基于OBE理念的“系统仿真”课程过程性考核模式研究与实践

基于“新工科”创新型人才培养和OBE理念,根据“系统仿真”课程内容及特点,以实践能力培养为目标,引入项目驱动,采用多层次的过程性考核办法。第一层次注重教学过程考核,用平时成绩督促和检查学生完成学习任务的情况;第二层次采用上机考试,考核学生基础知识的掌握和软件应用;第三层次引入项目实训,鼓励学生理论联系实际,考查学生解决问题的能力。实践表明,该方法能够激发学生的学习兴趣和好奇心,达到自动控制、电气控制、通信、电子等多个学科融合,提高学生分析解决问题能力和创新实践能力。

基于云模型和余弦跳跃权重的改进蛙跳算法

标准蛙跳优化算法(SFLA)有寻优精度低和易陷入局部收敛区域的缺点,为提高其性能,提出一种基于云模型局部搜索和余弦跳跃权重更新位置的改进蛙跳算法(CSFLA).首先通过Tent混沌映射和反向学习生成种群,使种群的分布更均匀,利用云模型的正态特性对子群中的优秀个体的所在区域进行探索.同时,对种群中其他个体引入基于余弦函数的跳跃步长权重,使该权重在整个迭代过程中由高以不同的速率下降,提高种群的全局搜索能力.最后,将CSFLA与多个优化算法在不同类型的测试函数上进行了比较.结果表明,CSFLA具有更好的收敛速度和精度,能有效找出全局最优解.并且将改进算法应用至旅行商问题,该算法可以找到总路程更短的路线.

一种分数阶微积分算子的有理函数逼近阶数最小化方法

针对分数阶微积分算子的实现问题,基于对数幅频特性,导出分数阶积分算子1/sγ(0<γ<1)的一种有理函数逼近公式,该式与Manabe提出的公式类似,但比它更便于分析和应用,讨论了该式应用范围的拓展。为了改善相位逼近精度,提出有理函数构建频率区间概念,它包含逼近频率区间。在满足逼近精度和逼近频率区间条件下,提出使有理函数阶数最小化的两点措施:(1)充分利用对数幅频特性渐近线与准确曲线之差,适当加宽分数阶积分算子与有理函数二者对数幅频特性之间的误差带;(2)根据逼近频率区间,合理选择函数构建频率区间。计算实例表明上述工作的有效性。

分数阶微积分的一种物理解释和定域长分数阶微积分

本文讨论了现有的三种分数阶微积分基本定义(R-L(Riemann-Liouville)定义、G-L(Grumwald-Letnkov)定义和Caputo定义)对阶数的适用范围,以及三者之间的关系;强调指出分数阶导数与整数阶导数之间的区别.通过对分数阶微积分一个统一公式的讨论,以及给出分数阶微积分一个简单的物理解释,加深对分数阶微积分本质的认识;提出定域长分数阶微积分定义,给出它的直接数值算法,预期它可能在实践中得到应用.

基于分数阶微分的医学图像边缘检测方法

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的关键步骤,它的清晰程度直接影响到医生诊断的速度以及准确性.传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图片边缘有可能模糊不清,为了克服传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,给出了一种改进的基于分数阶微分算法的医学图像边缘检测方法,实验结果表明:该方法不仅有效的提取了图像边缘特征,而且对噪声具有较好的抑制作用.是一种有效的医学图像边缘检测方法.

基于源信号统计独立性的ICA方法的不确定性研究

3种基于源信号统计独立性的ICA方法———极大似然法、最大信息法和最小互信息法是等价的。从这3种方法的计算公式出发,分析了自然梯度算法的收敛条件,指出了ICA问题解的不确定性和近似性的根源。通过论证表明,在源信号都属于指数型的前提下,为亚高斯型和超高斯型源信号适当选择的作为评价函数的非线性函数具有很好的韧性。

基于峰态的独立分量分析原理的研究

对基于峰态绝对值最大化的ICA原理进行了详细分析,给出了该原理几何解释和适用范围。通过对采用该原理进行ICA问题求解过程的分析,阐明了ICA问题解的不确定性的产生原因,指出并解释了求解过程中表现出的一种概率特性。所得结论对于其它ICA方法也具有参考价值。

基于改进型指数趋近律的直流电机滑模变结构控制器设计

为了进一步提高单环位置直流伺服系统快速跟踪能力,采用基于指数趋近律的滑模变结构控制策略.针对滑模变结构在滑模面来回切换产生的抖动问题,给出了一种改进型的指数趋近律,引入误差权值使切换函数快速进入滑模面,使得控制律品质得到改善.在Matlab实验平台上仿真结果显示,采用改进型指数趋近律后,单环位置直流伺服系统,动态响应快,快速跟踪给定信号,且具有一定的抗干扰的能力.

基于随机变量相似度的ICA方法

从随机变量(微分)熵的概念出发,定义了随机变量的相似度,讨论了用求相似度极点的方法实现观测数据线性组合非高斯性最大化,从而串行估计独立分量分析(ICA)模型中的独立分量的原理和算法。对非多项式矩定理进行了更为一般化的证明,以此定理为根据阐明了以一般的非二次型光滑偶函数的数学期望近似代替相似度的可行性。给出梯度算法中的符号因子计算公式,避免了现有的相应算法中符号因子计算公式与目标函数之间的矛盾。通过与极大似然ICA方法对比,表明所定义的相似度就是在预白化条件下单个源变量的极大似然函数。

