未知相关噪声下的广义波达方向估计算法

针对未知相关噪声情况下信源波达方向的估计,提出一种适用于均匀线阵的广义波达方向估计算法。该算法利用修正后的协方差差分算法,有效地消除了阵元间的相关噪声的影响。不同于以前的算法,提出的算法通过对接收数据的前后向空间平滑协方差矩阵进行共轭运算得到新的变换矩阵,因此修正后的协方差差分矩阵是个实部为零的厄米特矩阵,从而有效地降低了特征分解过程的计算量。本算法能解决相关噪声下,同时分辨相干与非相干信源的问题。理论分析和仿真结果均表明所提算法的有效性。     

飞机噪声特性数据的方向谱集成及支持向量机预测

针对飞机声源理论模型和NPD数据的不足,给出了一种基于频谱轨迹同步测试数据回归飞机噪声辐射规律的方法。该方法将飞机的噪声声场看成是以飞机质点为中心,距离R为半径的飞机噪声频谱球面,获取飞机噪声源数据的过程就是回归球面上各点方向谱的过程。剖析了飞机噪声特性数据的方向谱集成原理,给出了测试数据的几何关系计算及频谱重建方法,建立了飞机噪声方向谱的支持向量机回归模型,实现了飞机噪声声源数据的连续预测,为全面了解飞机噪声辐射规律,开展飞机噪声环境影响评价及噪声污染防治提供了科学直观的数据基础。     

利用有限元方法进行汽车室内噪声预测的研究

探讨了进行汽车室内噪声预测的基本方法,包括发动机,车身数学模型,利用有限元分析软件建立几何模型以及基于此几何模型进行的仿真计算,并设计实验进行了模型校验。对某型轿车室内噪声的预测结果,较好地符合了实际情况。     

同向泵浦喇曼光纤放大器的增益特性

为分析同向泵浦喇曼光纤放大器中各参量对增益的影响，根据同向耦合波方程导出了放大器输出端信号光的解析解，并给出了放大器增益的表达式。在参量取典型值的条件下，分析了光纤长度、初始信号光功率、初始泵浦光功率、光纤有效面积、拉曼增益系数等参量对放大器增益的影响，所得部分结果与文献的实验结果一致。根据各个参量对放大器增益的不同影响，可以优化放大器的增益特性，从而提高放大器的增益，进而提高其放大性能。     

车用发动机噪声测试研究

采用内燃机噪声声功率级测定的工程法和简易法对湖南动力机厂的6105Q-C型车用柴油机进行了噪声声功率级的测试．测试发现，该柴油机在标定工况下的噪声声功率级为113dB(A)，已满足国际规定要求，并且低于我国中小型功率柴油机噪声限值及国内同类机型产品的噪声值．但从试验数据看，喷油泵、进气管所在端面及项面噪声辐射较显著，声压级略高；从频谱看，1000～2000Hz范围内噪声最大．本文对上述问题提出了分析与改进意见．     

噪声补偿应用于与文本无关的说话人辨认研究

通过对VQ码本在线性频谱域进行噪声补偿,使得补偿后的VQ码本逼近测试环境下训练出的码本,从而提高说话人辨认系统的性能。实验中,在不同的信噪比条件下测试辨认率,并将补偿和没有补偿时的辨认率进行比较,结果显示,该算法能够有效地提高说话人辨认系统的性能。     

基于LQG控制的整车8-DOF系统振动分析

建立了整车8-DOF系统动力学模型,考虑了主动悬架控制,并增设了主动座椅控制,设计了车辆主动悬架系统的LQG控制器。基于Matlab仿真平台建立了整车8-DOF系统动力学仿真模型,对所得最优控制策略下的动态响应进行了仿真验证。仿真结果表明:为了改善人椅系统质心及车身质心的跳振性能需要在一定程度上弱化各轮轮胎动位移性能。从控制效能上来看,该最优控制器能够满足各行驶状态下对悬架性能的要求,改善了车辆的行驶平顺性。     

基于动态阈值的混凝土裂缝高抗噪提取及识别方法

针对表面布有蜂窝麻面等复杂噪声的混凝土裂缝,提出了一种基于动态阈值的混凝土裂缝高抗噪提取方法.首先,通过灰度变换、高斯滤波、信息增强等技术弱化、去除噪声,增强图像中裂缝的亮度,提高裂缝与背景的对比度;然后,采用OTSU阈值分割算法去除伪裂缝,基于裂缝与干扰噪声面积的差异,引入动态阈值,实现各类型裂缝的提取;最后,基于边缘检测和裂缝骨架细化处理,计算裂缝的长度、宽度和面积3项特征参数.基于室内实验和室外实际桥梁拍摄的4组裂缝图像结果表明,4组裂缝的平均宽度分别为2.01、1.07、1.34、0.97 mm,说明该方法适用于不同背景下各类型裂缝的提取,具有较强的鲁棒性.     

基于SURE-LET和非张量积小波的遥感图像去噪

针对遥感图像中的高斯噪声,提出了基于SURE-LET和非张量积小波的去噪方法,主要包括图像在非张量积小波下的分解、各个子带在不同阈值函数下的处理以及它们最优的线性组合3个步骤．通过选择合适的非张量积小波滤波器参数,使无噪遥感图像和噪声在变换分解中得到的小波系数分离较好,去除噪声对应的小波系数时被去除的无噪图像对应的小波系数较少,从而取得更好的去噪效果．实验结果表明：此方法用于高斯噪声的遥感图像的去噪不仅速度很快,而且去噪效果优于传统基于张量积小波的SURE-LET方法．     

基于小波域非对称广义Gauss分布纹理的SAR图像盲去噪

SAR图像盲去噪对后续图像处理具有重要的意义,结合非对称广义Gauss分布提出了新的Wiener滤波算法.首先广义Gauss分布函数被推广到非对称广义Gauss函数,用来描述SAR图像纹理特征.利用该纹理模型,由最大似然准则估计图像小波域的局部信号方差.实验表明非对称广义Gauss分布盲去噪算法能够有效地滤除斑点噪声同时较好地保持图像纹理信息.