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1.
结合南京地铁3号线TA03标京新村站-泰冯路站区间土压盾构施工工程实例,通过分析土压盾构在长江漫滩区软土和软硬不均地层的施工重难点及掘进应对措施,最大限度防止地表沉降、结泥饼和喷涌及降低刀盘异常磨损来提高掘进效率、降低施工成本,为后续在类似典型地层中盾构施工提供借鉴和参考。 相似文献
2.
空口(OTA)测试已广泛应用在无线通信领域,提高测试结果的准确性是OTA测试当前急需解决的问题.文章从影响OTA测试结果准确性的因素链路增益平坦度入手,使用衰减器对测试链路进行增益削剪,分析测试了不同链路增益平坦度对被测件的EVM(误差矢量幅度)、BER(误码率)、TIS(总全向灵敏度)三项性能指标的测试误差与测试不确定度的影响.测试结果表明,增大链路增益平坦度会导致EVM、BER参数发生偏移,降低测试系统的通信质量;当系统的链路增益平坦度为1.82 dB时,测试误差与不确定度接近CTIA测试标准中规定值.最后,提出一种使用增益均衡器降低链路增益平坦度的方法,在链路增益平坦度为3.25 dB的测试系统中可将其控制在0.5dB以内. 相似文献
3.
对射频电缆幅相稳定性进行了介绍,阐述了射频测试电缆相位和幅度变化的因素,并详细分析了射频电缆相位性能以及幅度性能的不同测试方法,最后通过实测数据的展示,总结说明了在日常测试中该如何正确使用测试电缆。 相似文献
4.
5.
6.
为实现亮度不均的复杂纹理背景下表面划痕的鲁棒、精确、实时识别,提出一种基于深度神经网络的表面划痕识别方法。用于表面划痕识别的深度神经网络由风格迁移网络和聚焦卷积神经网络(CNN)构成,其中风格迁移网络针对亮度不均的复杂背景下的表面划痕进行预处理,风格迁移网络包括前馈转换网络和损失网络,首先通过损失网络提取亮度均匀模板的风格特征和检测图像的知觉特征,对前馈转换网络进行离线训练,获取网络最优参数值,最终使风格迁移网络生成亮度均匀且风格一致的图像,然后,利用所提出的基于聚焦结构的聚焦卷积神经网络对生成图像中的划痕特征进行提取并识别。以光照变化的金属表面为例,进行划痕识别实验,实验结果表明:与需要人工设计特征的传统图像处理方法及传统深度卷积神经网络相比,划痕漏报率低至8.54%,并且收敛速度更快,收敛曲线更加平滑,在不同的深度模型下均可取得较好的检测效果,准确率提升2%左右。风格迁移网络能够保留完整划痕特征的同时有效解决亮度不均的问题,从而提高划痕识别精度;同时聚焦卷积神经网络能够实现对划痕的鲁棒、精确、实时识别,大幅度降低划痕漏报率和误报率。 相似文献
7.
针对星座图的射频(RF)指纹识别方案中,低信噪比环境下识别准确率低的问题,提出一种基于欧式距离与幅度距离的二维识别算法来进行RF指纹识别。该方案通过对星座图进行优化处理,可从优化后的星座图中提取识别性能更好的RF指纹,再通过二维识别算法来提高识别准确率。仿真结果表明:与仅用欧式距离作为判断依据的方法相比,所提出的二维识别算法的识别准确率最高可提升8%,在设备容量为50组的情况下识别准确率为77.8%,并且从优化后的星座图中所提取的RF指纹具有更好的唯一性和稳定性。 相似文献
8.
《中国计量学院学报》2015,(4):442-449
针对示波法测量的准确性,提出一种新的血压测量算法.该算法通过将脉搏波信号负半轴的波形基于水平轴对折,充分利用了脉搏波信号的负半轴信息,增加了可利用峰值点的个数,提高了峰值拟合方程的准确性,最终提高了血压测量的准确性.实验表明,该算法的血压测量准确性与传统的只利用脉搏波正半轴峰值点的方法相比,有了明显的提高. 相似文献
9.
10.
随着5G时代的到来,天线与射频接口高度集成,传统的传导测试已无法适应新一代无线通信设备的测试要求,越来越多的射频性能指标需要采用空口而非传导方式进行测试.以误差幅度矢量(EVM)为代表,射频性能指标对于传统的空口测试系统及方法提出了不同以往的要求.紧缩场、近远场变换等新系统被用于替代传统的远场测试系统.文章结合3GPP及近年的相关参考文献,介绍了几种5G射频性能测试的空口测试方法并做了比较,着重讨论了EVM的定义、测试流程和校准方法等问题,展望了射频性能测试的未来发展方向. 相似文献