基于VISSIM的有轨电车交叉路口信号优先策略研究

建立基于VISSIM仿真系统的有轨电车线路交叉路口信号优先仿真模型,通过比较不同信号优先策略下的有轨电车运行效果、以及对冲突相位车辆通行的影响,分析不同交通条件下所适用的有轨电车信号优先策略。     

基于智能故障指示器的故障定位系统研究

文章面向城乡配电网,通过低廉的成本实现配电网的故障信号采集、故障区段定位,降低配电网线路的故障查找时间和查找成本,研究为供电企业提供的一套以故障定位为核心功能的配电自动化系统设计,加快供电恢复,从而提高供电可靠性。     

云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘方法研究

云计算设备中的大数据分类挖掘是现实模式识别和智能控制的基础,传统方法中对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。进行云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,基于K-L变换,选择最优的路径进行分类空间导引,构建了K-L大数据特征分类器,进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,特征分类挖掘的准确度较高,能量开销较少,效率较高。     

基于双稳压技术的加速度信号模拟器设计

为充分发挥综合自动测试设备的军事效能,采用双稳压技术,设计了一种加速度信号模拟器,该模拟器设计准确度高,可靠性强,操作使用方便,能够满足机载自动驾驶设备或单部件的测试需求,具有显著的军事效益。     

基于多任务目标检测的条形码倾斜矫正算法研究

条形码识别技术在日常工作中发挥着巨大作用,尤其是在智能物流包裹分拣领域。该技术主要分为三个部分:条形码检测、矫正和译码。目前条形码检测和译码技术较为成熟,而在条形码倾斜矫正技术上研究效果一般。为提升条形码矫正效果,设计一种矫正算法。先对条形码倾斜程度进行分类,再进行角度回归,有效降低条形码矫正任务难度;并将该算法与单阶段检测器融合构成多任务目标检测算法,协同促进发挥检测和矫正的作用。实验表明:余弦距离角度损失函数更加适合角度回归任务,针对条形码倾斜程度分类有助于提升条形码矫正效果。与其他相关算法对比,该算法在矫正准确率、实际译码率和速度上均取得最优的效果。     

化工新型材料

德国研制柔性超薄霍尔效应传感器霍尔效应传感器目前已在机器人及各种智能设备上获得广泛应用,成为一种标准的传感器。但目前常用的此类传感器为刚性材料制成,且体积较大(厚度约0.5mm)。德国莱布尼茨固体物理与材料研究所的研究人员,用聚酰亚胺或聚醚醚酮(PEEK)薄膜材料作为基底,在其上喷射形成约230nm厚度的金属铋层,导入微小的电极,研发出一种薄膜形状的霍尔效应传感器,这种新型传感器对磁信号的敏感性与目前常用的霍尔效应传感器相当,但厚度大大减低,特别是     

信号发生器的不确定度评定

信号发生器是科研和生产中应用非常广泛的一种仪器,因此对其不确定度进行评定十分必要,本文主要介绍了信号发生器的不确定度评定相关内容。     

基于多信号干扰的无线电台频率指配算法

为解决无线电台通信中互扰问题,对无线电台频率指配问题进行了研究。针对无线电台组网应用的特殊性,分析了无线电台通信网干扰产生原因,设计了更符合实际的基于多信号干扰的频率指配模型。在此基础上,将遗传算法和模拟退火算法结合,设计了基于模拟遗传退火的频率指配算法,并将其应用到实际的无线电台通信网中。仿真表明该算法具有全局寻优能力强,收敛性能好的特点。