兰州市交通噪声的现状分析及对策

根据5年(1996—2000年)兰州市城区道路交通噪声监测数据,对兰州市交通噪声污染现状给予评价;同时分析了交通噪声的年际变化原因及发展趋势,并提出了相应的治理措施.     

射线检测系统的优化设计

射线检测，系统优化目的是能在检测过程中检测到尽可能小的疵病，因此，在对系统进行优化设计中，灵敏度是最重要的指标之一，也是我们最关心的参数，先对影响灵敏度的成像环节进行系统优化的讨论，并从透照电压、影像的降噪技术、补偿技术等方面进行优化研究，得出了一些有益的结论．     

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。     

基于小波分析的X线医学图像噪声综合抑制方法

提出了一种基于小波分析理论的医学X线图像噪声的综合抑制方法．将X线图像的试验处理结果与邻域平均、中值滤波去噪处理方法进行对比分析，结果表明该方法不仅能消除噪声提高图像质量，而且有效地保留了影像中丰富的细微影纹和边缘信息．     

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。     

几种真菌的诱导产孢试验

几种在常规培养条件下不产生繁殖体的真菌的诱导产孢试验结果表明:大茎点菌属[Macrophoma(Sacc.)BerleseetVoglino]、茎点霉属[PhomaSacc.]、壳球孢属[MacrophominaPetrak]的真菌,通过预培养、扫刷营养体、光诱导后能产生分生孢子器及分生孢子;轮枝菌属[VerticilliumNeesexWallr.]、头孢属[CephalosporiumCorda.]的真菌,通过预培养、扫刷营养体后,在有光或无光条件下均能产生分生孢子梗及分生孢子.     

精密相干检测法研究

研究了精密相干检测法的原理,即采用共时钟方案,使与发送机有关的参考信号同接收机接收到的待测信号精密相干,同时精确检测出复合波信号中各主要谐波的振幅和相位.应用结果表明:该方法克服了微弱复合波信号的锁相放大、数据采集、叠加平均和获取多参数时遇到的困难,提高了观测系统的灵敏度、测量精度、抗干扰能力、探测分辨率和探测深度;精密相干检测法原理同样适用于其他观测系统和对其他类型信号的检测.