基于Infomax预处理的诱发电位潜伏期变化自适应检测

诱发电位 (EP)信号的检测与分析技术是临床医学诊断神经系统损伤及病变的一种重要手段。本研究提出一种预处理EP潜伏期变化动态检测方法 ,即利用独立分量分析方法 (ICA)对含有α稳定分布噪声的EP信号做预处理 ,再利用DLMS、DLMP算法动态检测EP潜伏期变化 ,形成了p -DLMS和p -DLMP算法。仿真结果及实验数据分析表明 ,p -DLMS和p -DLMP收敛速度分别高于DLMS和DLMP算法 ;在混合信噪比较低的情况下 ,p -DLMS和p -DLMP算法可以自适应地检测出潜伏期变化 ,且比DLMS和DLMP算法具有较好的估计精度和收敛速度 ;对不同的α的值 (0 <α 2 ) ,p -DLMS算法和p -DLMP算法性能基本不变。

基于源信号之间统计独立性的 ICA方法的等价性研究

引入了基本ICA问题的发生模型;通过对基于源信号之间统计独立性的三种基本ICA方法(极大似然法、最大信息法和最小互信息法)的推导结果的对比,得出了这三种算法是完全等价的结论;并通过仿真实验,验证了这些算法的有效性。

独立分量分析原理及其应用

综述了独立分量分析(ICA)的基本原理及基于信息最大化原理的各种方法及其特性,介绍了HJ网络、基于信息最大化的Infomax法及其扩展算法、极大似然估计(MLE)法、负熵最大化法、基于高阶累量的ICA法和Bussage法,对各种方法性能做了比较,说明了ICA在生物医学信号处理中的应用,并对ICA的发展作了展望。

基于Fisher距离的新型脑机接口分类器

提出基于F isher距离测度的线性分类器符合统计学习理论框架的观点,结合主分量分析和遗传算法提出一种基于结构风险最小化(Structural R isk M in im ization,简称SRM)归纳原则的分类器设计方法.通过对比遗传算法和穷举法的运算量,阐明所提出的特征提取方法在采用F isher线性分类器分类时的优势.最后采用所提出的基于SRM归纳原则的方法对一组人脑慢皮层电位数据进行了分类仿真实验,并将结果与该组数据竞赛优胜者的结果进行了对比,性能得到了明显提高.

交流传动系统中异步电动机均流控制仿真

建立了交流传动中双逆变器一异步电动机系统的Ｓｉｍｕｌｉｎｋ模型，通过仿真观测了轮径差异和电动机参数（转子电阻）差异对电动机电流均衡性的影响．设计了一种均流控制器的仿真模型，仿真结果表明其控制效果良好．

永磁同步电机的自抗扰控制方法研究

针对永磁同步电机速度控制中存在超调量大,抗负载扰动能力差,采用负载转矩补偿和自抗扰相控制结合的方案,给出一种改进的自抗扰补偿方式,不仅可以发挥经典自抗扰的优点,同时也对负载扰动进行补偿。通过对所给方法的仿真和试验结果分析可得,与传统的PID控制器相比,改进的线性自抗扰补偿控制系统具有较小的超调和稳态误差、较快的响应速度等性能,同时具有好的抗负载扰动能力,提升永磁同步电机的鲁棒性的同时使得动态性能与静态性能也提高很多。

基于改进信息最大化法的盲多用户检测

针对多用户检测中的多址干扰(MAI),给出了改进信息最大化(I_infomax)的盲多用户检测算法.该算法利用扩频码初始化学习向量,实现了多用户的盲检测.仿真结果及分析表明,算法在误码率、收敛速度和用户容量等方面优于Infomax算法及传统盲多用户检测算法.

SPWM逆变器-异步电机Simulink建模与仿真中的几个问题

讨论了异步电动机定子绕组为Y形接法时,相电压参考点的选取对Simulink建模、系统运行性能以及对运行参数(相电压有效值、电动机输入功率、功率因数)仿真测量的影响.并分析了异步电动机定子绕组为Y形和△形两种接法情况下,SPWM逆变器-异步电动机系统Simulink模型的差别,通过仿真比较了两种接法下的运行性能.

基于信息最大化和快速定点法的盲多用户检测

在CDMA系统中,多址干扰(MAI)和"远近"效应问题,使CDMA系统容量受到限制。为此,提出基于信息最大化ICA(Infomax)和快速定点ICA(FastICA)两种盲多用户检测算法。两种算法均利用目标用户的扩频码生成解混向量的初始值,有效地避开了独立分量分析固有的解混向量分量顺序不确定问题,实现了对目标用户(信号)的盲提取。仿真实验验证了算法的有效性。对两种算法以及传统算法的检测性能作了比较,结果表明:与传统算法相比,两种算法对用户个数都不敏感。

一种基于脑电信号分析的中枢神经系统损伤检测的韧性自适应方法

根据带噪EP信号的α稳定分布特性和分数低阶矩理论 ,本文分析了DLMS自适应算法在低阶α稳定分布噪声条件下退化的原因 ,并从理论上研究了由本文部分作者提出的DLMP诱发电位潜伏期变化自适应估计算法在高斯和非高斯环境下的韧性及其保持韧性的原因。理论分析和计算机模拟以及实验数据分析的结果表明 ,α稳定分布噪声模型是一种适合于描述带噪EP信号统计特性的随机噪声模型 ,基于分数低阶矩的DLMP自适应算法在高斯和低阶α稳定分布噪声环境下均具有良好的韧性。用这种方法所检测估计的EP信号潜伏期变化 ,与神经系统的实际状态和变化一致 ,具有较高的可靠性。

炭阳极气泡振动信号的谱分析与阳极效应预报

本文提出一种新的阳极效应预报方法 ,该方法根据故障检测原理 ,采用谱估计和时频分析等现代信号理论 ,可对阳极效应有效地进行预报 ,不仅可以提高铝的产量和质量 ,而且对节能和保证整个电解系列平稳安全生产 。