基于改进深度残差网络的GIS局部放电在线监测白噪声干扰抑制

针对GIS局部放电(partial discharge,PD)监测中背景白噪声较多、GIS局部放电信号干扰较大的问题,应用改进深度残差网络设计一种新的GIS局部放电在线监测白噪声干扰抑制方法。进行局部放电在线监测中白噪声、局部放电脉冲信号的多尺度特性分析,在局部放电脉冲染噪信号中提取白噪声信号。加入感知损失,设计由生成图像网络与损失网络构成的改进深度残差网络,对白噪声信号波形图像实施超分辨率重建。通过SN-EMD算法提取白噪声信号波形图像的模态域特征。通过构建复小波滤波器组,对模态域特征实施滤波处理,实现GIS局部放电在线监测中的白噪声干扰抑制。实验测试结果表明,设计方法去噪后的信噪比最高可达97.22 dB,干扰抑制前后信号的幅值相对误差最高可达63.20 dB,干扰抑制前后信号相关系数一直大于0.75,完成GIS局部放电在线监测白噪声干扰抑制。

扩频体制无抗白噪声干扰增益的理论证明

本文证明了直接序列扩频体制对于白噪声干扰在相同的调制和相干检测方式下，不能获得比非扩频体制更大的抗干扰增益。这一结论的严格的、一般的数学证明，在历来的文献中尚未见到过。

白噪声干扰下三维点云数据重建方法仿真

为解决当前方法进行白噪声干扰下三维点云数据重建过程中,获取的三维点云数据噪声造成的边缘数据缺失,存在三维重建精度较低的问题,提出一种基于曲率图的白噪声干扰下三维点云数据重建方法。所提方法先采用多帧数据融合理论获取白噪声干扰下的三维点云数据并对三维点云数据进行初步平滑处理,运用深度数据双边滤波理论滤除三维点云数据离群点噪声和内部高频噪声,依据去噪处理后的高质量三维点云数据各点的邻域特性度量各点及其近邻邻域点的曲率值,构造相应点的曲率图,通过在三维点云数据多比例空间下曲率图的特征保持分析,提取三维点云数据特征的特征点集并进行三维点云数据特征点对匹配,由匹配的三维点云数据特征点对进行坐标变换求解,在此基础上采用迭代最近点理论进行三维点云数据配准,以此为依据完成白噪声干扰下三维点云数据重建。实验结果表明,所提方法能够有效去除白噪声干扰影响,保留边缘数据的完整性,且三维点云数据重建精度较高。

局部放电信号中白噪声干扰抑制方法研究

针对局部放电高频信号中干扰信号抑制策略进行研究,因真实原始的局部放电无法确定,故采用MATLAB仿真模拟信号进行模拟放电,并通过4个评估标准来评价白噪声干扰抑制方法中奇异值分解、小波变换和EEMD等干扰抑制方法的优劣性,另外提出一种基于EEMD分解的频率切片小波抑制白噪声干扰的离线数据处理方法。

白噪声干扰下多智能体系统的仿真分析

本文研究了受环境影响的多智能体系统的稳定性,在满足适当假设条件时,不同环境下多智能体能到达目标或远离目标。当多智能体系统在不同环境的条件下聚集时有界区域的大小也被估计。同时给出了白噪声干扰下多智能体系统的仿真分析。

一种简易GPS压制式高斯白噪声窄带干扰机设计

针对GPS信号的特点,分析了压制式干扰信号功率与干扰距离之间的关系。根据这一理论,研究了GPS干扰机的设计方案,制作了干扰机并对其性能进行了分析。实验结果表明文中所设计的干扰机可以在2km范围内实现对GPS的有效干扰。

基于小波变换抑制GIS局部放电监测中白噪干扰的新方法研究

针对GIS局部放电监测中的白噪干扰 ,以离散二进小波变换为基础 ,采用软硬阈值结合的混合阈值滤波方式 ,将信号的能量误差函数作为去噪的目标函数 ,提出了一种从白噪声中提取GIS局部放电信号的新方法。仿真试验结果表明 ,该方法具有抑制白噪干扰能力强 ,PD信号畸变小 ,算法简单等优点 ,能够从白噪干扰中有效地提取出局部放电信号。

白噪声对于儿童重病监护病房患儿穿刺疼痛的缓解效果观察

目的探索白噪声干扰法缓解儿童重病监护病房患儿穿刺疼痛的干预效果,以期为儿童重病监护病房患儿穿刺疼痛管理提供参考。方法选取2019年7月-2020年6月在儿童重病监护病房间治疗的92例患儿作为研究对象,按照病案号的单双数将其分为对照组和干预组,每组46例。对照组采用拍背和给予安抚奶嘴进行穿刺后疼痛安抚,干预组采用白噪声干扰法进行穿刺后疼痛安抚。结果干预组疼痛评分、穿刺后心率最大值及啼哭发生率均低于对照组(t=8.453,P<0.001;t=7.674,P=0.001;χ^(2)=5.580,P=0.018),血氧饱和度最低值高于对照组(t=5.574,P<0.001)。结论白噪声干预对于缓解儿童重病监护病房患儿穿刺疼痛的效果较好,能减少患儿穿刺后啼哭发生率。

导航BOC信号的抗干扰性能分析

二进制偏置载波(BOC)信号是一种新型的导航信号,其与传统扩频调制导航信号在性能上的差异是目前导航领域的关注重点之一。文章通过建立BOC信号接收系统的数学模型,针对窄带干扰、匹配谱干扰和带限白噪声干扰这几种典型的无线信道干扰,研究了BOC导航信号和传统扩频调制导航信号的抗干扰性能,并给出了几种典型导航信号的抗干扰性能参数。研究结果表明,BOC信号具有比传统扩频调制导航信号更强的抗干扰能力。

