高精度石油水分在线测量技术的研究

提出了一种新的高精度石油水分在线测量技术——基于实时温度补偿的电容式水分测量技术,并提出了电容测量电路参数的最小二乘估计方法.介绍了电容传感器的工作原理、结构及函数模型,给出了电容测量原理及方法,推导了温度补偿的二元线性拟合算法.实验结果表明：在0～10%的含水率范围内,本方法的测量误差≤±0.1%,测量周期为1s,能够实现低含水率情况下石油水分的高精度在线测量.

高校思政教育在大学生核心素养培养中的作用与策略研究

高校思政教育在大学生核心素养培养中扮演着重要的角色。作为一门综合性课程,思政教育旨在引导学生形成正确的世界观、人生观和价值观,并提高他们的社会责任感和创新能力,从而全面培养大学生的核心素养。基于此,本文在对大学生核心素养的概念与构成要素进行简要概述的基础上,分析了高校思政教育在大学生核心素养培养中的作用,最后重点探讨了高校思政教育在大学生核心素养培养中的策略。

基于特征空间MUSIC算法的相干信号波达方向空间平滑估计

为了高效、准确地估计相干信号的波达方向(DOA),提出了一种基于特征空间多重信号分类(MUSIC)算法的空间平滑估计方法。首先对相干信号进行空间平滑处理,然后对其应用特征空间MUSIC算法进行DOA的精确估计,使其最大限度地利用信号子空间和噪声子空间的信息。本文方法并不影响非相关信号存在时DOA的估计,且还可以对信号源功率进行有效的估计,以提高对小能量信号的成功估计概率。与传统空间平滑算法及修正MUSIC算法相比,本文方法具有更低的信噪比门限和更高的估计精度及分辨力。最后的仿真实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性。

有色噪声背景下正弦信号频率估计的互谱Pisarenko和MUSIC方法

现代互谱估计是抑制有色噪声的一个有效方法。本文首次对正弦信号的扩阶互相关函数矩阵的特征结构进行了深入的分析，并进而提出了有色噪声背景下正弦信号频率估计的互谱Ｐｉｓａｒｅｎｋｏ方法和ＭＵＳＩＣ方法。这两种方法的突出特点是几乎不需要任何关于有色噪声的先验信息，并可在很低信噪比条件下工作，因此特别适合于工程应用。仿真结果表明，在有色噪声和很低信噪比条件下，该方法的谱分辨率和谐估计的稳定性大大优于自谱ＳＶＤ方法。

土壤金属界面水膜测量的浓差极化方法

利用在阶跃电压作用下土壤水分中水溶性氧粒子放电的电化学反应过程，首次完成了土壤—金属界面水膜面积与厚度的测量。理论及实验均证明了此方法用于界面水膜测量的可靠性及准确性。

色噪声背景下正弦参量估计的互谱矩和SVD方法

互谱估计方法是用于色噪声背景下正弦信号参量估计的一个十分有效的方法。但以往互谱估计都是采用FFT方法和互周期图法。本文首次将现代谱估计方法引入到互谱估计中,从理论上建立了互相关函数的Yule-Walker方程,并在此基础上进而提出了互谱估计的矩估计法和SVD方法。给出了仿真实例结果。

有色观测噪声背景下正弦信号参量估计的互谱Levinson方法

本文从理论上证明了互相关函数的Ｙｕｌｅ－Ｗａｌｋｅｒ方程，并在此基础上提出了互谱ＡＲ模型参数估计的Ｌｅｖｉｎｓｏｎ递推算法。该算法可有效地克服传统互谱估计的ＦＦＴ方法和周期图法存在的谱分辩率低、谱估计方差大等缺点。仿真试验表明，该方法还可有效地克服有色观测噪声对测量精度的影响。

混合色噪声下:可消除谱估计伪峰的多正弦信号频率估计互谱奇异值分解方法

本文依据对正弦谐波信号的扩阶互相关函数矩阵的特征分析 ,提出消除扩阶方程产生的谱估计伪峰的理论及方法。仿真结果表明本文所提出的互谱奇异值 -整体最小二乘法 (SVD LS)可完全消除谱估计伪峰 。

测量噪声背景下微弱正弦信号参数估计的互功率谱方法

本文首次把近代谱估计方法引入到互谱估计中，从理论上证明了互相关函数的Ｙｕｌｅ－Ｗａｌｋｅｒ方程，并在此基础上提出了互谱参数谱估计的矩估计方法和Ｌｅｖｉｎｓｏｎ递推估计方法。该方法可以有效地克服传统的互谱ＦＦＴ算法和互周期图法存在的谱分辩率低、谱估计方差大等缺点。文中还给出了信噪比为－３０ｄＢ的正弦信号参数估计的仿真实例。

红外土壤表面水分测量仪的研制

为了深入开展土壤粘附研究，依据水的红外特征吸收原理，研制了一台红外土壤表面水分测量仪。实验证明，该仪器具有测量精度高，测量速度快，不干扰破坏被测土壤系统，可长期在线监测等一系列优点，其标准测量误差为０．１３％。文中还对该仪器中所使用的相关滤波器原理及滤波效果等问题进行了讨论。该仪器也可用来测量烟草、纸张、面粉、茶叶等物质的含水量。

