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基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法
文档格式:PDF 文档大小:490.71KB 文档页数:5
针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中
边坡岩体力学参数反分析方法
文档格式:PDF 文档大小:476.64KB 文档页数:5
为了提高数值计算结果的可靠度,基于正交设计、差分法和人工神经网络建立了新的边坡岩体力学参数反分析方法.按照正交设计要求,选定反演参数的水平,确定数值模拟方案;用FLAC2D差分程序计算得出相应的神经网络分析样本;对RBF神经网络进行训练;利用现场监测位移,对某露天矿边坡岩体的力学参数进行神经网络反分析.反分析结果与理论值的误差很小,满足精度要求,表明该反分析方法的可行性和精确性
保税港区服务流程的性能评价
文档格式:PDF 文档大小:962.5KB 文档页数:11
针对保税港区业务背景及服务流程的特点,构建了保税港区服务流程性能管理框架.在此基础上,提出服务流程性能评价模型以及相应的性能评价指标体系.针对保税港区服务流程时效性的特点,提出了相应的实时灰色预测方法,并通过一个应用示例验证了方法的有效性.服务流程性能指标体系综合了保税港区系统中\业务\与\IT\两个层面特点,避免了现有评价方法的片面性.另外,实时性能预测方法能够有效地支持保税港区业务的闭环管理,而且适用面广,可以在其他行业进行推广使用
武汉职业技术学院:《数字电子技术实验》实验六 集成计数器的设计与应用
文档格式:PPT 文档大小:1.13MB 文档页数:21
一、实验目的: 1 掌握中规模集成电路的功能及使用方法 2 学习用“反馈归零法”和“反馈置数法”构成 N进制计数器的方法 3 学会中规模集成电路的分析方法、设计方法和测试方法
喷嘴布置方式对中厚板坯连铸二次冷却效果的影响
文档格式:PDF 文档大小:683.4KB 文档页数:7
研究了铸机矫直区现行喷嘴布置对板坯冷却效果的影响,并在喷嘴自动化测试平台上进行一系列喷嘴的组合实验,从喷嘴流量、喷射高度和水压三个方面探讨了相邻喷嘴喷淋水重叠度与水量在板坯宽度方向分布均匀性的关系.在此基础上,对现行的二次冷却系统提出了优化方案.实验结果表明,优化后,铸坯角部横裂基本消除,铸坯中心偏析从B类1.0减轻至C类1.5,其等轴晶比例提高了4.1%,明显地改善了铸坯的内部质量
北方交通大学:《交通规划原理》第7章 非集计模型-1
文档格式:PPT 文档大小:232KB 文档页数:16
Logit模型和 Probit模型 U, =V;+;(7.3.1)假定有2种可选方式。个人n选择方式1是因为方式1的效用U大于方式2的效用U2,即
基于小波变换的自适应阀值植物根系图像边缘检测
文档格式:PDF 文档大小:506.39KB 文档页数:5
植物根系的生长状况可以反映该地区的气候及土壤特性,现有的根系研究方法如挖掘法、整段标本法和剖面法,都有破坏样本和工作量大等缺点.为了实时跟踪植物根系生长状况,介绍了一种基于多尺度小波变换和自适应阀值的图像处理方法,对采用内窥方法获得的根系图像进行边缘检测,并将边缘提取后的图像进行融合.此方法可以在不损伤植物根系的前提下自动对根系的生长情况进行提取分析,实现实时采集及精确测量根系的物理参数
Lurie间接控制大系统的绝对稳定性
文档格式:PDF 文档大小:206.27KB 文档页数:5
利用大系统分解方法和Lyapunov第二方法研究了一类Lurie间接控制大系统,结合Metzler矩阵的性质,建立了这类Lurie间接控制大系统的稳定性与低维矩阵稳定之间的关系,从而得到了这类Lurie间接控制大系统绝对稳定的充分条件.其结论判断起来方便、简捷.应用实例说明了该方法的优越性
节理边坡渗流离散元模拟及边坡可靠性分析
文档格式:PDF 文档大小:754.7KB 文档页数:5
采用定性研究和定量分析相结合的方法,对地下水对节理边坡稳定性的影响进行了较为全面的研究.首先采用离散元方法进行了节理边坡地下水流动的数值模拟:其次用不确定性方法——模糊点估计方法对有水和无水作用两种情况下的边坡稳定性进行了模糊随机可靠性对比分析.研究表明,地下水的存在使边坡的破坏面积增大,破坏概率剧增,边坡可靠性指标极大地降低,因此地下水对节理边坡稳定性具有不可忽视的作用
温州职业技术学院:《高等应用数学》第七章 概率论(7.4)随机变量的数字特征
文档格式:PPT 文档大小:1.38MB 文档页数:31
7.4随机变量的数字特征 7.4.1高散型随机变量的数学期望和方差 7.4.2连续型随机变量的数学期望和方差 7.4.3常见随机变量的数学期望和方差 7.4.4随机变量函数的数学期望和方差
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