AltBOC调制信号的抗干扰性能分析

针对Alt BOC信号功率谱密度复杂导致抗干扰性能分析不足的问题,提出了一种Alt BOC信号的功率谱密度表示方法,以抗干扰品质因数为指标分析了Alt BOC信号的抗干扰性能。首先,分析了Alt BOC信号的生成方法,指出了传统分析抗干扰过程中Alt BOC信号功率谱密度模型的不足,设计了单边带的AltBOC信号功率谱模型;其次,针对点频干扰、匹配谱干扰和带限白噪声干扰这几种典型的无限信道干扰,研究了Alt BOC信号和传统扩频调制信号的抗干扰性能,并给出了典型干扰下的抗干扰性能参数。结果表明,Alt BOC信号具有较弱的抗干扰性能,可为进一步研究Alt BOC信号的抗干扰技术及信号体制设计提供参考。

对卫星链路干扰的研究

在当今社会,随着网络中心站和空、天、地一体化信息系统技术的突飞猛进发展和广泛应用,信息在通信中的地位举足轻重,掌握了制信息权对竞争的胜负起着至关重要的作用。因此在卫星通信中,如何保障己方安全、快速地获取和传输信息,并且阻止和破坏敌方获取和利用信息成了国内外研究的重要课题。文章通过对以卫星链路计算为基础,对卫星链路干扰进行了分析,为下一步研究干扰加到信号上的干扰效果,设计实现卫星通信干扰机进而探寻更有效的抗干扰技术奠定了基础。

伪瑞利干扰样式对QPSK系统干扰效果分析

以正交相移键控(QPSK)通信系统为例,给出了在信干比(SIR)不同的情况下,选择不同的干扰样式,达到最好的干扰效果的研究方法。在阐述干扰问题和QPSK通信系统模型的基础上,理论分析了QPSK通信系统在三种随机分布干扰样式—伪瑞利分布干扰、伪瑞利调幅干扰和伪瑞利调幅调相干扰的误码率,并与高斯白噪声(AWGN)的干扰效果进行比较,得到:在干扰功率大,或信干比小的情况,伪瑞利分布干扰效果最优;在干扰功率小,或信干比大的情况下,伪瑞利调幅干扰最优的结论。

变压器局部放电信号干扰抑制研究

当温度过高或工作在高压状态时,变压器的绝缘能力会下降。文章以固体绝缘介质含气隙缺陷模型为例,通过对变压器局部放电信号中的常见干扰信号特点进行分析,应用小波阈值法滤除白噪声干扰,应用多级联数值滤波器滤除周期性窄带干扰,并将这两种方法综合起来处理混合干扰信号,通过仿真和实测信号的分析和验证,达到了预期的效果。

浅谈数字电视地面广播干扰及对策

对数字电视地面广播的干扰进行了分类,并阐述了相应的干扰消除技术,具有一定的借鉴意义。

基于改进粒子群优化算法的并联机构位置正解法

本文提出一种基于改进粒子群优化算法的并联机构位置正解法。在深入分析和研究标准粒子群优化算法的基础上,定义了粒子相似性概念,提出基于高斯白噪声干扰变异的粒子群优化算法。该算法在运行过程中通过与当前最优粒子相似性的量化判定,对进入当前最优粒子邻域的粒子施加高斯白噪声干扰变异,从而提高粒子群优化算法后期多样性和收敛速度。将该算法用于并联机构位置正解寻优,仿真实验结果表明有该方法能以较高的收敛精度快速地获得并联机构的位置正解,且算法稳定。

小波域中视频图像的Bayesian消噪

消噪是图像处理中的重要问题之一。正交小波的正交性保证了白噪声干扰图像的小波系数所包含的噪声是白色的。新近的研究表明视频图像的小波系数趋于Laplacian分布,用Bayesian估计对图像小波系数滤波可以达到消噪的目的。本文研究了Bayesian估计与线性估计两种消噪方法,实验表明Bayesian估计有较好的消噪性能。

移动数字电视技术及在我国的应用

本文阐述了移动数字电视的有关标准、优缺点 ;重点介绍了我国目前的两种移动电视制式 ;

基于混合H_2/H_∞鲁棒控制的无人机着陆控制律研究

基于飞行安全考虑,自动着陆控制律要求具有很高的控制精度和鲁棒性。该文通过混合H2/H∞鲁棒控制的方法,来设置具有极点配置的线性状态反馈控制器,从而使闭环控制系统具有良好的静态和动态性能。

GPS系统在车辆定位中的应用及测距算法的研究

本文研究了一种基于无线电思想的GPS接收机的实现方法,实现的整个过程都放在DSP内来完成,从而有效地节省了硬件资源,并且更加方便和灵活。介绍了GPS接收机在车载系统中的组成及应用。在设计时充分考虑了GPS接收机伪随机码测距的问题。此系统体现了简便、易控、模块化以及保密性好等优势。

Robustness of reinforced gradient-type iterative learning control for batch processes with Gaussian noise

In this paper,a reinforced gradient-type iterative learning control pro file is proposed by making use of system matrices and a proper learning step to improve the tracking performance of batch processes disturbed by external Gaussian white noise.The robustness is analyzed and the range of the step is speci fied by means of statistical technique and matrix theory.Compared with the conventional one,the proposed algorithm is more ef ficient to resist external noise.Numerical simulations of an injection molding process illustrate that the proposed scheme is feasible and effective.