蒋开明
- 作品数:26 被引量:15H指数:2
- 供职机构:成都理工大学核技术与自动化工程学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金四川省科技计划项目四川省科技支撑计划更多>>
- 相关领域:核科学技术电子电信文化科学天文地球更多>>
- 复杂波形核脉冲信号的梯形成形研究
- 2023年
- 提出一种对复杂波形核脉冲信号进行梯形成形的方法。该方法将复杂波形核脉冲信号看成传递函数的冲激响应,对传递函数因式分解成一阶惯性环节和的形式。采用粒子群算法对复杂波形核脉冲信号进行识别,得到一阶惯性环节的个数、各个环节的比例系数以及脉冲幅值相关系数、发生时间和时间常数等参数。通过所识别的参数进行其梯形成形的公式推导及仿真实验表明,该方法获取的脉冲幅值精度较高。
- 钟承霖黄博睿母鹏程黄洪全蒋开明沈志文
- 关键词:粒子群算法
- 基于最优波形的脉冲梯形成形研究
- 2023年
- 前端模拟系统输出的核脉冲信号由于波形的复杂性,其数学模型往往难以用准确的单(或多)指数等典型形式进行描述,使脉冲的梯形成形算法的递推难以实现或者成形后的梯形信号发生畸变。为此,提出了一种前端模拟系统的最优化辨识方法。将前端模拟系统输出的各脉冲进行归一化后利用聚类算法对各脉冲进行处理,确定初步最优波形的序列值及其目标函数,利用模拟退火算法的全局寻优能力搜索最优波形,再基于最优波形求取梯形成形的递推算法。实验结果表明,该方案克服了脉冲波形的复杂性和波动性,使梯形成形算法更为准确、一致及可靠,使脉冲幅度辨识精度得到大幅提高,为后续能谱的准确获取提供了保障。
- 母鹏程黄博睿钟承霖黄洪全蒋开明沈志文刘江
- 关键词:聚类算法模拟退火算法
- 一种基于深度学习的风电功率预测方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的风电功率预测方法。首先,对风电数据进行异常数据识别、修正及平稳化等预处理。其次,制作含有多个样本的数据集,每个样本含有其对应的风速、风向、温度、气压、湿度等风电参数,并划分出训练集、验证集、...
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- 一种基于双层参数模型的脉冲识别方法
- 本发明公开了一种基于双层参数模型的脉冲识别方法。针对Sallen‑Key成形后的高斯重叠脉冲信号的识别,提出一种双层参数模型(DLPIM),并采用随机惯性权重的改进型粒子群算法进行参数寻优。第一层用以识别单个高斯脉冲信号...
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- 文献传递
- 一种基于深度学习的梯形重叠核脉冲估计方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的梯形重叠核脉冲估计方法,是对梯形成形后的重叠核脉冲进行估计。首先,将欲进行参数估计的原始梯形重叠核脉冲看成是由N个指数衰减核脉冲叠加后经过梯形数字成形后得到的。其次,制作含有多个样本的数据集...
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- 文献传递
- 一种脉冲波形变换方法
- 本发明公开了一种脉冲波形变换方法,用于非标准负指数核脉冲信号的梯形成形。首先,将上升沿变缓的非标准负指数核脉冲信号表示为双指数形式。其次,对双指数脉冲信号进行离散化,并进行Z变换。然后,进行梯形脉冲的Z变换,求取梯形成形...
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- 基于S-K数字成形和种群技术的脉冲参数提取方法被引量:7
- 2017年
- 核脉冲信号成形前的指数信号往往含有较为丰富的高频信号并叠加有噪音,使指数信号的参数识别变得困难,对此,本文提出一种通过成形后的信号反推成形前参数的方法。采用S-K高斯数字成形算法和种群技术,由高斯信号搜寻指数信号的参数。结果表明,该方法得到的指数脉冲参数精度高:幅值和产生时间误差在1%以内,时间常数误差为2%左右,是一种性能良好的脉冲识别方法。
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- 关键词:参数识别
- 一种基于粒子群算法的光谱重叠峰分解方法
- 本发明公开了一种基于粒子群算法的光谱重叠峰分解方法。首先对重叠峰进行本底扣除并归一化,得到面积为1的重叠峰;其次,将归一化后的重叠峰用标准差关联的GMM模型(简称GMM‑SDRE模型)来表征;然后,将归一化后的重叠峰看成...
- 黄洪全杨熙蒋开明
- 文献传递
- 高阶核脉冲信号成形方法研究
- 2022年
- 针对成形前核脉冲信号的高阶特性,本文提出一种构建高阶脉冲模型及其成形算法的思路。采用系统函数及Z变换的方法,以具有惯性环节形状特征的三阶信号为例构建了三惯性脉冲模型及其梯形成形算法。结果表明,该方法得到的三惯性脉冲模型具有较高的灵活性与准确性,可以根据探测器的输出信号特点进行参数调整用以表现高阶核脉冲的复杂性,其梯形成形算法也具有较好的效果,对于提升系统能量分辨率与计数率具有重要意义。
- 辛昊蒋开明王敏黄洪全马兴科李俊林黄博睿
- 关键词:系统函数Z变换
- 一种谱线修正方法
- 本发明公开了一种谱线修正方法。该方法将谱线漂移过程看成由多个状态构成,相邻状态间可相互转换,每个状态对应一个短时能谱,原始总能谱由短时能谱组合得到,相邻状态间的比例参数作为粒子的位置信息,采用粒子群算法搜索得到最优位置,...
- 黄洪全蒋开明马兴科
- 文献传递