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．     

无差拍控制策略在有源电力滤波器中的应用

在有源电力滤波器的电流控制中采用无差拍控制策略,给出了无差拍控制的数学建模方法,并采用MATLAB/simulink进行了仿真研究,结果证明了此方法的可行性和有效性.图4,参6.     

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COM技术的DirectShow视频采集的研究

介绍了DirectShow的体系结构，并介绍了COM技术在其中的应用，对基于COM技术的DirectShow视频采集进行了研究与实现。     

带宽控制技术分析及其实现

针对目前Internet技术中热门的QoS问题,讨论了带宽控制的基本方法和带宽动态划分的算法,分析了Linux内核和iproute2工具包中的关键数据结构,以及过滤器和队列调度规则,并对在Linux环境下,利用改进的双今牌桶算法对带宽的动态划分,实现对带宽的有效控制,从代码角度上作了分析和探索。     

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．     

信道化接收机中10～12GHz微带交指滤波器的研究

针对信道化接收机的10～12GHz滤波器，研究微带交指滤波器的实现，提出一种设计微带交指滤波器的方法．根据微带线中电流的对称性，将微带交指滤波器分成互相独立的平行耦合节．通过平行耦合节阻抗综合过程，可以简单、准确地计算出各平行耦合节的参数，从而确定微带交指滤波器的参数，并根据计算结果用ADS进行了软件仿真和优化．该方法设计简单，硬件容易实现．测试结果表明，该方法可行有效，适合于工程应用．     

基于基因算法的模糊滤波器的研究

对基因算法的模糊识别进行了研究。对于简单自适应模糊滤波器不能很好地解决由于信息冗长带来的局部最优问题 ,可采用基因算法进行优化。其在不牺牲学习效率的前提下可以获得良好的性能。     

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。