基于多最小二乘支持向量机的草酸钴粒度软测量

提出了一种基于改进的鲁棒学习方法(improved robust learning algorithm,IRLA)的多最小二乘支持向量机(multipleleast squares support vector machine,Multi-LSSVM)建模方法,用以解决非线性系统建模问题。该方法通过Bootstrap算法复制出训练集样本空间上的多个样本子空间,训练出多个成员最小二乘支持向量机模型,然后应用改进的鲁棒学习方法对成员最小二乘支持向量机模型的权重进行优化融合,从而使多最小二乘支持向量机模型具有较高的准确率和泛化能力。通过仿真实验,验证了方法的有效性;并将其应用于湿法冶金合成过程草酸钴粒度软测量建模问题,获得了比单个最小二乘支持向量机模型方法更高的预测精度。

在线鲁棒最小二乘支持向量机回归建模

鉴于工业过程的时变特性以及现场采集的数据通常具有非线性特性且包含离群点,利用最小二乘支持向量机回归(least squares support vector regression,LSSVR)建模易受离群点的影响.针对这一问题,结合鲁棒学习算法(robust learning algorithm,RLA),本文提出了一种在线鲁棒最小二乘支持向量机回归建模方法.该方法首先利用LSSVR模型对过程输出进行预测,与真实输出相比较得到预测误差;然后利用RLA方法训练LSSVR模型的权值,建立鲁棒LSSVR模型;最后应用增量学习方法在线更新鲁棒LSSVR模型,从而得到在线鲁棒LSSVR模型.仿真研究验证了所提方法的有效性.

基于分数阶傅立叶变换的伪码体制引信线性调频干扰抑制技术

分析线性调频(LFM)干扰对伪码体制引信相关检测性能的影响,结果表明当LFM干扰超出伪码体制引信自身抗干扰容限时,相关输出严重恶化,因此必须在相关检测前对LFM干扰进行抑制。通过对LFM干扰信号分数阶傅立叶变换计算结果的分析,提出在分数阶域进行LFM干扰抑制的方法;为避免固定门限方法在强干扰情况下造成有用信号的损失,提出了自适应门限的干扰抑制方法。通过仿真分析发现该方法能够有效消除LFM干扰,相关输出曲线明显改善,信干比得到显著提高。

基于周期模糊函数的伪码调相与正弦调频复合引信信号参数提取技术

伪码调相与正弦调频(PRCPM-SFM)复合引信信号参数提取是实施引信欺骗性干扰的前提。针对噪声背景下的PRCPM-SFM复合引信信号,通过分析PRCPM-SFM复合引信信号的周期模糊函数,研究了利用周期模糊函数抑制噪声的机理,根据引信信号周期模糊函数的特点,设计了在模糊函数变换域的参数提取算法。仿真分析表明,该方法能有效提取出引信信号特征参数,具有较好的噪声抑制能力。

基于延时变化量估计的伪码引信抗欺骗式干扰方法

为抑制作用于伪码引信的欺骗式干扰,提出了基于延时变化量估计的正交投影抗干扰方法。该方法利用干扰与目标回波的延时变化量差异将其区分,通过互相关获得干扰延时估计。利用获得的干扰延时信息构造干扰正交投影矩阵,干扰通过正交投影被滤除。最后采用该方法对欺骗式干扰作用下的伪码引信进行了仿真实验,结果表明该方法能有效抑制干扰,有用信号失真很小,抗干扰后信号与理想回波信号基本吻合。

湿法冶金草酸钴粒度分布混合建模方法

由于缺乏有效的检验手段,无法实现湿法冶金合成过程草酸钴粒度分布的实时检测.提出了一种支持向量机(SVM)与合成过程动态机理模型相结合的混合建模方法,用以预报草酸钴的粒度分布.通过分析合成过程机理,利用粒数衡算、物料衡算关系建立动态机理模型;利用支持向量机来对不能用机理模型表现的合成过程的动态特性进行误差补偿.仿真分析验证了该方法相比于机理模型的有效性,将其应用到实际生产过程中,取得了满意的效果.

