VCD综合测试图设计及计算机生成

在分析ＶＣＤ系统测试及测试信号生成原理的基础上着重阐述了ＶＣＤ综合测试图的设计和计算机生成。     

面向窄带通信信号的相位谱时差估计方法研究

对窄带通信信号采用相位谱法进行时差估计,由于信号能量谱非平坦,会出现相位解绕效果较差的现象,对此本文提出一种改进的加权最小二乘拟合方法,以更加合理地利用解绕后的相位数据,从而提高相位谱法时差估计精度。同时结合改进的最大似然相位谱法,本文还设计一种简单实用的面向窄带通信信号时差估计的频域数据压缩方法,以求在时差估计精度和数据传输量之间获取较好平衡。经仿真验证,改进的相位谱时差估计方法较大程度地提高了窄带通信信号的时差估计精度,同时,基于改进相位谱法的数据压缩可以实现用时差估计精度的适度降低换取数据传输量的大幅度减少,具有在资源有限的传感网等场合的良好应用前景。      

智能天线技术综述

综合、详细地论述了智能天线工作原理、信号模型、波束形成算法和应用现状,并提出了目前在智能天线技术研究方面亟待解决的主要问题。     

超声多普勒血流自小波相关分析及STFT方法的对比研究

论文阐述了短时傅里叶变换(STFT)在分析长时间非平稳随机血流信号时产生的误差,提出了一种用于超声多普勒血流信号分析的自小波相关分析(AWCA)方法.小波变换灵活可变的时频窗,在分析多普勒血流信号时更具有优势.文中给出了超声多普勒血流仿真信号,并用此信号进行了相应的短时傅里叶与自小波相关的结果分析.对比分析结果表明,自小波相关分析方法不仅适合于分析具有非平稳性的多普勒血流信号,而且能够提供更好的位置和频率分辨特性.     

弱纹理环境下基于线条的图像位姿恢复

近年来,随着图像传感器的快速发展,基于视觉的定位技术越来越受到研究学者的关注。典型的视觉定位技术是即时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)。传统的SLAM一般是通过对图像中的特征点进行提取并计算描述子,但是在室内场景下,环境多为弱纹理情形,如走廊,墙壁等。文中提出了一种轻量级的、快速的基于线条特征进行图像间的位姿恢复的方法。实验结果显示,和基于特征点方法相比较,文中提出的方法在弱纹理环境下能够恢复出欧拉角的误差不大于5度,计算时间大约减少了2~3倍。     

基于GPRS的远程心电实时诊断系统

研制了一种基于GPRS的远程心电实时诊断系统,系统基于微弱信号的采集、放大、处理、远程传输、分析、诊断、反馈思路。利用导联引出心电信号,预调理后将其作输入信号给高精度数据采集单片机C8051F350,利用单片机对输入信号进行软滤波数据打包处理。处理的结果通过GPRS网络传送医疗机构的终端系统,一方面供专家会诊,另一方面在终端系统通过Labview可视化编程进行数据分析、信号特征量提取和专家数据库对比等方法,使系统具有一定的自动诊断功能,以便解决当前诊断不及时以及治疗不及时而导致病人出现死亡的情况。     

结合LSTM与CNN的野外车辆声信号分类

针对野外环境下微声传感器采集的小型轮式车、大型轮式车和履带车3种车辆声信号受风噪影响严重、分类性能较低的问题,提出了一种长短时记忆网络(LSTM)与多尺度、多层次特征融合卷积神经网络(CNN)相结合的分类算法——野外车辆识别算法(FVNet).该算法先采用一层LSTM网络提取声信号的时序特征,充分利用声信号的长时依赖关...     

参数弱固定法反演地表温度

提出了弱固定敏感参数、控制信息流向目标参数的地表温度反演方法.从热红外辐射传输机理出发,以MODIS为数据源,构建辐射传输方程,同时反演包括地表温度、大气平均温度、中红外(3～5μm)、远红外(8-14.5 μm)6个波段的大气透过率和发射率共计14个参数.以MODTRAN模拟数据和重庆地区MODIS遥感影像为实验数据...     

光参量振荡器泵浦源的理论研究与优化设计

研究了作为光参量振荡器的泵浦源1064nm声光Q Nd:YAG激光器.从Nd:YAG激光特性出发,介绍了LD端面抽运Nd:YAG调Q固体激光器的特性,对谐振腔结构进行了等效、分析和数值计算,给出了稳腔条件和腔中振荡光斑随腔长的变化曲线.对调Q脉冲形成过程的速率方程进行了数值计算,得到脉冲形状,分析了泵浦光脉冲形状和脉宽对参量振荡信号光的影响.所得结果对产生高质量、宽调谐、高转换效率的光参量振荡器具有一定的指导意义.     

基于希尔伯特谱的瞬时频率滤波方法

含有色噪声的非平稳信号的滤波去噪一直是未能很好解决的问题,传统的傅立叶分析方法不适用于此类信号的分解及滤波,而小波域滤波效果也不理想.本文提出一种基于希尔伯特谱的瞬时频率滤波方法,并和经验模态分解滤波、基于经验模态分解的小波阀值滤波方法的信噪比进行比较.仿真实验结果表明基于希尔伯特谱的信号分解及滤波去噪方法具有更高的信噪比.