小波包与神经网络相结合的人民币汇率预测

文章提出一种基于小波包与神经网络相结合的人民币汇率建模及其预测的新方法。首先,将人民币汇率序列进行小波包分解;然后,对分解得到的各子时序分别建立神经网络模型进行预测;最后,基于小波包理论对神经网络模型预测的结果予以重构,实现对人民币汇率的预测。以人民币日汇率和人民币每日分时汇率为例进行了实证研究。研究结果表明,利用基于小波包与神经网络相结合的方法进行人民币汇率预测能取得更好的效果。     

小波包与混沌理论相结合的人民币汇率预测

文章应用小波包变换和混沌理论提出一种人民币汇率建模及其预测的新方法。首先将人民币汇率序列进行小波包分解,并对分解后得到的各部分进行混沌判别,以确定其混沌特性;然后对各部分分别建立混沌模型进行预测;再对混沌模型预测的结果进行小波包重构,则得到原始汇率序列的预测结果。以人民币日汇率和人民币每日分时汇率为例进行了实证研究。研究结果表明该方法具有较高的精度,并具有极大的应用前景。     

基于多通道振动信号压缩比—信噪比分析方法的探究

就多通道振动信号提出一种基于四元数离散余弦变换理论与超频域数据分析相结合的压缩分析方法.将纯四元数代数模型与三正交通道振动信号数据相结合,构造超复数数据模型,并对此作离散四元数余弦变换,其有别于三次独立的实数域上独立余弦变换.在保证高信号压缩比的前提下,以尽可能提高信号信噪比为目标,对超频域上的数据进行合理的筛选,即滤波处理,再进行信号重构.采用将同一时刻采样点上的信号进行联合处理,能很好地反应其中的本质信息,保持了其振动机理与物理机理.实验结果表明,对于三通道的电机振动信号压缩分析,在保障压缩比的前提下,该方法具有很好的重构性与高信噪比,为多通道振动信号压缩与分析提供一种新的方法.     

高效浮阀板式塔换热器在变换系统的应用

<正>我公司变换系统的软水加热器(第二水加热器F=525m2),原采用的是管壳式气～液两相间接换热设备。由于变换气中所含的CO2、H2S等酸性介质的化学腐蚀及进二水加气体在露点温度以下的露点腐蚀和气液两相压差波动等原因,常使列管发生穿孔泄漏,每年需要更换或中途停车检修,破坏了整个系统的热力网络平衡和安全稳定运行,并使锅炉回水温度降低及回水量减少,     

基于嵌入式系统的多功能自理床控制系统

针对社会人口老龄化带来的护理需求,设计了基于嵌入式系统的多功能自理床控制系统,可实现床体体位变换、被护理人员自理和报警功能的自动控制,适合行走不便的残疾人和卧床病人使用,可在一定程度上安抚使用者的消极心理,并降低护理人员的工作强度。     

一种基于波形变换的电力系统谐波新的检测方法

电力系统的谐波是供电质量的重要指标,在有源电力滤波器中谐波的检测是关键。如何通过技术手段,在电压和电流信号中提取基波和相关谐波一直是研究和探讨的重要问题。基于瞬时无功功率的谐波检测和基于神经元的自适应谐波检测是其主流方法,算法的难易、算法的速度、检测的精度、软件和硬件的成本等方面还在不断改进中。该文通过对电力系统的有关谐波检测方法的研究,提出一种新的谐波检测和分析方法———基于波形变换的电力系统谐波的检测方法,旨在应用于有源电力滤波器中,理论和仿真实验都证明此方法的正确可行,并且简单易于实现,有广阔的应用前景。     

基于冲激谱线检测的调制识别

现代卫星通信系统为满足传输速率和加密等要求,采用了多种复杂或高阶复合调制信号。为实现各类调制信号的检测与识别,信号之间不同类型谱的谱线分布是重要特征之一。在介绍常见通信卫星调制信号在不同类型谱下的冲激谱线特征基础上,提出了一种基于线性调频Z变换的冲激谱线检测方法,消除了离散频谱“栅栏效应”对检测值的影响。通过高次方谱和分数低阶循环自相关谱的区域谱线检测方法,构建特征向量进行分类设计,实现对常见通信卫星调制信号的分类识别。该算法在低信噪比、未知码元速率等先验信息的情况下具有较好的识别效果。     

基于同步压缩短时傅里叶变换的微型无人机识别

针对利用雷达微多普勒效应的微型无人机识别问题,提出了一种基于同步压缩短时傅里叶变换（Synchrosqueezing Short-Time Fourier Transform,SSTFT）的分类识别方法。首先对无人机的微多普勒回波信号进行SSTFT从而获得信号时频谱,然后对时频谱进行多维度特征提取获得回波信号的时频特征及频率变化特征,最后将所获得联合特征输入到支持向量机（Support Vector Machine,SVM）中进而实现无人机的分类识别。基于实际雷达数据的实验结果表明,所提无人机分类方法准确率可达到97.03%。     

基于欠采样随机共振的单频微弱信号检测新方法

由于随机共振具有在特定条件下增强微弱信号信噪比的特性,近年来成为一种全新的微弱信号检测手段。为了克服随机共振绝热近似理论小参数条件的限制,提出一种基于欠采样随机共振的微弱信号检测方法。通过欠采样尺度变换与还原技术,实现了大参数信号的随机共振处理,突破了二次采样变尺度随机共振算法要求采样频率必须大于信号频率的50倍的限制。构建了基于欠采样随机共振的微弱信号检测模型,从理论上证明了方法的可行性。最后利用该方法对信噪比为-27 dB条件下的微弱单频信号检测进行了仿真,结果进一步验证了所提微弱信号检测方案的正确性。所提方法大大降低了信号的采样速率,为将随机共振应用于科斯塔斯(Costas)环的改进奠定了基础。     

当代傅立叶变换红外光谱技术的应用

傅立叶变换红外光谱技术（FTIR）操作简便、灵敏度高、检测时间短、对样品无损伤等优点,在诸多领域得到广泛的应用,本文主要对傅立叶变换红外光谱技术在临床疾病检测、微生物研究及中草药分析中的应用进行了综述。