红外物质水份测量仪及其信号处理方法

首次在红外水份测量仪中采用数字Ｂｏｘｃａｒ滤波器这一现代数字滤波技术，从而大大提高了该仪器的测量精度。对Ｂｏｘｃａｒ滤波算法进行了严格的理论推导。

纳伏正弦信号测量的互谱Levinson方法

纳伏(nV)正弦信号测量是微弱信号检测领域里的一个尖端课题,本文针对文献[1]nV正弦信号测量方法中所存在的问题,首次提出了互谱模型参数谱估计的理论及方法,这是对传统的非参数互谱估计方法的一个重大改进。对1nV正弦信号的实测结果表明,该方法的互谱估计性能大大优干传统的互谱周期图法。结合1nV正弦信号测量的实际问题,文中还讨论了正弦信号幅值估计及测量线路设计等问题。

混沌振子用于强噪声下微弱正弦信号的检测

提出一种在强噪声背景下用混沌振子检测微弱周期正弦信号的时域信号处理方法 .计算机仿真结果表明 ,该方法能将可检信噪比范围扩大到 -4 6 .4d B,灵敏度达到± 0 .0 0 1 m V.

纳伏级正弦信号的混沌检测方法研究

提出一种基于混沌理论的纳伏级正弦信号的测量方案,给出了对正弦信号进行混沌检测的原理与方法,仿真实验表明将该混沌检测系统与本文所设计的纳伏级正弦信号发生器相结合,在任何零均值色噪声背景下对微弱正弦信号的检测下限可降至nV级的水平。

用混沌振子检测淹没在强背景噪声中的方波信号

提供一个利用混沌振子检测微弱方波信号的有效方法 ,仿真实验表明 ,混沌振子在强噪声背景下对方波信号非常敏感 ,并将可测信噪比范围扩展到 - 88.45d B.

永磁同步电机调速系统的分数阶积分滑模控制

为了提高永磁同步电机(PMSM)调速系统对负载扰动及参数变化的鲁棒性,采用速度误差的分数阶微积分,设计了非线性积分滑模面,并提出一种基于分数阶积分滑模控制算法(FOISMC)的PMSM速度控制系统。通过Lyapunov定理证明了所设计的控制器的稳定性,并对该控制器进行了性能分析。理论分析和数值仿真结果表明:所提方法比整数阶积分滑模控制以及常规PI控制具有更好的动态性能和抗扰动能力,以及更高的速度跟随精度。

湮没在色噪声背景下微弱方波信号的混沌检测方法

建立一个其动力学行为对微弱方波信号极其敏感的混沌系统 ,根据该系统相轨迹的变化实现了任意色噪声背景下的微弱方波信号的测量 .文中论证了方波信号的检测方法 ;分析了噪声对混沌检测的影响 ,仿真实验表明该混沌检测系统对方波信号非常敏感 ,对任何零均值色噪声均具有极强的抑制能力 .

混合噪声下正弦参数估计互高阶谱MUSIC方法

采用互高阶累积量 (互四阶累积量 )的一维对角切片为统计量 ,首次证明了互高阶累积量可以有效地抑制非相关噪声和高斯噪声 ,并在建立互高阶累积量的Yule -Walker方程的基础上 ,通过特征分解 ,建立了信号矢量空间与噪声矢量空间 ,首次提出了混合噪声背景下正弦参数估计互高阶谱MUSIC方法。仿真结果说明 ,该方法在几乎不需要有色噪声的先验信息的条件下 ,具有良好的谱估计的分辨率和谱估计的稳定性。与其他方法比较 ,该方法抗干扰性更强 ,其信噪比工作门限低 。

用于声矢量阵列波达方向估计的四元数最小范数法

由于四元数MUSIC(Multiple Signal Classification)算法计算量较大,本文结合声矢量传感器的四元数导向矢量模型,提出了一种声矢量阵列波达方向估计的四元数最小范数法。首先,将声矢量阵列输出协方差矩阵奇异值分解所得到的(M-N)×M维(M为阵元数、N为信源数)噪声子空间依最小范数(Minimum-Norm,MN)准则构建为一个新的四元数域1×M维噪声矢量。接着,提出了简化的谱峰搜索公式,理论分析了四元数最小范数法在搜索计算量上的优势。对提出的算法与Q-MUSIC算法进行了对比。结果显示:该算法至少能节省50%的谱峰搜索量。同时,提出的算法构建的低维噪声矢量与导向矢量间的正交性优于高维噪声子空间与导向矢量间的正交性,在0dB时,其范德蒙范数和谱峰分别为Q-MUSIC算法的1/3和3倍。另外,该算法在减小谱峰搜索量的同时,可以较好地分辨信源波达方向,且其统计特性与四元数MUSIC算法相当。提出的算法不局限于L线阵,也适用于双平行线阵及面阵。

应用人工蜂群算法的动态波达方向跟踪

针对目标信号源波达方向(DOA)的实时变化,将人工蜂群算法应用于最大似然函数的优化,实现了动态目标DOA的实时跟踪。首先,提出了一种可变遗忘因子的自适应样本协方差矩阵更新方法,该方法可根据目标信号源DOA变化的快慢自适应调整历史数据和当前采样数据在协方差矩阵中所占的权重,从而保证在获得较小稳态误差的同时又可获得较快的跟踪速度。然后,直接应用了性能优越的最大似然估计方法,避免了子空间跟踪类算法需要不断重复特征值或奇异值分解等问题。最后,采用人工蜂群仿生智能算法对似然函数的求解进行优化,从而极大地减少了算法的计算量,保证了算法的快速性和实时性。实验结果表明:在单快拍采样的情况下,信噪比为0dB时,跟踪两个目标信号源的均方根误差为0.995 2°,基本达到了阵列信号处理中目标跟踪方法的设计要求。