基于CEEMDAN-WPT联合去噪的灾后求救信号能量分布特征研究

在隧道、矿山等复杂环境的地下工程灾后救援中,求救敲击信号微弱且经常淹没在噪声环境中,如何有效拾取求救敲击信号是灾后救援的关键问题。该文以现场敲击数据为基础,选取钢架、钢管、铁锤等不同类型的敲击信号进行对比研究。首先采用自适应噪声完备集合经验模态分解的改进算法(CEEMDAN)对信号进行分解,运用功率谱密度、相关系数和方差贡献率分析方法选择包含有效信息的IMF分量,再利用小波包阈值去噪(WPT)对信号进行分层滤波,最终得到信号的工作特征信息;其次利用小波包分析模块分别求得每个节点重构信号的小波包频带能量,研究不同类型敲击信号在频带内的能量分布特性,并比较其频带能量的分布差异。结果表明,钢架、钢管、铁锤等敲击信号的能量分布大致相同,多集中于0～250 Hz;通过能量频带细化分析发现,在能量波峰处,钢架敲击地面占比最少,铁锤敲击地面占比最多,该文方法可为灾后求救信号的有效识别提供基础,且为救援设备的传感器参数选择提供依据。     

基于互易性原理的车内噪声控制研究

针对传统噪声传递函数(NTF)计算流程存在效率低的问题,引入互易性原理,建立了逆向计算NTF的流程。将此流程应用于开发中的车型,得到NTF分析结果,经后处理通过板件振动分布、工作变形(ODS)、结构模态贡献等信息确定了噪声源位置,从而解决了诊断过程中计算量大的问题。实例表明,基于互易性原理的车内噪声控制方法能够有效提高识别并优化车内噪声问题的效率,证明了该方法的可行性与有效性。     

内凹式蜗舌对多翼离心风机气动性能和噪声影响的研究

针对吸油烟机用多翼离心风机设计了内凹弧形、内凹槽形2种内凹式蜗舌,采用实验测量和数值模拟方法研究了内凹式蜗舌对多翼离心风机气动性能和噪声的影响。与传统的原型蜗舌相比,采用内凹式蜗舌在风机出口压力和运行效率基本保持不变的情况下,叶轮出口气流对蜗舌的冲击强度减小,蜗舌处流场的逆压梯度降低,使得风机气动噪声下降。实验结果表明:与原风机相比,带有内凹弧形蜗舌和内凹槽形蜗舌的多翼离心风机的噪声分别下降了1.4dB和1.7dB;同时,由于内凹式蜗舌能够抑制流动分离,使风机出口处的有效流通面积增大,蜗舌附近区域的旋涡强度及其影响区域减小,从而增加了多翼离心风机的流量。     

采用荧光光纤检测局部放电的自适应阈值方法

针对光测法实际检测中光电器件噪声及阈值设定困难的问题,提出了一种自适应的阈值方法。根据放电信号与噪声信号的相位分布差异,对采样数据进行分组量化与多周期累加。在充分分析累加序列功率成分的基础上,采用自回归(AR)谱估计理论,计算累加序列的功率谱并提取信号功率、噪声功率及谐波基波比三项功率谱指标。基于三项功率谱指标定义了一种放电评价参数,该参数能够表征信号功率占放电总功率的加权比值。通过噪声功率的波动幅度完成自适应阈值的设定。实验结果表明,所提方法可以根据采样数据动态调整阈值,实现放电的自动检测,无需人工干预,检测灵敏度高。该研究对于电力设备故障初期的预警及长期在线监测具有重要的意义。     

Rashba自旋轨道耦合效应对散粒噪声的影响

计算了自旋电子隧穿铁磁/半导体/铁磁异质结的隧穿系数.根据Landauer-Büttier公式及其理论框架,计算了零温时的散粒噪声和电导,对散粒噪声和电导的函数曲线进行了对比分析,讨论了它们和Rashba自旋轨道耦合效应及量子尺寸效应的关系.     

厂界噪声测量不确定度评估及应用

为了准确测量厂界噪声,引入噪声测量不确定度,通过对厂界噪声的测定分析,同时对厂界噪声测定不确定度作出评估.并提出为合理评价厂界噪声达标与否,在噪声的监测报告中应时本次监测的不确定度进行评估.     

城市轨道交通对城市环境的影响研究

轨道交通已成为国际化的大都市城市交通的骨干,城市轨道交通在大城市迅速发展的同时,必将对外部环境带来负面影响,如何有效减少和解决负面影响就显得尤为重要。分析了城市轨道交通产生噪声、振动原因以及对周围环境的影响特征,阐述了在噪声、振动控制的相关技术措施,为城市轨道交通的建设和可持续发展提高了决策参考。     

基于高斯噪声与ST-GCN的人体骨架动作识别

针对基于ST-GCN的骨架动作识别中人工预定义的邻接矩阵结构单一、难以捕捉到非相邻关节点之间的相关性这一问题,提出了一种基于高斯噪声的扰动机制.在人工预定义的骨架图邻接矩阵上引入高斯噪声,利用该噪声扰动ST-GCN中固定的邻接矩阵,捕捉非相邻关节点之间的相关性,运用该方法在具挑战性的NTU RGB+D和Kinetics-Skeleton两个大规模数据集上进行了分类识别实验,结果表明：该方法在两大数据集上的识别精度高达95.34%和36.43%,在节约计算量的前提下有效地提高了动作识别的性能.     

一类随机SDQR酗酒模型的持久性分析

在确定型SDQR酗酒模型的基础上,考虑随机因素得到具有双线性发生率的随机酗酒模型．由持久性的含义,利用It?公式得到D（t）上、下极限的范围,并在此基础上得出了Q（t）、R（t）的上、下极限．结果表明,当白噪声强度较小时,重度酗酒者、正在戒酒者、成功戒酒者等几类群体将持续存在．     

自适应滤波在噪声抵消中的应用

介绍了自适应噪声抵消的工作原理,并对算法的选择进行了简单论述,说明了选择LMS算法的原因,并进行了仿真。