基于深度学习模型的电力变压器故障声音诊断方法研究

利用声音信号对电力变压器进行故障诊断是一种不停机的设备维护方法,可以诊断变压器故障类型或预测故障产生的时间。声音诊断相对于其他诊断方式有许多优点,但是传统的声音自动诊断方法识别率不够理想。为了探索深度学习技术在声音故障诊断方面的可行性,本文采集了真实变压器在正常状态、老化和放电两种故障运行状态下发出的声音信号,对信号分别进行了声谱图转换和梅尔对数谱图的转换,输入一种高效轻量级卷积神经网络--Mobile Net深度学习模型中开展了训练。训练结果表明,将卷积神经网络应用在变压器故障声音诊断上能够得到较高的准确率,尤其是采用梅尔对数谱图对三种状态下识别准确率均能达到99%以上,而采用声谱图进行训练对放电类型的故障识别率较高,老化故障识别率不够理想。     

SISO无线认知传感网宽带波形设计与优化

宽带波束形成是无线认知传感网中的一个重要研究课题。我们可以根据系统性能的不同要求或目标,对波形进行设计或优化,且为了达到性能增益,波形应当动态适应波形分集运行环境。文章分析采用非相干接收机的SISO(单输入单输出)无线认知传感网宽带波形设计原理,设计基于积分窗口内部和外部能量折中的符号间干扰降低算法,最后提出基于CVX(并发版本系统)工具的二进制波形设计优化算法和基于SDP(半定规划)的三元波波形设计优化算法。     

LTE—Advanced SONft配置研究

引入LTE—Advanced意味着网络集成和运行面临更大的挑战。运营商致力于最大限度地降低运营尝试和成本,尤其是在早期部署阶段。建立和优化网络的探索非常重要,且通常需要经历较长时间。为了最大限度降低网络运行费用,提供自组织网络（SON）是LTE—Advanced的主要目标之一。文章介绍了自组织网络的产生背景,给出了自组织网络的基本架构,分析了自组织网络的主要功能,描述了自组织网络的自配置过程,提出了物理蜂窝标识的配置方法,最后研究了自动邻居关系（ANR）的更新过程。     

基于风险补偿模型的耐用设备占线租赁策略研究

传统的占线优化理论没有考虑到风险因素,其本质是一种无风险策略,具有一定的局限性,然而在现实中更多的人愿意利用风险来获得额外收益。基于此,本文结合交易费用与现实租赁市场中二手市场存在的情形,研究了耐用设备占线租赁的风险回报模型。风险回报模型是对最优确定性策略的拓展,且概率型预期风险回报模型是对确定型预期风险回报模型的拓展。通过数据分析表明风险回报模型能够有效地提高策略性能,从而使决策者可以根据自己的风险容忍度和预期选择最优的租赁策略。     

无线通信系统定位技术应用研究

随着智能手机和平板电脑的出现,LBS(基于位置的服务)得到了广泛应用,这些服务使用的位置信息主要是由智能手机内置的GPS(全球定位系统)接收器提供。除此之外,无线通信系统也可为用户提供定位信息。文章首先介绍Wi Fi和LTE(长期演进)中的4种位置辅助切换预测算法:纯LTE算法、最佳无切换延时算法、基于位置启发式预测算法和遗传算法。接着分析蜂窝移动通信系统中紧急呼叫情况下必须完成的3项工作:呼叫路由和对相关服务与站点紧急请求的调度、呼叫者或事故的位置报告、呼叫者或事故的位置精度估计,最后简要概括LBS在移动及位置感知广告、社交网络、导航和路线规划、手机游戏等领域中的应用。     

基于位置的无线通信系统资源管理方案研究

首先提出一种基于位置的ICIC(小区间干扰协调)方案和一种基于位置的辅助中继选择方案。对前一种方案,分析方案中的硬频率复用、部分频率复用和软频率复用三种频率复用策略的原理和优缺点;对后一种方案,通过获取无线通信系统中MT(移动终端)的位置、路径损耗和SNR(信噪比),采用传播模型对BER(比特误码率)做出估计。     

基于混沌并行遗传算法的多目标无线传感器网络跨层资源分配

提出了一种基于混沌并行遗传算法的多目标无线传感器网络跨层资源分配方法,该方法运用混沌序列和并行遗传算法来动态调整传感器网络节点的探测目标及通信时隙等参数,对资源分配方式进行跨层整体优化.在多目标无线传感器网络环境下,将本文方法与传统的随机分配方法、动态规划方法、T-MAC协议及S-MAC协议等资源分配算法进行了仿真比较.仿真结果表明,本文提出的混沌并行遗传算法具有通信时延小,目标检测成功率高等优点,在降低了无线传感器网络功率消耗的同时提高了对目标检测的实时性. 关键词： 无线传感器网络 无线资源管理 Henon映射 并行遗传算法     

一种虚拟环境声的录音和重放技术

介绍了一种在家居环境下模拟音乐厅音效的Ambiophonics技术的原理、特点和实现方法，以及存在的问题和应用前景。     

物联网中适用于内容搜索的实体状态匹配预测方法

对实体匹配用户内容搜索的状态进行预测可显著提高物联网搜索的效率,降低搜索过程的通信开销。该文提出等时距与周期内实体状态预测方法,估计实体在用户查询时刻的状态;设计了适用于内容搜索的有序验证方法,依据实体匹配用户查询内容的概率对实体进行排序验证,以保证用户搜索结果的可靠性。结果表明,所提实体状态预测方法具有较高的精度,结合所提预测方法与匹配验证方法的搜索机制具有较低的通信开销。     

特征关联编码对相似声目标学习记忆的影响

为了考察特征关联编码对相似声目标学习记忆的影响,对两组被试进行了相同任务的学习记忆实验.学习周期为13天,每天学习强度(声目标呈现次数)相同,学习结束后进行了遗忘测量,持续到第16天.对照组未采用任何特殊记忆方法,实验组在学习记忆任务时呈现听觉特征与数序关联编码信息.实验结果表明,实验组被试整体记忆饱和点出现较晚,且容量有显著提高,但记忆遗忘速率较大,不过保持量相对对照组更高.实验证明了听觉特征与数序关联编码能够提供有效的记忆编码信息,提升被试的学习记忆效率.