一种单信道时频重叠多进制数字相位调制信号调制识别方法

针对单信道两个时频重叠多进制数定相位调制(multiple phase shift keying,MPSK)信号的调制识别问题,提出了一种基于联合特征参数的调制识别方法。根据时频重叠信号在循环频率上的可分性,结合信号的瞬时自相关特性,提出了两个特征参数,对任意组合的双相移键控信号(共6种)进行分类识别。仿真结果表明,在信噪比大于6 d B时,各信号组合的平均正确识别率能达到90%。     

基于上下文模型的非抽样小波图像去噪

文章提出了一种新的基于上下文模型的非抽样小波图像去噪方法。与传统正交小波变换不同,非抽样小波在图像分解时不对小波系数进行下采样。分解后的每一个小波系数被模型化为一个广义高斯分布随机变量,应用上下文模型估计每一个小波系数的边缘方差,软阈值函数的构造充分考虑了待阈值化小波系数与其邻域小波系数的相关性,产生空间自适应阈值。通过对加噪图像的实验,可以看出本文方法与其它几种传统去噪方法相比,不仅去噪效果有很大的改进,具有更好的重建视觉效果,而且信噪比也有较为明显的提高。     

回转支承自适应负载的运动控制方法

建立回转支承运动系统的动力学模型,以传统阻抗控制为基础,分析由于动力学模型不确定造成的误差,用神经网络补偿这一误差,建立基于力矩型神经网络阻抗控制结构,并对控制系统进行仿真分析。结果表明:力矩型神经网络阻抗控制器具有良好的自适应性及鲁棒性,能实现回转支承系统的驱动力和位置的双重高精度控制,从而降低功率损耗,有效减少损伤的发生机率和减缓损伤发展速度,延长使用寿命。     

一个自动确定信赖域半径的锥模型信赖域方法

自适应信赖域算法由于利用了对算法有重大影响的有关当前迭代点的信息,提高了算法的效率,因此对于无约束最优化问题提出一个锥模型自适应信赖域算法.算法中信赖域半径采用新的自适应修正策略.算法在每步迭代中以R-函数变化的速率、水平向量信息以及当前迭代点的一阶导数信息来修正信赖域半径的大小,使得信赖域半径的修正依据于问题本身,克服传统信赖域算法中没有利用当前迭代点的信息修正信赖域半径的缺点.在一定的条件下简洁地给出了算法的全局收敛性分析.算法丰富了已有的自适应信赖域算法.     

网络化软件自适应动态演化技术的趋势分析

综述了网络化软件自适应动态演化技术,以软件演化基本概念为基础,深刻分析了网络化软件自适应动态演化的动因,重点评述了网络软件自适应动态演化技术在需求捕捉、情境建模、感知操作、决策技术、演化操作五个方面的发展现状,由此指出网络化软件自适应动态演化面临的挑战和发展趋势.     

话音－数据综合传输控制分析

分析了一种基于时分复用（ＴＤＭ）的可移动边界型语音－数据综合传输控制模型，采用逐次逼近算法求出了在一定性能准则条件下的最佳信道容量分配方案。数值结果表明，以允许的话音失真为代价，可提高系统总的吞吐量     

基于即时学习算法非线性系统多模型自适应控制

针对可获得大量输入输出数据的非线性系统，提出一种改进的即时模型辨识方法，并与自校正的极点配置控制算法相结合，设计多模型自适应控制器。所提出的建模方法和相应的多模型自适应控制器能较好地逼近非线性系统的动态特性，使系统的动态响应品质得到了有效的改善。     

自适应并行遗传算法实现有源滤波器的设计

提出一种改进的自适应并行遗传算法,通过设计自适应算子自动调节交叉和变异概率,采用基于岛屿交换模型实现多种群间信息交换,提高了种群的多样性和健壮性.将该方法用于滤波器的参数优化设计,给出4阶切比雪夫低通滤波器的设计结果,比较各种算法的性能,证明该算法收敛速度快,精度高,有效地克服了早熟现象.     

交流变频调速系统的自适应神经模糊控制研究

针对交流电动机参数变化和负载波动等因素对交流变频调速系统性能的影响,利用神经网络实现模糊控制,设计了一种基于自适应神经网络模糊推理(ANFIS)的速度调节器.仿真实验结果表明,具有ANFIS的交流变频调速控制系统不仅动态和静态性能都得到提高,而且具有较强的鲁棒性.     

高层建筑结构Pushover分析方法的研究与应用

弹塑性分析已成为结构抗震设计的重要组成部分,并正受到越来越多的关注。本文针对高层建筑,考虑高振型的影响,采用了Pushover分析过程中有效振型的选取方法和提出了解决高振型对侧向荷载分布和目标位移的新思路。之后,通过采用结构弹性时程分析方法、能力谱方法和本文建议的Pushover方法对同一实例计算比较,得出了:本文建议的方法的计算结果较其他方法更接近罕遇地震作用下的高层建筑的实际性能。