小坑水库大坝安全监测自动化系统运行状况分析

主要介绍小坑水库大坝安全监测自动化系统的运行情况及运行过程中出现的问题和解决的方法。     

信号与系统课程的教学改革

《信号与系统》是一门专业基础课,在专业课程中占据核心的地位。本文针对此课程在教学中存在的问题,结合作者在教学中的感触,在教学质量改革过程中提出了一些具体做法和心得体会,有助于提高教学效率和教学水平。     

基于ISM的行政支出规模的影响因素分析

为寻求我国行政支出规模控制管理途径,通过结构模型方法,利用专家咨询法识别行政支出规模的影响因素,在此基础上构建行政支出规模影响因素的解释结构模型.借助解释结构模型法的优势,直观展现出诸多影响因素间的内在关系,并通过对模型进一步分析,提出了有效控制我国行政支出规模的新思路.     

基于工作流的六西格玛分析系统研究与实现

针对质量数据分析中出现的问题,提出了将工作流的开发方法与B/S技术相结合设计开发六西格玛分析系统的思想,论述了基于工作流的开发方法,以及采用基于B/S结构体系的优势,最后实现了六西格玛分析系统的开发和应用。     

TMS320LF2407A与SPI的接口设计

介绍了TMS320LF2407A的性能特点，在分析其SPI口通信原理的基础上，给出了与X5043通信的应用实例。     

基于神经网络的矿石分类方法

为提升矿物分类的实时性和准确率,提出了一种新型神经网络模型FEMAN(Feature Extraction Multi-Head Attention Network)用于矿石在线分类检测。该模型能够对能谱仪提取的矿石特征X射线谱线图实现精确分类。该模型采用Data encoder模块和多头注意力机制构建模型,Data encoder模块能够减少输入数据的维度,提取有效特征,提升模型处理速度。多头注意力机制能学习峰值之间的关联性,降低谱峰偏移对分类结果的影响,增强模型的鲁棒性。为丰富样本数量、克服样本不均衡等问题,使用GAN网络进行数据增强,提升样本多样性和均衡性。结果表明,相较于1D-VGG16模型83.8%的准确率,FEMAN模型分析准确率可达90.6%。FEMAN模型的检测准确率和召回率均有明显提升,同时检测时间为0.095 3 s,能够满足矿石在线检测需要。     

基于加速度传感器和开关信号融合的计层算法

为了消除弹丸高速侵彻过程中敏感信号受应力波等干扰影响造成分层特性不明显或信号异常带来的计层误差,提出了一种基于加速度传感器和MEMS开关信号融合的计层算法.该算法通过对加速度传感器和MEMS开关信号分别与不同窗函数在时域中的卷积加权和得到的复合信号来判定弹丸侵彻过程中的分层特性.仿真表明:该算法在一定程度上消除了采用单一信号可能带来的计层误差,在弹丸高速侵彻过程中可以实现智能侵彻引信的计层起爆控制功能.     

岩土二元介质水分运动与转化特征试验研究

利用自行设计的大型渗透仪,对2种不同风化岩体所构成的裂隙率已知的扰动组合岩土体,在天然降雨条件下的水量转化特征进行了试验研究。结果表明:(1)当降雨入渗到岩体风化层后,水分主要在裂隙网络中储存与运动,因此在进行风化岩体非饱和渗流计算时,应充分考虑岩块与裂隙填充物的不同,并按照两者的体积含水率和体积大小分别计算其水分含量。(2)裂隙岩体的风化程度对岩体渗流具有重要影响,强风化岩体的渗流最大洪峰流量与渗流总量均高于弱风化岩体,而渗流对降雨的响应慢,同时持续时间相对也短,说明在强风化的裂隙岩体中,水分不仅在裂隙网络中储存与运动,同时岩块的风化表层中也存在一定量的水分运动。(3)在岩土前期含水率较高的情况下,发生193.75mm的降雨,地下径流系数达到30%左右,高出地表径流系数10%左右,这说明地下径流是太行山区对山前平原补水的主要途径,因此加强太行山区降雨对地下水补给过程的研究对缓解华北平原地下水位的下降具有重要意义。     

图像和视频分析在电力设备监控系统中的应用

介绍了一种基于图像和视频分析的电力设备智能监控系统.把CCD摄像机拍摄的图像和视频通过网络传输到后端服务器,利用边缘检测、特征提取、目标跟踪和SVM分类器等图像处理和模式识别的方法,自动识别出输电线路的多种安全隐患,如大型机械靠近作业、飘挂物、导线覆冰、大风天气产生的导线舞动以及在高负荷状态时出现的弧垂等,并产生预警信号.实验结果表明算法可以在多种室外环境下工作,满足实时高效的要求,具有较好的应用前景.