针对现有数字通信过程中信号调制处理的缺陷和不足,提出基于改进Adaboost-SVM分类器的信号调制算法。首先预处理原始信号并提取信号的基本特征,利用小波算法捕捉完整的信号细节特征。其次改进Adaboost算法和SVM分类器的基础性能,汇总弱分类器并生成强分类器,准确确定原始数据集的权重比例关系,剔除负样本集合的干扰,并降低算法的复杂度。最后用测试结果证明,所提信号调制分类算法的收敛性能和消噪效果更好,在相同的信噪比区间内拥有更高的分类识别准确率。

针对目前动态称重系统称重误差较大的现状,设计了基于奇异谱分析的动态称重系统。在汽车综合试验场,根据设计的动态称重系统及所选用的压电石英称重传感器的特点,采用两轴车辆及多轴车辆在S形通过、高速行驶刹车通过、不同车速通过的三种情况下采集称重数据。利用车辆的轴重与采集的信号所包围的面积关系计算得到车重,并将奇异谱分析（SSA）算法应用于动态称重系统的数据处理中。试验结果表明：SSA算法与传统的小波分析算法相比能够明显降低称重误差,可广泛推广应用于动态称重系统中。