一种基于ICA的机械缺陷超声信号提取方法

针对强噪声背景下缺陷超声回波信号检测的问题,利用了基于独立分量分析的方法进行缺陷信号的提取。该方法首先对观测信号进行JADE分解,得出多导独立分量,再根据赫斯特指数,分离缺陷信号和噪声信号。通过对仿真和实测缺陷超声信号的去噪实验研究,结果表明,与小波去噪方法相比,ICA去噪方法能够得到很好的信噪比,有利于强噪声背景下缺陷的去噪处理及微弱信号的提取。     

采用压缩感知和GM(1,1)的无线传感器网络异常检测方法

针对当前无线传感器网络(WSNs)异常检测算法的检测准确率较低同时影响网络能耗均衡的问题,提出了一种基于改进压缩感知(CS)重构算法和智能优化GM(1,1)的WSNs异常检测方法。首先,通过建立双层异质WSNs异常检测模型,并采用压缩感知技术对上层观测节点收集到的下层检测节点温度测量数据进行处理,同时结合温度数据稀疏度未知特点,构造有效的稀疏矩阵和测量矩阵,并重新定义测量矩阵正交变换预处理策略,使得CS观测字典满足约束等距(RIP)条件;其次,重新定义了离散蜘蛛编码方式,蜘蛛种群不断协同进化,以获得稀疏结果中非零元素的位置信息,利用最小二乘法得到非零元素的幅度信息,实现了对未知数量检测节点数据的精确重构。在此基础上可以由蜘蛛种群迭代进化得到优化后GM(1,1)的参数序列,通过检测参数序列的相关阈值来判定节点是否发生异常。实验仿真结果表明,与OMP-IGM等异常检测方法相比,该方法的异常检测准确率提高了约7%~33%,网络能耗降低了约18%~43%。     

交叉更新参考信号的振动主动控制方法

针对参考频率与振源信号频率不一致时自适应前馈式振动主动控制方法无法取得良好控制效果的问题,提出了一种交叉更新参考信号的方法。该方法将余弦、正弦信号分量通过交叉更新得到带有幅值和相位信息的初始信号,再经正交化处理来保证正弦、余弦信号幅值稳定且只含有相位的更新信息。结合传统的滤波-X最小均方(FXLMS)方法,通过带通滤波器,有效滤除了谐波成分的残余振动信号,从而形成了一种振动主动控制方法。仿真和试验结果表明,振动主动控制方法能够在获得的参考信号频率不准确的情况下,通过交叉更新参考信号将参考信号频率收敛到实际的振源信号频率,在无法获得准确的振源信号频率的条件下进行有效的振动主动控制。     

残留边带调制包络检波法原理研究

从残留边带(VSB)调制原理出发，提出一种在发送端发射强载波。从而用包络检波法对、VSB进行解调的方法，并对其抗噪声性能进行了详细的分析介绍．把VSB的滤波器分解成三个部分，每个部分分别为双边带(DSB)或单边带(SSB)信号方式．然后把三个信号叠加即可得到VSB．再叠加上接收到的强载波。用包络检波法检测出基带信号．该系统设备简单，易于实现，并且有较好的抗噪声性能．     

工作市场信号博弈混同均衡通式

提出双混同均衡的概念，作为对混同均衡的推广，基于该概率，给出了工作市场信号博弈混同均衡的一般形式，因而，普通的混同均衡都是它的特例。     

现代信号处理的研究热点探讨

本文阐述了现代信号处理的主要特点，并分析指出了现代信号处理与传统信号处理在思想 和方法上的不同。随后，本文概要地介绍了几种现代信号处理的研究方法，并分析指出了现代信号处理的发展方向。     

分数阶傅里叶变换在Chirp调制信号中的应用

利用分数阶傅里叶变换离散算法的定义和量纲归一化原理,分析了一种将连续FRFT直接离散化的算法,并对该算法在处理Chirp信号中存在的不足进行了改进,简化了该算法的计算量.研究了基于FRFT的Chirp信号的解调过程,确定了能量聚集的最优分数阶阶次.     

基于FPGA的数字调制信号发生器设计

本文采用直接数字频率合成技术(DDS),根据通信系统中数字调制方式的理论基础,利用FPCA的DSP开发工具DSP Builder对基本DDS建模,并由该DDS模块实现数字调制信号2ASK、2FSK、2PSK,同时用ModelSim和QuartusⅡ进行功能仿真和时序仿真,仿真结果表明设计方法的正确性和实用性.     

浅谈地铁信号系统无线通讯传输的抗干扰措施

文章着重对无线通讯传输抗干扰技术中数据通讯的安全性进行分析,并通过对当前无线通信中遇到的几种典型干扰源进行了介绍,针对性的提出了集中可行的防范措施。为地铁信号无线通讯系统中的抗干扰技术发展提出了一些合理化的建议。     

三维参数联合估计的免疫记忆量子克隆算法

针对信号相位匹配奇异值分解(SVDSPM)算法中参数联合估计耗时长的问题,提出了免疫记忆量予克隆算法(IMQCA).该优化算法引入模拟退火机制修正量子旋转门函数的旋转角度值,构建记忆单元保留进化历史最佳抗体,并结合克隆算子加速种群收敛.由SVDSPM平面阵算法构造了IMQCA的目标函数,提出了同时估计信号方位角、俯仰角和频率的SVDSPM联合估计算法.仿真结果表明,IMQCA算法的方位估计精度与传统的SVDSPM算法相当,但计算耗时仅约为后者的10 %,且低信噪比下的性能优于MUSIC方法.在-10 dB信噪比下,IMQCA所得方位角、俯仰角和频率的标准差分别比标准遗传算法小6.659°、9.645°和28.634 Hz,比量子免疫克隆算法小0.789°、1.075°和0.864 Hz.