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。     

C_0-半群的脉冲扰动与一类半线性脉冲发展方程(英文)

研究无限维Banach空间中一半群的脉冲扰动及一类非线性脉冲系统的温和解的存在性、唯一性、正则性和连续依赖性,最后给出例子加以说明。     

基于自适应逆控制技术的船舶操纵仿真控制

对自适应逆控制理论中的对象动态控制问题和对象扰动控制问题分别进行了探讨，并且针对船舶模型特性，改进了自适应逆控制的框图，使其能够更好地应用于船舶操纵控制。在算法上用最小二乘法代替LMS(Least Mean Square)算法对船舶进行模型参数辨识和控制器的设计。仿真结果表明，改进后的自适应逆控制算法能适应船舶数学模型的变化，与PID控制相比，这种算法具有动态响应快，抗扰动性好等特点。     

开关线性复合变换低阻输出特性对系统的优化

为了在现有电力电子技术基础上进一步提高功率变换器的综合性能，揭示了一种由电力电子开关电路与线性电路有机结合而派生的开关线性复合功率变换器(SLH)。简述了该类变换器的基本工作原理，列举了并联型和串联型两种电路拓扑及其特点，说明了SLH的低阻输出特性对提高功率变换器静动态性能的作用，并对SLH与典型的PWM LC滤波单元的变换器进行了比较分析，给出了用于电源和传动系统不同负载条件下的测试数据和典型波形。结果表明，SLH在高效与优波兼顾、多类负载适应性和抗负载扰动能力方面具有综合优化性能。     

强连续余弦算子函数的不可约性

讨论了强连续余弦算子函数的不可约性及其共轭扰动余弦算子函数的不可约性,建立了以下两个结果:1)设(X,‖·‖)为Banach格,{C(t)}t≥0是正的强连续余弦算子函数,B∈B(X,XΘ)是一个正算子,那么,扰动余弦算子函数{CB(t)}t≥0是不可约的充要条件为:J={0}及J=x是仅有的满足C(t)J J,K(λ)J J的闭理想,这里t≥0,K(λ)=R(λ2,AΘ)B.2)设{C(t)}t≥0是Banach格上的具有生成元为A的正余弦算子函数,则以下论断等价:①{C(t)}是不可约的;② 0>0;③对λ>S(A),R(λ2,A)是强不可约的;④对λ>S(A),R(λ2,A)是不可约的.     

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．     

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。     

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。