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%

首先对喷管内流动特性进行了研究，结果表明传统拉瓦尔喷管在喷管内部易形成大量明显的波系结构，抑制了超音速氧气射流的初始冲击效果，而利用特征线设计的曲线拉瓦尔喷管可有效解决该问题。其次，分析了不同供氧流量下，传统拉瓦尔喷管及曲线拉瓦尔喷管在高温条件下的射流马赫数分布、动压及射流卷吸特性。研究结果表明基于特征线法设计的曲线拉瓦尔喷管应用于转炉氧枪喷头时，可延长氧气射流核心段长度，增大氧气射流对熔池的搅拌能力，并提高氧气在熔池内的传质效果

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

◆ 第一节 微弱扰动波的传播 ◆ 第二节 气体一维定常等熵流动 ◆ 第三节 气体一维定常等熵变截面管流 ◆ 第四节 正激波

9.1滤波电路的基本概念与分类 9.2一阶有源滤波电路 9.3高阶有源滤波电路 9.4开关电容滤波器 9.5弦波振荡电路的振荡条件 9.6RC正弦波振荡电路 9.7LC正弦波振荡电路 9.8非正弦信号产生电路

超高速永磁无刷电机因其低电感和高换相频率而普遍面临转子与定子过热的困扰,而发热的一个重要原因是进行脉冲宽度调制(PWM)引起的高频电流谐波.对于逆变器处直接斩波调速方式,需要通过提高斩波频率以减小电流谐波.但对于像燃料电池汽车空压机用10 kW级电机驱动器,现有功率开关器件无法同时满足开关频率和功率的要求.因此在逆变器处斩波调速并不是驱动超高速永磁无刷电机的理想方案.为了减小定转子损耗,本文从减小电流谐波的角度出发,设计了一台前置Buck变换器无位置传感器控制方波驱动器.通过反电动势滤波电路以及换相位置补偿角的优化设计将无位置控制的适用范围扩展到3000~100000 r·min-1,对开发过程中遇到的关键问题进行了分析并提出了相应解决方案.最后,通过实验验证了该驱动器的控制性能

根据连铸坯表面图像的特点,提出了一种基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别方法.通过Contourlet变换将样本图像分解成不同尺度和方向的子带,提取子带的Contourlet系数特征,并结合样本图像的纹理特征,得到一个高维的特征向量.利用监督核保局投影算法对高维特征向量进行降维,将降维后的低维特征向量输入支持向量机,对连铸坯表面图像进行分类识别.对现场采集到的裂纹、氧化铁皮、光照不均和渣痕四类样本图像进行实验,本文提出的识别方法对样本图像的识别率可达94.35%,优于基于Gabor小波的识别方法

研制用于高温恶劣生产环境下新型冶金专用雷达.采用改进的调频连续波测量原理,提高了固体雷达料面测量的实时性.提出一种新的智能时变阈值信号处理方法,解决了因高炉内料面反射系数变化影响雷达测距精确性问题.实验室模拟仿真固粉态料面测量表明,该冶金雷达测量料面的跟踪延时在0.2 s以内,最大跟踪测量平均误差控制在0.05%.现场测试结果表明,测量平均误差0.95%,能够实时稳定地跟踪料面变化,满足高炉监控需求

一 、 选 择 题 （ 选 择 一 个 确 切 的 答 案 ） 1、波 相 色 谱 分 离 效 果 好 的 一 个 主 要 原 因 是 ： Ａ、压 力 高 Ｂ、吸 附 剂 的 颗 粒 小 Ｃ、流 速 快 Ｄ、有 自 动 记 录 2、 蛋 白 质 等 高 分 子 化 合 物 在 水 中 形 成 ： Ａ、真 溶 液 Ｂ、胶 体 溶 液 Ｃ、悬 浊 液 Ｄ、乳 状 液

基于中尺度地震实验场高密度数字地震和潮汐形变台网的现场观测,用地震学方法和小波工具分析强矿震过程采集到的数据.发现震前短临阶段存在可信的b值、η值、频度等地震学异常和定点潮汐形变前兆异常.对异常信息的提取方法和强矿震短临阶段的预测进行了探讨