技术用于信号降噪,最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法.该方法将输入信号进行一次小波包分解,利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪.实例表明,小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好.与其他方法相比,用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高,且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号,大大提高了特征提取的准确率.