高含水量条件下水泥土强度室内试验研究

章根据淮盐高速公路淮安三合同段软基特点并结合室内试验结果对高含水量条件下水泥土强度特性进行了研究，结果表明软土含水量对水泥土强度和成桩质量有明显影响，软土含水量低于80％时水泥土强度与含水量成正比，超过80％时水泥土强度会明显降低。增加水泥用量可明显提高水泥土强度，使用外加剂可有效改善水泥土性能。     

一种新的语音噪声抵消算法

针对单参考输入自适应噪声抵消器在多噪声源情况下除噪声效果不理想的问题,根据多参考输入自适应噪声抵消器模型,在推导多参考输入最小均方（MLMS）算法的基础上,给出其改进算法（IMLMS）,结合语音信号的特点,给出了多参考输入自适应语音消噪算法（VMLMS）,利用调整算法执行过程的算法改进思想,突破了传统的修正收敛系数的算法改进模式,最后对几种算法的性能进行了计算机仿真比较。     

手动变速箱空挡齿轮敲击问题的影响因素分析

齿轮敲击噪声会严重影响整车声品质,为研究该问题,建立手动变速箱空挡齿轮敲击问题的4自由度模型,模型包括2个非线性因子:离合器扭转刚度和轮齿弹性接触力.根据建立的动力学方程,讨论了齿轮敲击噪声的判定条件,分析了离合器参数的影响(扭转刚度、迟滞阻尼力矩、黏滞阻尼系数和刚度转变节点),发现第1级刚度和迟滞阻尼减小,敲击噪声降低,而随着离合器阻尼系数的增大,敲击噪声先减小后增大,存在1个最优解.分析了离合器以外的参数的影响(主从动轮阻尼系数、转动惯量、飞轮转速和扭矩波动幅值),发现主动轮阻尼系数、从动轮惯量减小,从动轮阻尼系数、主动轮惯量增大,更快的发动机转速和更小的发动机激振力矩有利于改善敲击.     

新型调制光谱技术的实验研究

简要阐述了阿达玛变换调制光谱技术的基本原理，简单介绍了初步研制的阿达玛变换调制光谱试验台结构和测试结果，根据该试验台的情况，详细地分析了阿达玛变换调制光谱技术的特点，并讨论了码板位置误差对测量结果的影响。     

一种超宽带变频锁相环的研制

取样变频之后,通过数字和模拟两个环路对窄脉冲源信号进行锁相。数字环路控制脉冲源以IOKHz为最小步长变化频率,模拟环路通过对取样中频的鉴相反馈控制脉冲源频率的微调,从而得到精准的脉冲源和稳定的中频信号。测试证明了设计方法的正确性和可行性。     

一种高速低相位噪声锁相环的设计

设计了一种1．8V、SMIC0．18μm工艺的低噪声高速锁相环电路．通过采用环行压控振荡器,节省了芯片面积和成本．通过采用差分对输入形式的延时单元,很好地抑制了电源噪声．与传统的简单差分对反相器延时单元相比,该结构通过采用钳位管和正反馈管,实现了输出节点电位的快速转变,整个电路芯片测试结果表明：在输入参考频率为20MHz、电荷泵电流为40μA、带宽为100kHz时,该锁相环可稳定输出频率为7971MHz—1．272GHz的时钟信号,且在中心频率500kHz频编处相位噪声可减小至-94．3dBc／Hz。     

残留边带调制包络检波法原理研究

从残留边带(VSB)调制原理出发，提出一种在发送端发射强载波。从而用包络检波法对、VSB进行解调的方法，并对其抗噪声性能进行了详细的分析介绍．把VSB的滤波器分解成三个部分，每个部分分别为双边带(DSB)或单边带(SSB)信号方式．然后把三个信号叠加即可得到VSB．再叠加上接收到的强载波。用包络检波法检测出基带信号．该系统设备简单，易于实现，并且有较好的抗噪声性能．     

Alpha稳定分布噪声下MPSK信号调制识别算法研究

针对Alpha稳定分布噪声中信号四次方谱失效的问题,提出了广义四次方谱的概念,在此基础上研究了基于广义四次方谱的多进制相移键控(M-ary Phase Shift Keying,MPSK)信号调制识别算法.首先分析了待识别信号的广义四次方谱,然后提取广义四次方谱中二倍载频和四倍载频处的谱线作为特征参数,最后通过判断谱线是否被冲击来实现信号的分类.仿真结果表明,这种算法在Alpha稳定分布噪声下的性能优于基于四次方谱的算法,且该算法在高斯噪声下也具有良好的性能.     

图像椒盐噪声的分阶段中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法的缺陷——对高密度椒盐噪声图像滤波后留下黑色斑块,提出了一种分阶段中值滤波算法.该算法对图像执行两次小窗口的滤波操作,相较于采用较大窗口的滤波,其在有效去除噪声的同时降低了结果图像的模糊程度.先对所有噪声点进行一次中值滤波消除了盐粒噪声,再用窗口内非噪声点的灰度中值代替胡椒噪声点的灰度值以去除黑色斑块.最后的仿真实验结果表明,本文算法既有像自适应中值算法一样滤除低密度椒盐噪声的良好性能,又有对高密度椒盐噪声图像的降噪能力。     

高速列车头型近场与远场噪声预测

建立了某头型的1∶8缩比三车编组气动噪声仿真模型,采用大涡模拟获得车身湍流脉动压力,基于FW-H方程和声扰动方程分别获得远场噪声和近场噪声,从而建立一整套头型气动噪声预测方法.远场测点总声压级的仿真结果与风洞试验结果相差小于2.0dB(A),频谱变化趋势相同,量级相差较小,表明基于FW-H方程得到远场噪声的可行性.基于声扰动方程能够获得头型关键部位的总声压级,通过对比量级发现,转向架部位总声压级量级远大于其他部位,这与传声器阵列识别结果相吻合,从而验证了声扰动方程获得近场噪声结果.对比头型各部位湍流脉动总压力级和总声压级发现,转向架和排障器量级大于车窗、鼻锥和车体;与湍流脉动总压力级相比,总声压级分布更为均匀,量级更小.