基于FRFT的伪码引信自适应LFM干扰对消方法

该文分析了LFM干扰对伪码引信相关输出的影响,当干扰强度超出伪码引信自身的抗干扰容限时,相关输出严重恶化,因此必须采取相应的抗干扰措施。考虑到LFM干扰与伪码引信有用信号间存在着强的时频耦合,提出了基于FRFT的自适应干扰对消方法。该方法首先对观察信号进行FRFT,估计干扰的特征参数,利用估计出的干扰参数构造自适应干扰对消器,将干扰去除。仿真表明,该方法能够有效滤除LFM干扰,相关输出得到显著改善,该方法对单分量和多分量干扰均有效,不受交叉项影响。

基于平方变换原理的伪码引信中噪声调频干扰抑制方法

分析了噪声调频干扰对伪码引信相关输出的影响,分析发现当干扰强度超出伪码引信的抗干扰容限时,其相关输出严重恶化,因此必须对其进行抑制。考虑到噪声调频干扰和有用信号之间存在着强的时频耦合,文中采用两次平方变换方法以实现干扰和有用信号的频谱分离,然后通过传统滤波方法将有用信号提取出来。通过仿真分析发现该方法能有效消除干扰,相关输出得到显著改善,尤其是对强干扰,干扰抑制效果更佳。

分形随机噪声信号处理的小波谱相关方法

提出了广义小波谱相关的概念,简要分析了其基本性质及其与谱相关的关系,通过对白噪声的谱相关和小波谱相关特性的研究,推导出分形噪声的小波谱相关函数,通过与白噪声的对比研究,分析了分形随机噪声在小波谱相关域的特性.考虑实际海杂波的特性,提出了一种分形噪声调幅调频的海杂波模型,分析了海杂波在小波谱相关域的表现,体现了小波谱相关对海杂波处理的优势.利用小波谱相关对分形噪声背景下的伪码脉冲串信号进行了识别仿真,结果表明该方法能有效抑制分形噪声,准确提取信号参数.

伪码引信抗欺骗干扰的互相关正交投影联合法

针对伪码引信中抗欺骗干扰的问题,提出了互相关与正交投影联合法。首先干扰作用下的伪码引信视频信号与伪码产生器产生信号进行互相关,通过门限检测法获得相关峰数目,若存在一个相关峰,不进行抗干扰处理,若存在两个相关峰,通过相关峰值检测估计干扰延时,利用该延时信息和伪码产生器产生信号获得正交投影矩阵,干扰通过正交投影被滤除。仿真分析发现该方法能有效滤除干扰,抗干扰后信号与理想回波信号基本吻合。

基于ZAM分布的伪码调相与正弦调频复合引信信号特征参数提取技术

伪码调相与正弦调频引信信号特征参数提取是对该引信进行有效欺骗性干扰的前提。为提取特征参数,提出了基于ZAM分布的信号特征参数提取方法。首先对侦察的复合引信信号进行ZAM变换,将ZAM分布图进行投影获得负尖峰位值,通过搜索最小时间间隔提取伪码特征参数,利用峰值跟踪曲线提取正弦调频信号的特征参数。仿真分析表明,该方法能有效提取复合引信信号的所有特征参数。

基于DEHT的伪码引信中多分量FM干扰抑制方法研究

在介绍离散进化变换(DET)和离散进化哈夫变换(DEHT)的基本原理基础上,详细分析了伪码引信中基于DEHT的多分量FM干扰抑制方法。接收信号首先通过DEHT估计干扰瞬时相位,并通过递归校正方法减小相位估计误差,利用估计出的干扰瞬时相位设计了一时变级联滤波器,逐个消去FM干扰。对不同干信比(ISR)情况下的干扰抑制前后的相关输出进行了仿真分析。分析结果表明,该方法能有效地去除干扰,相关输出得到显著改善。

伪码调相连续波引信压制式宽带干扰抑制的包络滤波方法

该文分析了几种典型压制式宽带干扰(BPSK干扰、调频干扰)对伪码调相连续波引信相关输出的影响。分析发现当干扰强度超出伪码调相引信的抗干扰容限时,其相关输出严重恶化,因此必须在相关检测前对上述干扰进行抑制。提出了一种通过包络滤波的宽带干扰抑制新方法。接收信号经过正交解调输出I,Q两路信号,由I,Q 两路分量获得解调信号的瞬时包络和瞬时相位。包络序列在变换域通过门限滤波去除有用信号和白噪声成分从而得到干扰信号包络。利用滤波后的包络和瞬时相位重构出干扰同相信号,最后将干扰信号从I路放大信号中去除即得到所需信号。仿真分析发现该方法能较好地抑制干扰,尤其是对强干扰,相关输出得到明显改善。该方法计算简单,易于理解,容易工程实现。

基于时频分析的伪码引信信号参数提取算法

伪码引信信号特征参数提取是对伪码引信进行有效欺骗性干扰的前提。需提取的伪码引信信号特征参数包括:引信载频、伪码码元宽度、伪码周期和码型。为提取上述参数,从时频域出发,采用的方法为赵-阿特拉斯-马科斯时频分析法(ZAM分布)。分析了伪码引信信号的ZAM分布,结合伪码特征,基于ZAM分布图提出了信号特征参数提取算法。仿真分析表明,该算法能有效提取伪码引信信号的特征参数。

