提出一种脑-机接口系统实现多旋翼飞行器室内二维空间目标搜索.系统由半自主导航与决策子系统组成.半自主导航子系统用于为决策子系统提供可行飞行方向并实现多旋翼飞行器半自主避障.决策子系统采用互相关方法与逻辑回归方法完成运动想象的脑电特征提取与分类.实际的室内目标搜索实验验证了使用该系统是可行且有效的.相比其他方法,减少了被试者负担,降低控制难度,控制精度约提高±10 cm

一、用户界面设计基本原则 二、窗体设计 三、菜单与工具栏设计 四、多页面设计 五、多文档窗口设计 六、多窗体设计 七、信息交互

一、图12-1四选一多路选择器示意图 二、图12-2多路选择器逻辑图

基于CFD多相流欧拉模型,针对后混合式磨料水射流除鳞喷嘴中磨料与水混合均匀性差、射流能量利用率低的缺点,应用Fluent软件对磨料侧进式、切进式和平行多射流式3种进料方式的喷嘴进行三维数值模拟,通过喷嘴内部流场速度矢量图分析了3种进料方式下高压水与磨料的作用机理,并通过磨料体积分数云图比较了流场的均匀性.结果表明:与磨料侧进式喷嘴相比,磨料切进式和平行多射流式喷嘴能够改善磨料与水的混合效果,使流场内磨料分布均匀.但切进式喷嘴会增加喷嘴内部的磨损,需要采用更耐磨的材料.与前两种喷嘴相比,平行多射流式喷嘴可得到磨料与水最好的混合均匀性,实际应用中还可以根据需要对水射流的流量及作用方式进行调节

一、MQAM解调原理 MQAM信号同样可以采用正交相干解调方法,其解调器原理图如图9-4所 示。解调器输入信号与本地恢复的两个正交载波相乘后,经过低通滤波输出两路 多电平基带信号X(t)和Y(t)。多电平判决器对多电平基带信号进行判决和检测, 再经L电平到2电平转换和并/串变换器最终输出二进制数据

1.多不饱和脂肪酸的结构、分类、生理功能及来源 2.多不饱和脂肪酸的分析 3.多不饱和脂肪酸的保护与安全性 4.磷脂的分类、结构及理化性质 5.磷脂的生理功能

为了研究煤尘堆垛结构对其润湿性的影响,对从全国选取的10种不同变质程度煤样进行X射线衍射实验,结合液-固界面动态接触角测定结果,分析得到煤尘微晶参数与其润湿性之间的关系.结果表明,无机矿物种类随着煤样变质程度的提高逐步减少,且原生矿物种类数量越多,润湿性则越好,次生矿物对煤尘润湿性的影响则较小.变质程度高的煤种晶态成分较多,芳晶结构单元较大,芳香环缩合度较高;而中低变质程度煤种的非晶态成分较多,往往是一些亲水性的烷基小分子侧链、含氧官能团等.随着堆砌度和延展度不断升高,面网间距逐渐减小,煤尘润湿性逐步变差.当煤尘X射线衍射的堆砌度为18.5 nm,延展度为41.7 nm,面网间距为0.898 nm时,煤尘润湿性最佳,其X射线衍射微晶参数越接近上述组合,润湿性越好

针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题，提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发，构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数，并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重，避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时，由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间，对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明，与标准极限学习机相比，小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度

为了确定板带连轧中多台轧机振动的起振顺序,首先在形态非抽样小波一般框架的基础上,构造了一种基于多尺度平均滤波器的形态非抽样小波.然后通过仿真实验,得到此形态非抽样小波尺度与频率之间的关系.最终利用基于多尺度平均滤波器的形态非抽样和S变换的方法对轧机振动信号进行分析,成功提取了故障频率的起振时间,确定了轧机的起振顺序

研究了带有状态时滞的多采样率线性离散时间广义因果系统的最优输出调节器的设计问题.首先利用离散提升技术将原系统转化为形式上无时滞的系统.再通过等价变换，利用系统的因果性特点将其化为一个正常系统.继续对系统进行离散提升，导出一个形式上简单的单采样率系统.然后将原系统的二次性能指标函数修正为单采样率系统的二次性能指标函数，进而利用最优调节原理，得到其最优调节器.再经过变换，得到多采样率系统的最优输出调节器.同时对导出的单采样率系统的能稳定性和能检测性进行了讨论，给出了严格的数学证明.最后的数值仿真表明，本文所设计的最优调节器是有效的