Android手机传感器的桥梁振动检测试验

 针对Android智能手机传感器默认采样模式存在的采样率设置固化、欠采样和过采样问题,开发了能够自定义采样率和采样精度,具有采样历元、时间间隔和数据等同步记录功能的手机传感器信号采集软件。模拟加速度信号的功率谱分析和位移积分重构研究表明,L-S谱分析法和频域位移积分法能够有效处理含噪声和非均匀采样的手机加速度信号。利用谷歌Nexus 5（NX 5）、小米3（Mi 3）两个Android手机和SPAN-IGM-A1惯性组合导航系统进行徐州汉桥加速度信号采集和振动检测对比试验,试验结果有效验证了便携式、低成本Android智能手机进行桥梁振动检测的可行性。     

Elman神经网络在中子解谱中的应用

人工神经网络由于其优良的自我调节能力及学习能力,已经被广泛地应用在各领域的非线性分析中.在中国锦屏极深地下实验室(CJPL)中的低本底液闪中子探测器一直在记录着中子的本底数据,探测器输出的能谱实际上是核反冲能谱,与输入能谱可一一对应,并随着输入能谱的改变而发生改变;因此可以将探测器输出信号输入到训练过的神经网络中判断输入能谱.本论文采用的神经网络为Elman神经网络,训练神经网络采用的数据为Geant4模拟所得.将实验获取的核反冲能谱输入到训练过的神经网路进行反解,最后Elman网络反解出的Am-Be中子源能谱与真实谱误差在0.1%～11.8%,反解出的~(252)Cf中子源能谱与真实谱误差在0.1%～8.9%.     

机械磨细对新疆和田地区火山岩粉活性影响试验

为了提高新疆和田地区火山岩粉的活性,拓宽其在混凝土工程中的应用,借鉴目前常用的机械磨细的球磨方法,使粉体材料更加细化,并改善其颗粒分布。对4种细度的火山岩粉,采用勃氏法测试其比表面积,激光粒度法分析其颗粒级配及分布,多龄期胶砂强度指数法去验证掺加该火山岩粉后的胶凝体系宏观力学性能变化,最后用SEM及EDS观察分析微观形貌及产物,揭示微观变化与宏观强度,即火山灰活性提升的关系。试验结果表明:机械磨细的方法可以有效地改善火山岩粉的颗粒分布,比表面积每增加80 m²/kg左右则小于50%通过率颗粒粒径减小0.6~0.8 μm;掺火山岩粉胶凝体系随龄期的延长,宏观上其抗折强度和抗压强度均有持续的提高,而且抗折强度增加速率更快,但强度增加随火山岩粉变细而增长的幅度放缓。根据宏观力学性能的变化及SEM及EDS的微观观察分析,得出结论:机械磨细可提高火山岩粉活性的主要原因为颗粒变细的“微集料”填充作用,以及其参与水泥基体系水化反应能力的提升。     

8-［4-吡啶］-1,3,5,7-四甲基-2,6-二溴氟硼二吡咯甲川的晶体生长、结构表征和光谱性质

利用溶液晶体生长法,将8-［4-吡啶］-1,3,5,7-四甲基-2,6-二溴氟硼二吡咯甲川(BDP-Br₂)溶于乙醇-水混合溶剂中,自然挥发,可获得BDP-Br₂单晶.X-射线晶体学分析表明,BDP-Br₂晶体属单斜晶系P2₁/c空间群,分子式为C₁₈H₁₆BF₂N₃Br₂,M_r=482.97.其晶体学参数如下:a=1.500 7(1)nm,b=1.129 5(1)nm,c=2.225 9(2)nm,β=90.949(8)°,Z=8,ρ_c=1.701 g·cm^-3,R=0.073,R_w=0.164,拟合优度(GOF)=1.010.在BDP-Br₂晶体结构中,每个BDP-Br₂染料分子通过分子间C-H…F氢键和C-H…π超分子作用,组成Z形分子链反向交替堆积的三维分子阵列结构.固相和溶液相的BDP-Br₂染料分子可分别于550和561 nm处观察到光致发光现象.     

