“DSP原理与应用”课程交叉融合启发式教学方法研究

该文以FIR滤波器的实现为主线设计了交叉融合启发式教学方法,实现了DSP处理器技术、数字信号处理、微控制器、嵌入式微处理器、FPGA、MATLAB、C语言等相关课程知识点的深度融合。教学实践表明,此实践形式可有效引导学生渐进地对课程间相关知识点进行对照思考,促进其深刻理解和掌握DSP技术要点,调动学习主动性,取得了较好的教学效果。

利用时延神经网络的动载荷倒序识别

将时延神经网络引入动载荷识别研究中,结合时延神经网络的"记忆"特性、因果有限长冲激响应(FIR)系统理论与振动响应的求解原理,提出一种利用时延神经网络的时域动载荷倒序识别方法。对一个受两点随机动载荷作用的舵面模型结构进行载荷识别验证实验,结果表明,用本文方法识别的两个激励点上识别载荷样本的时间序列与真实载荷样本的时间序列之间的均方根误差分别为0.6354和2.5437,识别载荷样本时间序列与真实载荷样本时间序列的相关系数分别为0.9657和0.8262,功率谱密度曲线也能够较好吻合。本文提出的方法具有不需要结构动力学模型、识别精度高的优点。