集成电路噪声模型算法及其矩阵表达

给出了集成电路噪声模型算法及其矩阵表达．噪声模型算法是利用功率谱密度叠加原理推证得出的，根据噪声叠加原理，多级集成电路的功率谱密度为单级集成电路功率谱密度的叠加之和，而单级集成电路的功率谱密度同样也基于叠加原理求得；并借助电路噪声等效理论，以反相输入运算放大器为例，探讨了运放噪声模型的矩阵算式，其方法和步骤同样适用于同相输入运算放大器；给出的程序设计方法为噪声模型算法的应用提供了思路，使系统参数的计算变得更精确．     

舰船噪声能量分布及零交叉密度在听觉上的反映

采用功率谱计算和小波分解的方法，分析了不同类型舰船辐射噪声在能量分布及噪声信号在不同尺度上的零交叉密度，找到了二者与人耳进行听音识别感觉之间的联系，为人的听音经验转化为数字特征提供了客观依据。     

删截Turbo码中交织器和删截方案的综合设计

删截是构造高码率Turbo码的主要方法，删截方案对于删截Turbo码的性能有重要影响。介绍了删截Turbo码的原理，提出了交织器和删截方案相结合的综合设计思想，设计了一种新的交织器以及相应的删截方案，并给出了该交织器的实现算法，仿真结果表明，该综合设计具有优异的性能。     

地下铁道列车运行时对环境影响的研究现状

地下铁道的运营对环境的影响已越来越成为人们普遍关注的问题,主要从减振减噪的措施等方面进行了大量研究.现对该领域目前的研究现状、研究手段及方法,指出了该领域的发展所需解决的课题,如荷载的不确定性、计算模型的改进、计算方法、钢轨磨耗的影响、振动和噪声的预测方法及各种减振减噪措施的进一步开展等.     

火箭飞行数据的两种滤波方法对比

传统的火箭飞行数据处理方法是使用α-β-γ数字滤皮离线处理，对飞行数据采样信号的第1点、第2点不进行滤波估值，第3点开始逐个进行估值、预测、校正。该方法需要消耗大量的时间，并且滤波后信号的残留噪声仍然较多。针对此问题，经过大量的数值实验和理论分析，发现用小波方法实时处理火箭飞行数据效果较好，比较两种结果，证明无论是滤波后信号的残留噪声还是消耗的时间上小波方法都优于α-β-γ滤波，且实现了数据的实时处理功能，应用前景好。     

多码DS／CDMA传输自适应系统的序列优化

为了优化多码DS／CDMA系统性能，提出了一种自适应序列优化及功率控制方法，通过优化系统扩频码设计，使系统能有效地克服多径多址干扰，降低系统传输功率。此方法中，为提高接收端用户的信号干扰噪声比(SINR)，提出了一种快速收敛的优化序列设计算法，通过优化发送扩频序列和接收解扩序列，降低了多址干扰，提高了多径分集增益；通过调整发射功率，使接收端达到设定服务质量要求，是一种有效的多码DS／CDMA传输自适应方法。     

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。     

改进气流分布板是提高电收尘器收尘效率的有效途径

根据日本石岛川播磨株式会社和法国鲁奇公司的试验结果,以及广东省大宝山矿业有限公司电收尘器改造实际的结果表明,气流分布板对电收尘器收尘效率的影响是举足轻重的。     

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．