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ISSN: 2333-9721

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基于EMD方差特性的混沌信号自适应去噪算法
张强,鸿
电子学报 , 2015, DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.05.010
Abstract: 本文利用经验模态分解算法(EMD),研究了不同状态下混沌信号的方差特性,提出了一种EMD分解层数自适应的去噪算法.该算法根据固有模态函数(IMF)方差最大值对应层数与总分解层数的关系,能够自适应选择需处理的IMF层数,并结合提升小波在更新和预测方面的优势综合去噪,分别以Lorenz、Chen系统(加入10%-100%的高斯白噪声)和实测的IPIX雷达数据作为混沌背景噪声进行了实验研究.结果表明:在不同程度的低噪声(≤30%)环境下,与传统小波阈值去噪等方法相比,其均方误差降低了30%以上,信噪比提高了1.5db-3.5db,并能有效地去除海杂波噪声,提高混沌背景下的微弱信号检测效果.
基于多站大气电场的雷暴云等效电荷混合反演算法
鸿,黄钰?
计算机科学 , 2014,
Abstract: 为了能够利用地面电场资料对雷暴云等效电荷进行反演,提出了一种雷暴云等效电荷混合反演算法。该算法通过镶嵌混合结构形式将粒子群法和牛顿法相结合,并构造混合概率函数来控制混合时机。给定雷暴云电荷结构参数,在正演结果基础上对雷暴云等效电荷进行反演,结果表明:该混合反演算法的全局搜索性强,能有效地解决对初值的选取问题,并能得到更精确的反演结果;单纯的串行混合结构计算时间短但是反演的效果不佳,镶嵌混合结构能较好地体现两算法的优势;构建混合概率密度函数能够较好地提高整体计算效率。
多级SPD之间以及SPD与设备之间的配合实验
赵洋,鸿,刘非凡
电瓷避雷器 , 2014,
Abstract: 通过在实验室内搭建多级SPD以及SPD与被保护设备的线路模型,研究了不同的配置环境(如改变上下两级SPD之间的电缆长度、改变入侵的电涌波形和改变被保护设备的特性等)对于多级SPD之间以及SPD与保护设备之间能量配合和电压保护水平配合的效果。实验结果表明:SPD之间的电缆长度会影响下级SPD的能量分配和残压大小;侵入的电涌波形会改变SPD残压的大小以及引起线路上电涌波形的畸变;被保护设备的阻抗会改变下级SPD和被保护设备之间的能量分配。
IEC61643-311气体放电管新旧版本标准的比较和分析
赵洋,鸿,刘非凡
电瓷避雷器 , 2014,
Abstract: 国际电工委员会(简称IEC)于2013年4月发布了IEC61643-311:2013"低压电涌保护器元件第311部分:气体放电管的性能要求和测试回路",该标准取代了IEC于2001年10月发布的原IEC61643-311。通过对新旧版本标准的比较,对气体放电管性能要求和测试方法进行深入分析,认为新版标准扩展了气体放电管(GDT)应用领域,强化了气体放电管(GDT)技术安全性能,有利于提高开关型电涌保护器的安全性和可靠性。
消散型同步的微弱周期信号检测及噪声影响分析
鸿, , , 龚平, , , 徐伟,
吉林大学学报(工学版) , 2014,
Abstract: 在混沌预测模型基础上,提出了消散型同步的混沌背景下微弱信号检测算法。采用径向基函数神经网络(RBFNN)拟合混沌模型,结合消散型同步实现混沌时间序列与混沌系统的同步,利用同步误差实现微弱信号的检测。以Rossler混沌系统为研究对象,验证了算法的可行性,研究了噪声对微弱信号检测的影响。仿真研究表明,该算法能检测各种频率的微弱信号,在一定条件下可检测到信杂比大于-110dB的微弱周期信号;若信噪比SNR≥0dB,噪声对微弱信号检测的影响很小;但若SNR<-10dB,将检测不出微弱信号。在理论研究基础上,由MKS-CEC-Ⅲ新型混沌演化控制实验仪获取Coullet混沌时间序列,添加不同频率的微弱信号,利用该算法实现了不同频率微弱信号的检测,说明该算法适用于其他混沌系统。
基于视觉生理的虚拟环境显示
李书印,万明习,鸿
中国图象图形学报 , 2001, DOI: 10.11834/jig.20010243
Abstract: 为解决虚拟环境造成沉浸者不适之问题,提出了满足视觉生理要求和较完善的虚拟环境视觉系统设计方案,即基于视觉内部机理和基于外部硬件新技术的两种方案,根据对虚拟环境的研究需要,在基于视觉机理的解决方案中,首次提出了明视深度这一新术语,并详细阐述了明视深度的概念、原理及测量方法,。从而为有效地避免头晕、眼胀等不良反应进行的视觉系统设计,增加了新的理论依据,在基于硬件技术的解决方案中,还结合眼球跟踪系统,液晶微电脑眼镜等新技术,分析了其应用原理及优缺点,最后讨论了人类视觉的自适应能力。
基于地面电场的雷暴云电荷结构混合反演
宋晨曦,鸿,张欣,赵洋
电瓷避雷器 , 2015, DOI: 10.16188/j.isa.1003-8337.2015.06.015
Abstract: 为了解决雷暴云电荷结构的反演问题,在分析球对称电荷模型的基础上,推导了一个非线性方程组,提出了一种利用地面电场资料对雷暴云电荷结构反演的混合算法。该算法以粒子群算法为基础,针对方程组显著的非线性,构造了压缩因子φ,将模拟退火算法嵌入带压缩因子的粒子群算法中,并结合地面多站电场资料,对雷暴云的电荷结构进行了反演。反演得到该雷暴云发展成熟时,雷暴云底高度均值1650m,云底存在一定强度的正电荷,云内为强度较大的主负电荷区和主正电荷区,电荷区厚度均值为788m。结果表明,江南地区的雷暴云电荷呈现典型的三极型结构。
地面三维大气电场与雷暴云电荷方位的关系
季鑫源,鸿,徐伟
电瓷避雷器 , 2015, DOI: 10.16188/j.isa.1003-8337.2015.06.013
Abstract: 为了能在地面探测空中雷暴云电荷的空间方位,提出了一种利用地面三维大气电场和相对介电常数的测量来确定雷暴云电荷方位的方法。文中分析了空中电荷在地表产生的电场大小和方向关系,建立了雷暴云和大地的静电场分布模型,给出了通过三维大气电场值和地表介电常数值反演空中雷暴云电荷方位的公式。通过自主研发的电场探测系统,发现在干燥土壤,岩石等相对介电常数较小的地表存在较大的水平电场分量,验证了在地面探测雷暴云电荷方位的方法具有可行性。
Weak signal estimation in chaotic clutter using wavelet analysis and symmetric LS-SVM regression
基于对偶约束最小二乘支持向量机的混沌海杂波背景中的微弱信号检测

