直流漂移对PGC解调结果的影响

在实际的相位生成载波（简称PGC）解调输出中，直流漂移会使解调结果产生失真．为此，对其影响进行了理论分析，并对分析的结论进行了仿真验证，研究了实际数字化实现PGC解调原理中消除这种影响的方法．结果证明，用软件算法和硬件高通滤波电路都可以有效地降低直流漂移的影响．     

扫描探针显微镜漂移的定量测量方法

对扫描探针显微镜(SPM)仪器漂移的定量测量的几种方法进行探讨,提出应用二维零位标记进行漂移测量.分析比较使用普通样品、周期二维光栅、二维零位标记和原子光栅在测定仪器漂移中的优缺点.结果表明:应用二维零位标记的测量技术对探针与样品形貌耦合引起的图像误差不敏感,漂移测量范围不受光栅单元尺寸影响.该方法优于采用普通样品和规则周期的二维光栅样品的方法,而应用原子光栅可以预计达到亚原子量级的超高精度的SPM漂移测量.     

基于自适应用户模型的RSS内容过滤

为更好地解决用户如何从过载信息中快速获取需要的信息,利用RSS标准与内容过滤技术,提出了一种使用Rocchio单次反馈和多次反馈相结合的方法,此方法可以准确、快速地追踪用户兴趣的概念漂移,自适应用户模型的变化,更好地实现用户的个性化需求.为验证该方法的可行性,实现了一个基于RSS新闻的内容过滤系统(RSS News Filtering).     

在线小波变换技术在气体传感器漂移故障检测中的应用

为了提高气体传感器漂移故障检测的灵敏度，采用了一种基于多分辨分析理论的在线小波分解算法（OLMS）。与传统的小波分解算法不同的是，OLMS算法具有较好的实时性，适于在线使用。采用该算法可以将传感器输出信号中发生在不同的时间尺度上的“事件”分离开，因此能够将变化微弱的漂移特征从信号噪声和其他干扰中有效地检测出来。此外，对于采集序列中常见的“野点”数据，提出一种改进的中位值滤波算法（MMF）予以消除。仿真计算结果证明了该算法的有效性。     

基于鲁棒自适应kalman滤波平台标定数据处理

摘 要：惯导系统作为飞行器导航系统的重要组成部分,其精度直接影响到飞行精度,为了更实现更精确的导航,通常采用射前自标定技术,从而补偿平台的误差。当飞行器竖立在发射场时,通常会受到各种干扰因素的影响,比如阵风,这些干扰会对射前标定的精度产生很大的影响。为了更好的补偿这部分干扰带来的误差,本文利用ARMA(2,1)建立平台漂移模型,考虑到系统噪声的方差和协方差等信息并不可知而且所建立的模型也会有误差,本文选用鲁棒自适应卡尔曼滤波对数据进行处理,结果表明,经过处理后的数据方差比原数据方差小很多,可以满足标定精度要求。     

钦州湾典型工程溢油对周边海域影响的数值模拟研究

广西龙门大桥作为滨海公路,是北部湾区域经济的控制性工程,存在一定的溢油风险。本研究基于FVCOM模型分析钦州湾的潮流特征,通过溢油模型对无风、全年最大概率常风和极值风等3种风况情景下的油膜漂移扩散特征和归宿行为进行研究。结果表明,钦州湾潮流主要为往复流,龙门水道最大流速可达1.8 m/s。风速、风向和发生时刻对油膜厚度、残油量、最大扩散距离和扫海面积有重要作用：风速越大,溢油蒸发速度越快;同等风速下,72 h后北向风的油膜厚度和残油量大于南向风,而高潮时发生溢油72 h后油膜的最大扩散距离比低潮时大。涨潮期间,极值风风况情景下油粒子到达广西茅尾海红树林自治区级自然保护区坚心围片;落潮期间,油粒子扩散至钦州港青菜头南浅海滩涂养殖区。研究结果为提升溢油预警预测能力、降低溢油造成的损失提供了理论基础。     

用于干涉型光纤陀螺温度漂移辨识的RBF神经网络改进算法

针对干涉型光纤陀螺(IFOG)温度漂移的辨识,推导了径向基神经网络(RBFNN)中隐含层神经元、网络的抗噪声性能和拟合精度三者之间的关系,并在此基础上提出了一种新的径向基函数神经网络辨识学习规则.该方法具有很强的抗噪声性能,网络输出不会被陀螺噪声所污染,同时能动态地确定神经元数,辨识精度高,有效地避免了传统RBF网络学习算法中事先固定网络结构可能存在的盲目性.实验结果表明,该方法能够快速、准确地辨识IFOG的温度漂移.     

结合软约束的演化数据流模糊聚类算法

多源局部放电检测中,不同类型的局放信号同时存在且不断变化使得信号的分离更具挑战,而这种情况同样存在于许多数据流的聚类分析场景中。为了能够适应类簇内的不均匀密度和类簇间的重叠边界问题,同时对数据流的漂移和演化进行及时跟踪,提出了一种结合软约束的实时数据流模糊聚类算法。算法引入2种模糊性软约束来描述微簇距离和密度上的不确定度,通过阈值划分出核心微簇、边界微簇和离群微簇;在类簇边缘使用模糊隶属度,给予微簇分属不同类簇的可能性,保证类簇的完整性并提高聚类效果;使用两阶段的流程结构和2种时间窗口模型,赋予算法具有对可变化数据流的适应能力和更低的时间空间占用率。在多种数据集上的实验表明,该算法相比同类型算法在聚类效果上提升了1%~3%,且平均运行时间缩短5%~20%,在实际硬件平台的测试中也验证了算法的聚类分离性能。     

提高激光准直精度的一种有效措施

提出运用三点法补偿激光束不稳定性误差，在时间和空上获得较稳定的激光束。进行了理论分析。实验研究证明运用这种方法可降低准直测量的不确定度近一个数量级。     

MRA与GP/MP组合预测及在陀螺仪漂移预测中的应用

研究MRA(Multi-resolution Analysis MRA)与GP/MP(Grey prediction model/Markov prediction model)组合预测及在陀螺仪漂移预测中的应用。陀螺仪漂移是各种外界环境影响下产生的综合效果,不同的外界影响产生的漂移样本频率特征是不同的,因而不适合用单一的预测模型进行预测。用小波将陀螺漂移信号进行分解,根据各子信号的频率特征选用灰色预测模型或马尔可夫预测模型分别进行预测,还原为总的预测结果。仿真试验显示,这种组合方法比起用单一的灰色马尔可夫方法可以将精度提高一倍左右,证明了这种方法的有效性。