信号与系统课程改进教学方法研究

信号与系统课程理论性强、定理、概念及公式多,因而教学难度大、教学效果差。针对传统教学的不足,本文研究了该课程的改进教学方法,包括比较式教学、多媒体教学与传统板书相结合,重视习题课,加强实践教学环节等内容。实践表明,改进教学方法能够取得较好的教学效果。

基于平方变换原理的伪码引信抗BPSK干扰方法

分析了BPSK干扰对伪码引信相关输出的影响,分析发现当干扰强度超过引信抗干扰容限时,其相关输出严重恶化,因此必须采取相应措施对其进行抑制。考虑到BPSK干扰和有用信号之间存在着强的时频耦合,提出采用两次平方变换方法以实现干扰和有用信号的频谱分离,然后再通过传统滤波方法将有用信号提取出来。仿真结果表明该方法可以有效地消除干扰,使相关输出得到显著改善,尤其是对强干扰效果更佳。

基于时频分布的伪码引信抗AM-FM干扰技术

分析了 AM-FM 干扰对伪码体制引信相关检测的影响,分析表明,当 AM-FM 干扰强度超出伪码体制引信的抗干扰容限时,其相关输出严重恶化,必须在相关检测前去除 AM-FM 干扰。通过 Wigner-ville 分布将被 AM-FM 干扰污染的引信回波信号转换到时频域,在时频域构造一时频滤波器,然后利用时频重构技术恢复出 AM-FM 干扰,最后在时域将恢复出的干扰从接收的引信回波信号中减去从而抑制掉了 AM-FM 干扰。通过仿真分析发现该方法能有效地去除强干扰,相关输出得到明显改善。

基于极性变换的伪码引信宽带干扰抑制技术

提出了一种基于极性变换的干扰抑制新技术,接收信号首先经过极性变换分别得到幅度序列和相位序列,其中幅度序列在变换域通过门限滤波去除有用信号和白噪声成分,相位序列和滤波后的幅度序列通过极性反变换重构出干扰信号,最后将从接收信号中将重构出的干扰信号减去,即得到所需信号。通过仿真分析发现该方法能较好地抑制干扰,尤其是强干扰,相关输出得到明显改善。

气候变化背景下光核桃的潜在分布区和生态位变化

【目的】探究气候变化对光核桃分布和生态位的影响,为光核桃资源的保护和开发提供理论支撑。【方法】本研究根据光核桃的216条地理分布数据,结合11个气候、土壤和地形因子,调用ENMeval程序包优化后的最大熵值模型(MaxEnt)模拟我国光核桃潜在分布区在未来3种气候条件下的空间分布格局,并使用ecospat软件包分析光核桃气候生态位变化,以确定影响光核桃分布的主要环境变量。【结果】(1)优化后的MaxEnt模型可准确预测光核桃的潜在地理分布区,分布区主要位于青藏高原和云贵高原等较高海拔地区,总面积约为360711.8 km2,其中拉萨河谷、雅鲁藏布江中游河谷、怒江、澜沧江、金沙江等干热河谷等地为光核桃高度适生区;(2)在未来气候条件下,光核桃适生区整体呈向西南收缩趋势,生境适宜度总体呈下降趋势;(3)影响光核桃分布的主要环境变量为气温年较差、等温性和海拔,光核桃未来时期与当前时期生态位的重叠率随气候变化加剧逐渐降低。【结论】随着未来气候变化,我国光核桃适生区将向纬度与海拔相对较高的地区进行迁移,光核桃气候生态位也将与当前生态位逐渐分化,温度和海拔是影响光核桃分布的主要环境因子。基于上述结果,我们应在当前和未来环境适宜度均无显著变化的区域设立保护地,以减少全球气候变暖影响,同时也可避免人类活动对光核桃资源的进一步破坏。

薄壁结构加工误差预测与控制研究进展

薄壁结构因质量轻、比强度高被广泛应用于航空航天领域,但因其结构复杂、刚性弱、材料去除率高等特点,铣削加工的零件成品容易出现形位误差,严重影响其使用性能,因此对薄壁结构加工误差的控制具有重要现实意义。通过对薄壁结构加工特点进行分析,总结薄壁结构加工误差来源;根据加工误差来源介绍了薄壁结构不同类型的加工误差,即装夹定位、切削负载、切削振动、机床误差、残余应力以及多工序加工引起的加工误差;然后从这6个方面总结归纳薄壁结构加工误差的预测模型和控制方法;最后阐述了薄壁结构铣削加工误差控制方法的当前挑战和未来发展趋势。