随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

本文就P波电轴相关研究进展作一综述

为理解三波点在壁面及端面积碳留下记录的确切机制，推动对螺旋爆轰内部结构的研究，采用端面烟熏玻璃与内壁烟膜结合的实验方法记录胞格结构，并得到不稳定、较稳定及稳定预混气的侧壁及端面爆轰记录.2H2+O2+3Ar给出了清晰精细的端面结果，其单头螺旋结果表明相对于结果近似的侧壁结果，内部螺旋结构并非固定.进而从附着碳粒的粒度尺寸分析出碳迹附着原理并结合五种预混气的反应特性，确定键能足以克服碳迹吸附在表面的力时才能擦除烟迹.另外预混气中的碳分子也会导致烟迹堆积而影响端面结果，反射激波的强度也影响记录的清晰度.最终确定烟迹擦除机制受预混气影响，应针对预混气选用表面粗糙度载体和积碳颗粒尺寸，并给出了记录爆轰结构的方法

采用调频连续波（Frequency modulated continuous wave, FMCW）雷达实现非接触式生理信号检测，并提出了基于小波分析和自相关计算（Wavelet analysis and autocorrelation computation, WAAC）的检测方法。首先，毫米波FMCW雷达发射电磁波信号，并接收来自身体的反射信号。然后，通过信号预处理从中频信号中提取包含呼吸和心跳的相位信息，消除直流偏置并完成相位解缠。最后，基于小波包分解（Wavelet packet decomposition, WPD）从原始信号中得到心跳和呼吸信号，利用自相关计算减小杂波对心跳信号的影响，进而提取高精度的心率参数。应用FMCW雷达对10名受试者进行实验测试，结果表明本文方法得到的呼吸和心率的平均绝对误差率平均值分别小于1.65%和1.83%

第五部分振动和波 第一讲基本知识介绍 《振动和波》的竞赛考纲和高考要求有很大的不同,必须做一些相对详细的补充。 一、简谐运动 1、简谐运动定义:∑F=-kx ①凡是所受合力和位移满足①式的质点,均可称之为谐振子,如弹簧振子、小角度单摆等

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一、波动能量的传播 1波的能量 波的传播是能量的传播,传播过程中,介质中的质点运动,具有动能W,介质形变具有势能Wp

§1.1光的波粒二象性 §1.2粒子的波动性 §1.3概率波与概率幅 §1.4不确定关系

14.1平面简谐行波(续) 一.平面简谐行波 二.波的特征量: 三波形曲线 四.波函数(波动方程的积分形式) 五.波动方程的微分形式(了解) 六.波的能量

7.1机械波的产生与传播 7.2平面简谐波 7.3波的能量 7.4惠更斯原理 7.5波的干涉 7.6驻波 7.7多普勒效应