战斗机起飞噪声测试及特性分析

目标特性的研究是智能武器系统进行目标识别的基础。主要对某型战斗机在起飞阶段产生的噪声信号进行了测试方面的探讨，介绍了测试系统的原理和各部分的功能，并分析了其时域和频域特性，具有一定参考价值。     

计算机及其外部设备的防信息泄漏技术

计算机中的电磁泄漏严重威胁系统的安全，必须采取有效的防泄漏措施．介绍了计算机中信息的泄漏方式，分析了TEMPEST技术研究的内容，探讨了利用噪声干扰源，采用屏蔽技术、“红”／“黑”隔离技术、滤波技术和布线与元器件选择等计算机防泄漏技术，以及键盘、软盘驱动器、CRT显示器和打印机等外部设备的防泄漏技术，探讨了发展我国TEMPEST技术的5项措施。     

基于多传感器观测下的带乘性噪声系统的最优滤波融合算法

多传感器系统由于具有较高的精度及可靠性日益受到研究者的重视。本文针对多传感器观测下的带乘性噪声系统，分别给出了集中式与分布式滤波融合算法。这2种算法在数学上完全等价，在线性最小方差意义上均是最优的。但对于工程实际问题，分布式的融合策略在计算、可靠性、故障的检测与隔离等方面更具有优势。文中举例验证了这2种融合算法的有效性。     

永磁非金属液体电磁泵磁场数值分析

将电磁泵体求解场域按二维平面场处理,考虑了外磁场对永磁体的磁化效应,用有限元法对永磁非金属液体电磁泵的磁场进行了数值分析,得到了该电磁泵气隙中的磁密曲线以及载流海水在气隙中流动所受到的电磁力.实验证明该数值分析的结果是准确的,这些数据为永磁非金属液体电磁泵的设计和应用提供了可靠依据,同时也说明了可用永磁体代替价格昂贵的超导磁体应用于非金属液体电磁泵的磁极设计.图7,参7.     

交通噪声预测的神经网络模型

运用 Matlab语言编程 ,构造预测交通噪声的 LM算法 BP神经网络模型 ,把预测因子 (轻、重型车流量、平均车速、受声点距路肩距离、敏感点高差 )作为样本输入到网络模型 ,噪声等效声级作为样本输出 ,反复训练网络 ,通过增加隐含层节点数、改进算法 ,以降低误差 ,缩短训练时间。     

基于小波分解的色噪声预测

研究色噪声的预测．将小波分析理论与神经网络建模预测基本原理相结合，提出了基于小波分解的神经网络预测方法．通过对年平均太阳黑子数典型统计模型的预测，验证了该方法的预测效果．将该预测方法用于色噪声的预测研究，通过改变对色噪声的采样速率，分析了色噪声预测的可能性和效果．研究结果表明，色噪声是可以预测的；对其预测的误差随采样率的提高而减小；基于小波分解的神经网络预测方法的预测精度优于线性神经网络预测方法．     

微波放大器Rn-Gn噪声模型阻抗变换测量方法

为了使接收微波放大器在工作频段上具有较小的噪声，讨论了如何使用M-Lane方法，结合自行研制的精密阻抗变换器，得到微波放大器Rn-Gn噪声模型中包括最小噪声系数Fmin在内的4个参数，使设计的放大器工作在匹配状态，Fmin可达到2．32dB，测量时间也大大缩短，结果稳定，为进行微波放大器低噪声设计提供了一个快速准确的方法。     

一种基于Measurement Studio计算动态信号1/3倍频程谱的方法

在声学中,1/3倍频程谱反映了声源的能量分布情况。利用对信号1/3倍频程谱分析的结果,选择适当的吸声系数的材料,以达到良好的降噪效果。通过利用Measurement Studio中的Visual Basic组件,提供了一种快速、准确、可视化的计算1/3倍频程谱的方法。     

基于电磁暂态仿真的电压骤降概率评估

为了准确预测电力系统中电压骤降的特性及后果,提出了基于非序贯Monte-Carlo模拟和电磁暂态仿真相结合的电力系统电压骤降的概率评估新方法和概率评估指标体系。Monte-Carlo法的优点在于能反映电力系统的随机特性,使用该方法几乎不受系统复杂性的限制。算法利用Monte-Carlo仿真得到各种故障信息,通过仿真程序PSCAD/EMTDC对Monte-Carlo模拟法随机产生的各种故障形态进行仿真计算,最后分析统计得到系统和敏感负荷点电压骤降的各项概率指标。文中以RBTS标准测试系统为例进行了分析计算,结果表明模型和算法是可行的。     

一种新的固定滞后最优Kalman平滑器

基于带相关噪声系统的一种最优Kalman滤波算法,应用白噪声估计理论和射影理论,提出了一种带白噪声估值器的固定滞后最优Kalman平滑器。它可递推实现,一个仿真例子说明了其有效性。