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1.
2.
本文针对背景噪声为冲击噪声的情况,提出了一种新的近场源二维参数估计方法.本方法利用协变异(或协变异系数)构造矩阵,并通过求根的方法估计近场源的方向角和距离参数.该算法可以抑制冲击噪声对估计性能的影响,同时具有无需谱峰搜索的优点.仿真实验证明了该算法的有效性. 相似文献
3.
4.
为了解决传统高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)对初值敏感,在实际训练中极易得到局部最优参数的问题,本文提出了一种GMM参数优化的新方法.将小生境技术与最大似然估计融入到遗传训练过程,形成了一种新的混合算法,缓解了遗传算法产生的"早熟"现象,提高了算法的局部搜索能力.采用自适应策略来控制交叉和变异算子,同时在适应度评价中融入了其他用户的区分性信息,提高了模型的分类精度,增强了GMM的泛化能力.实验表明,与传统和改进的两种方法相比,本文的方法都可以得到更优的模型参数,使得系统的识别率进一步提高. 相似文献
5.
频域分析法是线性自动控制系统的一种图形化分析法,用于分析系统的动态性能和稳态性能。利用Matlab/GUI界面设计工具与M文件编程结合,设计了自动控制系统频域分析的演示界面。该界面可进行系统参数设置,显示系统开环传递函数,绘制相应的对数坐标图,便于观察系统的组成或参数变化对系统性能的影响,能够满足课堂教学演示与课外仿真实验。 相似文献
6.
7.
利用希尔伯特变换进行谐波恢复 总被引:2,自引:0,他引:2
非高斯有色噪声中具有相位耦合的谐波恢复问题是迄今为止没有得到很好解决的问题,本文基于希尔伯特变换和高阶累积量提出一种新方法:HBSTCH-SVD-TLS。仿真实验表明,该方法不仅次好地解决了非高斯有色噪声中的具有二次相位耦合的谐波恢复问题,而且具有广泛的适用性。 相似文献
8.
9.
一种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了一种基于模拟电路故障诊断的神经网络方法。这种方法利用小波分解、数据标准化、主成分分析对输入数据进行预处理,采用k个神经元输出的前馈神经网络结构进行有效训练。该方法检测和识别故障准确率高,系统的鲁棒性和稳定性强。 相似文献
10.
文章在超薄势垒AlN/GaN异质结构上采用金属有机化学气相沉积(MOCVD)原位生长SiNx栅介质,成功制备了高性能的SiNx/AlN/GaN金属-绝缘体-半导体高电子迁移率晶体管(MIS-HEMTs)。深能级瞬态谱(DLTS)技术测试SiNx/AlN的界面信息,显示其缺陷能级深度为0.236 eV,俘获截面为3.06×10-19 cm-2,提取的界面态密度为1010~1012 cm-2eV-1,表明MOCVD原位生长的SiNx可以有效降低界面态。同时器件表现出优越的直流、小信号和噪声性能。栅长为0.15 μm的器件在2 V的栅极电压(Vgs)下具有2.2 A/mm的最大饱和输出电流,峰值跨导为506 mS/mm,最大电流截止频率(fT)和最大功率截止频率(fMAX)分别达到了65 GHz和123 GHz,40 GHz下的最小噪声系数(NFmin)为1.07 dB,增益为 9.93 dB。Vds = 6 V时对器件进行双音测试,器件的三阶交调输出功率(OIP3)为32.6 dBm,OIP3/Pdc达到11.2 dB。得益于高质量的SiNx/AlN界面,SiNx/AlN/GaN MIS-HEMT显示出了卓越的低噪声及高线性度,在毫米波领域具有一定的应用潜力。 相似文献