自适应非相干累加次数和门限的捕获策略研究

阐述了扩频通信系统中伪码捕获的基本原理,分析了传统的基于噪声功率检测的自适应门限设定方法。针对现有捕获策略的研究重点主要集中在固定门限和自适应门限设定方面,提出了一种可以同时自适应调整非相干累加次数和门限值的捕获方案。详细介绍了新方案的结构和相应的自适应算法,给出了其捕获性能的仿真结果。通过和传统自适应门限方案的对比表明新方案在低信噪比情况下的捕获性能明显优于传统方案,大大扩展了捕获系统的动态范围。     

基于FFT的傅里叶光谱Matlab仿真分析

采用迈克尔逊干涉装置测定了钠光灯和汞灯的干涉图,利用傅里叶光谱中存在的干涉图和光谱图的变换关系,通过快速傅里叶变换（FFT）的方法分析了钠光灯和汞灯的辐射光谱.Matlab仿真分析结果表明,采用傅里叶变换光谱可以清晰地展现辐射源的辐射光谱.     

具有频谱可控特性的直扩系统规避窄带干扰技术

根据不同的m-W复合序列具有频谱跳变的特点,提出了一种在直扩通信中对窄带干扰进行规避的方法。该方法通过改变m序列、Walsh序列的周期和Walsh函数序列的序数可以使直扩信号具有频谱可控的特性,从而使窄带干扰所在频段的信号能量较少,降低干扰对信号的影响。仿真结果表明,对于单频和窄带干扰,在信噪比一定的情况下,采用规避方式的误码率可比常规直扩方式提高1至2个数量级。     

基于多普勒特性的飞机尾流回波提取方法

飞机尾流探测技术是航空安全领域的重要研究课题。使用一组均匀分布的粒子模拟尾流涡旋的运动特征,研究了潮湿大气中尾涡多普勒谱的视频回波仿真方法。尾流回波的信噪比很低,降低检测门限的方法导致产生大量虚警。为了克服这个缺点,基于尾涡多普勒特性,提出了一种利用多层前馈神经网络提取尾流回波的方法。仿真表明,尾流回波的多普勒谱谱宽较大,谱型不同于气象回波的高斯谱,通过对比分析验证了神经网络提取方法的有效性。研究结果有助于利用脉冲多普勒雷达对飞机尾流探测技术的研究。     

多分辨率频谱感知算法性能的参数化评估方法

多分辨率频谱感知算法是一种利用小波变换时频尺度可变特性,对宽带通信系统进行快速准确地感知的频谱感知算法。基于多分辨率频谱感知算法的特性,提出了一套频谱感知性能参数化评估方法,构建了基于OFDM信号的多分辨率频谱感知算法仿真平台。分别从小波函数基的选取、调制方式、扫描速率以及实际IQ失配问题的影响等角度,对OFDM宽带信号的感知性能进行了系统的仿真评估和分析,获得感知系统在不同参数设置时的检测概率和误检概率评估结果’为认知无线电系统的进一步设计实现与性能评估提供了重要依据。     

基于独立成分分析的钻头振动信号识别方法研究

在海上丛式井井眼防碰监测中,风险邻井套管头检测到的钻头振动信号受到平台噪声干扰,针对钻头振动特征信号难以分离识别的问题,提出了一种基于独立成分分析（ICA）分离同频率范围信号的方法。首先对采集到的信号作限幅滤波处理以滤除部分干扰噪声,然后应用ICA方法分离获得不同源的若干路独立信号（其中包含钻头振动信号）,根据独立信号时-频特征分析,结合先验知识实现钻头振动特征信号的识别。通过丛式井防碰现场数据表明该方法可以有效地分离识别钻头振动信号,以提取出信号的能量为标准,能够准确判断钻头趋近风险井套管程度,达到在防碰预警目的。