角钢临界应力测试方法研究

为研究出切实可行的输电铁塔地线支架角钢现场应力测试方法,本文设计了不同应变片与应变花组合的三种测试方法对角钢进行应力测量,通过分析各点应力测量值与真实临界应力值的关系,最终提出一种合理的临界应力应变测试方法.     

用于图像传输的改进的LDPC码译码算法

为了改善改进的加权比特翻转(IWBF)算法的误比特率性能以及译码收敛速度,结合并行比特翻转算法的特性,提出了在IWBF算法的每次迭代中一次更新多个比特的标准,并将这种算法应用于图像传输中。仿真结果表明,改进的算法不但误码性能优于IWBF算法约0.5 dB,性能明显改善,译码收敛速度也大大提高,并能实现图像的快速高质量传输。     

相控阵雷达中仅相位的工程应用研究

当今相控阵雷达的应用越来越广泛，利用相控阵雷达可灵活控制其移相器状态这一优点，仅用控制相位，即控制驱动称相器的波控码子，就可在不加雷达设备量的前提下实现某些功能，如：改善天线副瓣性能、特殊波束形成等，本文结合某全固态三集上控阵雷达的研制过程，深入研究了仅相位加权在相控在线系统中的工程应用。     

一种MTD的优化设计及实际应用

根据某型雷达的具体情况，MTD的滤波器组采用了切比雪夫加权设计方法，对相关的信号处理方法如恒虚警检测等关键问题作了讨论。测试结果表明，该MTD系统对地杂波的抑制比大于55dB，对动杂波的抑制比大于45dB，能够达到较好的动目标检测效果。     

基于加权总体最小二乘正则化方法的混合滤波器组最优化设计

模拟分析滤波器组的实现欠理想、系统噪声以及数字综合滤波器有效阶数实现所带来的系统误差均有可能造成混合滤波器组的设计出现解不稳定、无唯一解等病态问题,影响混合滤波器组的准确重构效果。本文首先给出了满足准确重构条件下,以综合滤波器组频域响应为求解变量的混合滤波器组线性求解模型。针对线性方程中系数矩阵以及目标向量受扰动误差影响特点,提出一种新的基于加权总体最小二乘正则化算法的IIR形式综合滤波器设计方法。算法以系统扰动误差最小化为目标函数,根据随机误差变量的二阶统计特性,采用加权总体最小二乘算法抑制滤波器实现误差以及随机噪声等扰动因素影响,使得到的综合滤波器组频域响应解的加权误差平方和最小化,并通过Tikhonov正则化方法优化病态情况下方程组解的稳定性。提出一种IIR类型的综合滤波器系数的求解算法,并利用正则化方法优化滤波器系数,提高系统稳定性。该方法可应用于过采样混合滤波器组的设计。仿真结果表明该算法的有效提高系统鲁棒性和改善重构性能。      

基于EMD和SVD的光电容积脉搏波信号去噪方法

光电容积脉搏波采集过程中存在基线漂移和高频噪声会给后续人体生理参数的测量带来困难,因此消除噪声干扰是准确进行相关生理参数测量的关键问题。提出一种结合经验模态分解和奇异值分解的去噪方法。该方法采用经验模态分解将光电容积脉搏波信号分解为若干个固有模态函数,通过功率谱密度判断代表基线漂移信息的固有模态函数获得基线漂移曲线;使用奇异值分解处理光电容积脉搏波信号中的高频噪声,针对传统的差分谱法无法准确识别奇异值有效阶次的不足,提出加权能量贡献率的方法选取奇异值的有效阶次。实验结果表明,该方法能有效消除光电容积脉搏波信号中的基线漂移和高频噪声,这对光电容积脉搏波信号检测精度的提高具有重要意义。     

可重构分组密码逻辑阵列加权度量模型及高能效映射算法

针对基于粗粒度可重构阵列结构的分组密码算法映射情况复杂、难以实现统一度量的问题,该文采用多目标决策手段,以性能及功耗参数为决策目标,基于分组密码算法轮运算及粗粒度可重构阵列结构特征约束,提出了一种面向分组密码算法映射的加权度量模型.同时,采用主客观综合分析法,定义了模型权重参数的计算方式,从而通过配置合理的权重参数,以高能效映射算法实现差异化的映射.为了降低决策时间,该文进一步提出了基于二进制编码的枚举搜索算法,实现了最优映射结果搜索与映射矩阵建立的并行,使决策的时间复杂度降至O（2ⁿ）.实验结果表明,该文提出的加权度量模型能实现高效的分组密码算法映射方案决策,单位面积性能提升了约14.2%,能效提升了约一倍.     

一种新的图像去噪混合滤波方法

为了去除图像中混入的脉冲噪声和高斯噪声,提出了一种基于自适应中值滤波和模糊加权均值滤波的混合滤波方法.该方法首先进行噪声检测把受高斯型噪声污染的像素和受脉冲型噪声污染的像素区别开来,然后对受高斯噪声污染的像素采用模糊加权均值滤波算法,而对受脉冲噪声污染的像素则采用改进的中值滤波算法进行去噪.仿真结果证明,该方法更具有实用性和有效性.     

肌电模糊熵特征的加权核FDA跌倒识别

针对跌倒常常对老年人的健康构成严重危害的问题.本文设计了一种基于肌电信号的跌倒检测方法,首先提取腓肠肌和股外侧肌的sEMG的模糊熵特征作为特征向量,然后,针对日常活动动作类(Activities of Daily Life,ADL)的数目远多于跌倒类导致的数据集不平衡的问题,提出了加权核Fisher线性判别方法,采用相应的平衡参数来调节样本核矩阵,最终,将跌倒与行走、蹲下和坐下辨识出来.实验结果表明,该方法跌倒平均识别率96.7%,ADL平均识别率99.4%,识别结果优于其它分类方法.     

传感器网络中航迹关联的加权模糊聚类算法

提出一种基于特征加权的模糊聚类算法用于传感器网络中的航迹关联.该方法首先将分布式多传感器获得的航迹进行数据同化,然后通过同步采样将所有航迹映射为高维空间中的一组点集,最后通过特征加权的模糊c均值(FCM)聚类算法实现航迹的分类关联和信息融合.在聚类算法中通过ReliefF算法实现了特征权值的自动确定,自适应地考虑了不同时刻航迹位置对数据关联的不同影响.实验结果表明本文提出的航迹关联算法不仅具有良好的关联效果,而且通过特征的自适应加权提高了信息融合质量.