在深入分析机架偏心作用机制的基础上,提出了轧机偏心补偿控制信息相域滤波提取方法,它利用机架偏心轧制作用强度与轧制过程中轧辊的机械转动相位密切相关的特点,将轧机的时域轧制数据转换为以轧辊转动相位为参变量的数据进行处理.在线性化相域空间中,与轧辊偏心作用相关的信号呈现出显著的周期化特征,而其余的原时域周期信号在转换过程中均被非周期化.在线性化相域空间中,将轧辊转动轧制作用的往复周期作为指定的循环统计量统计周期.理论分析表明,基于统计方法能够有效地消除噪声的影响,同时抑制非指定线性化相域循环分量,实现机架偏心特性信息的有效获取,其实质是线性化相域空间中的梳状滤波器滤波.依据统计获取的机架偏心特征信息可以为轧机偏心补偿提供一定的数据参考

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流型信号能够反映气液两相管流的流动特征，它们往往会伴随着各种随机噪声，为此建立了一座气液两相流的综合试验装置，提取气液两相管流的流型信号．采用小波变换对信号样本的进行多尺度分解，利用信号和噪声在不同尺度上的特性把它们区分开来，消除噪声后再对信号进行重构，得到了较好的去噪效果．

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针对认知无线电网络中出现的两种自私行为问题,结合分簇式认知无线电网络体系结构,提出两种相应的安全解决方案.对路由发现阶段,由信道协商过程产生的隐藏可用信道信息的自私行为,首先通过可信簇头发现自私节点,然后由簇头向目的节点发送转发节点的可用数据信道信息来避免自私行为.对拒绝转发数据包的自私行为,通过节点监视机制确定自私节点,从而避免在路由过程中将自私节点作为转发节点.为了便于检验两种安全解决方案的有效性和可行性,设计了一种分布式认知无线电网络按需路由协议.理论分析和仿真实验表明,这两种自私行为问题可严重降低网络通信性能,相应的安全解决方案是有效和可行的,可分别显著提高合作节点的平均吞吐量和网络吞吐率

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