Xing Hong-Yan,Jin Tian-Li,
鸿
,金天力

物理学报 , 2010,
Abstract: This article examines the theory of phase space reconstruction in complicated nonlinear system and further proposes a new method,an advanced Least Square Support Vector Machine (LS-SVM) model,to detect weak signals from a chaotic clutter. This method functions in following sequences:1) db3 wavelet decomposition of the signals,2) LS-SVM prediction,which includes increasing the symmetry constraint and improving the kernel function,3) Reconstruction. It is established a one-step predictive model that detects t...
The neural networks method for detecting weak signals under chaotic background
混沌背景中微弱信号检测的神经网络方法

Xing Hong-Yan,Xu Wei,
鸿
,徐伟

物理学报 , 2007,
Abstract: A method for detecting weak signals embebed in chaotic noise by neural networks based on the theory of phase space reconstruction of the complicated nonlinear system is presented. One-step predictive model for chaotic background is built by neural network that possess powerful cap ability of learning and nonlinear processing. Then the weak transient signal or periodic signal which is embedded in the chaotic background can be detected from the predictive error. And the detecting ability of this method when the chaotic background is mixed with white noiseis studied. The difference in the detecting principle for the transient signal and periodic signal is pointed out. The experiment which takes the Lorenz system as chaotic background shows this method can effectively detect very weak signals embedded in the chaotic background.
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