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题名水声信号部份截取法消除边界散射干扰影响
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作者
王宝升
张咸仁
林俊轩
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机构
青岛海洋大学物理系
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出处
《声学技术》
CSCD
1996年第3期135-137,共3页
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文摘
本文通过实验论证了在有限尺度实验水池条件下采用部份截取直达声脉冲信号的方法研究声传播特性的可行性。该方法只对未被边界散射干扰的直达声脉冲信号进行部分截取，因而可以根本上消除掉边界散射对直达声脉冲信号的干扰，有效地提高了信号处理结果的可信度。该方法可降低在水声模拟实验研究中对水池尺度和边界条件的要求。
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关键词
水池
信号截取
水声
边界散射干扰
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分类号
TB566
[交通运输工程—水声工程]
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题名强噪声下非平稳时延目标信号提取
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作者
葛双超
王梦蕾
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机构
中北大学仪器与电子学院
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出处
《电讯技术》
北大核心
2022年第9期1348-1354,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41904080)
山西省重点研发计划(201903D121118)
2020年山西省高等学校科技创新项目(STIP2020)。
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文摘
为实现强噪声背景下时延目标信号自提取,设计了相关检测模型,提出了基于目标数据段自截取和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法的目标信号自适应定位和提取算法。首先,根据目标信号频域参数构建基准信号;然后,利用互相关检测技术并以峰值梯度为特征值确定目标信号时延参数;最后,利用预设参数自适应初始化的VMD算法对截取的数据段进行处理,并对分解的各分量进行自动筛选实现目标信号有效提取。不同算法的对比实验表明,自截取+VMD算法可有效实现强噪声下时延信号的定位提取,实时性基本满足实际应用需求。
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关键词
时延信号
相关检测
目标信号自截取
变分模态分解
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Keywords
delay signal
correlation detection
target signal self-interception
variational modal decomposition
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分类号
TN912
[电子电信—通信与信息系统]
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题名城市轨道交通列车高速运行时U形梁外侧噪声分布研究
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作者
蒋海军
吴波波
司义德
曾武亮
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机构
青岛市市政工程设计研究院有限责任公司
中国科学院声学研究所北海研究站
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出处
《中国环境监测》
CSCD
北大核心
2024年第S1期95-100,共6页
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文摘
为了探究城市轨道交通列车高速运行时U形梁高架线路外侧噪声分布,在轨道外侧水平和竖直方向各布置8个测点组成测试阵列,采用时域信号截取法分析轨道列车以80 km/h和100 km/h匀速通过测试阵列时的U形梁高架线路辐射噪声。结果表明:在测试范围内,列车以100 km/h通过时的辐射噪声较以80 km/h通过时的辐射噪声明显增大,且各测点增加值基本相同。随着水平距离的增加,U形梁高架线路辐射噪声逐渐衰减,且噪声源强度对衰减规律影响较小。随着竖直高度的减小,由于U形梁腹板的遮蔽效应,U形梁高架线路辐射噪声缓慢减小,其中在U形梁腹板起到隔声作用的高度范围内,竖直方向的声级衰减量增加到约3 dB/m。U形梁腹板在距轨道中心7.5 m水平距离、距轨道面3.2 m垂直高度处开始产生隔声效果。轨道列车辐射噪声主要声能量集中在400~2 500 Hz范围,占总能量的95%左右,其中630 Hz中心频带占比最高,达到了30%左右。
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关键词
城市轨道交通
U形梁
辐射噪声
时域信号截取法
U形梁腹板
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Keywords
urban rail transit
U-beam
radiated noise
time domain interception method
U-beam web
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分类号
U270.16
[机械工程—车辆工程]
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题名发展基于机会发射无源雷达对C^3I系统的影响
被引量：1
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作者
唐小明
何友
韩锋
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机构
海军航空工程学院
[
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2003年第2期1-5,共5页
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基金
全国优秀博士学位论文作者专项基金资助项目(200036)
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文摘
近年来,基于机会发射无源雷达系统由于其独特的雷达体制和广泛的应用前景引起各国重视。其应用研究可分为三个历史阶段,在分析了每个阶段的应用特点之后,对这一系统的性能特点作了详细的总结,接着从技术和应用角度分析了该系统的发展对C3I系统的影响。
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关键词
机会发射
无源雷达
“C^3I防空预警及火控系统”
ESM模式
双基地模式
发展史
反隐身性
生存能力
信号截取方式
数据融合
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Keywords
transmitters of opportunity,passive radar,C^3I
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分类号
TN958.97
[电子电信—信号与信息处理]
E933.6
[军事—军事装备学]
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题名基于电流振幅与SVM的输电线路故障分类
被引量：24
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作者
费春国
霍洪双
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机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
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出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期139-144,共6页
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文摘
为了进一步提高输电线路故障分类识别的速度与准确度,本文提出了一种基于电流振幅与支持向量机相结合的故障分类新方法。该方法针对三相故障电流信号,不采用任何特征提取算法,仅通过滤波处理后,截取故障后半个周期的三相电流振幅数据作为基本故障特征信号,然后结合支持向量机智能分类算法,实现对输电线路故障的分类识别。通过大量分析实验,Matlab仿真结果表明,该故障分类方法判别过程简单、快速,并且不易受故障位置、故障初始角、过渡电阻等因素的影响,具有良好的适应性,故障分类准确率可达99.75%。
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关键词
电流振幅
支持向量机
滤波
信号截取
故障分类
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Keywords
current amplitude
support vector machine(SVM)
filter
signal interception
fault classification
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分类号
TM726
[电气工程—电力系统及自动化]
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