基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。     

钩形弯交叉口信号协同控制优化方法研究

针对车辆在钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的整体运行特性，建立了各条车道的车辆平均延误计算模型。以各交叉口的周期时长和相位绿灯时间为约束，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的车辆平均延误最小为目标，建立了信号协同配时方案。以位于苏州市高新区内有轨电车沿线的两个相邻交叉口为例，采用实际数据验证所建立的方法，并设置钩形弯渠化方案。将设置的钩形弯交叉口与其相邻常规交叉口的信号协同作为改进方法，在VISSIM软件中对比分析改进方案与现状方案的车辆延误指标。实验结果表明，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口的信号协同优化方法可有效提高交叉口的通行能力，尤其是干道直行机动车的通行能力，可降低车辆的平均延误。     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

单快拍相干信号自适应波束形成方法

针对低快拍条件下相干信号波束形成问题,提出一种单快拍相干自适应波束形成方法。首先,构造Duvall特征消除器滤除阵列接收信号中的期望信号,再利用空间平滑方法解相关。然后,依据Hung Tuner算法对平滑后的协方差矩阵进行Gram Schmidt正交化,快速重构干扰信号子空间。最后,将静态权矢量在干扰子空间内的正交投影作为波束形成最优权矢量。该算法可有效避免协方差矩阵求逆和特征分解造成的复杂计算,且能降低由于期望信号泄露造成的子空间估计误差,在单快拍条件下性能良好。仿真分析验证了算法的优越性和理论分析的有效性。     

带有白噪声的Berger方程随机吸引子

考虑带有白噪声的Berger方程解的随机渐近性行为, 用渐近先验估计技术和算子分解方法, 通过引入同构映射构造等价过程, 证明随机吸引子在(H²(U)∩H¹₀(U))×L²(U)中的存在性.     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

小波分析在证券分析中的应用

传统股市投资分析中的证券分析方法之一———MACD法 ,利用DIF的移动平均值以确定证券的买卖时机 ,存在着时滞性 ,对非平稳的股市信息分析不能及时、较好地刻画股市的基本变化趋势 .作者根据证券投资理论 ,建立了相应的证券投资分析数学模型 ,根据小波分析多尺度分析能力强的特点 ,利用小波分解提取反映股市基本变化趋势的低频信息 ,改进了传统分析方法 ,建立了改进后的数学模型Ⅲ .该模型求解方便 ,同时与实际模型较好地逼近 ,具有时效性 .此外 ,以路桥建设股票 14 0个交易日的DIF和MACD值作为原始数据 ,用Matlab作为工具进行计算 ,求解模型Ⅲ .结果表明 :与传统分析方法相比 ,从模型Ⅲ中能得到更多的买卖点信息 ,而且价差更大 ,效果显著 ,充分显示了小波分析在股市技术分析中的强大生命力     

液压支架压力变送器的电路设计

分析了液压支架的压力特性并提出对压力变送器的技术要求，阐述了压力传感器的选择和外围电路的设计，对压力变送器的信号调理电路进行了仿真分析。     

探针式水位跟踪仪的设计与应用

介绍了水位跟踪原理,分析了一种新型的探针式水位跟踪仪及其构成。