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1.
文章通过单体燃烧试验、燃烧总热值的测定研究了无机隔离分仓聚苯乙烯颗粒保温板的燃烧性能与表观密度之间的关系。  相似文献   
2.
文章研究了无机隔离分仓聚苯乙烯颗粒保温板导热系数和燃烧热值与表观密度之间的关系。通过分析比较得出能够满足燃烧性能A2级的无机分仓聚苯乙烯颗粒保温板的物理性能指标。  相似文献   
3.
在Visual C++的开发平台下,通过GPRS和TCP 2种通信方式,对正在行驶中货车的载货重量等数据进行检测和管理,同时将处理后的数据作为历史数据,保存到SQL server 2000的数据库中,以供用户的提取和查询,以及对数据的管理。  相似文献   
4.
为了简化汽车内部控制系统,降低汽车制造成本,提高人车交互界面的友好度,设计并实现了一种新型的汽车虚拟仪表。采用以ARM处理器S3C6410为核心的硬件平台和以嵌入式Linux系统为核心的软件平台,并在此基础上采用开放源代码的图形界面库QT开发仪表终端应用程序。经试验验证,虚拟仪表系统具有成本较低、界面友好、反应灵敏等特点,并在跨平台性、可扩展性等方面得到了显著改善。  相似文献   
5.
脉冲耦合神经网络是一种新型神经网络,该网络无需训练,根据脉冲耦合神经网络相邻神经元同步点火特性,提出了一种基于灰度特征聚类的脉冲耦合神经网络图像分割方法,利用脉冲耦合神经网络点火捕获特性,实现了对特征的自组织聚类,克服了以往基于统计方法对于相邻灰度影响的考虑,弥补了空间不连贯灰度区域分割成离散块的缺点.针对目前对网络参数的选取还主要停留在人工调整和确定阶段,对参数的选取进行了分析,并对迭代终止条件进行了研究.通过实验,证明分析结果是有效的.  相似文献   
6.
史昕  赵祥模  惠飞  杨澜 《计算机应用》2014,34(3):623-627
无线传感器网络(WSN)时间同步精度的提高通常以增加额外同步能耗为代价,针对时间同步的高精度与低能耗的权衡问题,提出一种基于分量解耦融合的时钟同步算法。该算法结合双向广播同步机制和节点间时钟的相关性,利用分量解耦融合思想计算被同步节点与基准节点间的时钟偏差,同时根据线性无偏最小方差准则估计各个分量加权参数的取值。仿真结果表明,该算法能够在不增加额外同步能耗的条件下,相比PBS、TPSN和RBS算法,20轮同步后同步精度分别提高4.52μs、13.8μs以及25.48μs。  相似文献   
7.
基于改进阈值函数的小波去噪算法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
惠飞  史昕  赵祥模  杨澜 《现代电子技术》2011,34(12):61-64,68
针对现有的小波阈值函数在阈值邻域内不具有高阶可导性,小波系数收缩缺乏灵活性,在此构造了一种具有过渡临界区域和收缩调和参数的阈值函数。根据白噪声的概率密度分布和滤波阈值的估计值确定过渡临界区域,细化阈值邻域内小波系数的处理。通过收缩调和参数调整小波系数的收缩程度,以提高滤波信号的信噪比。实验结果表明,在此构造的小波阈值函数能够在消噪和保留原有信号的弱特征之间获得较好的平衡,从而改善小波阈值滤波算法的性能。  相似文献   
8.
车辆的异常行为可能引发交通事故, 甚至造成经济损失和人员伤亡. 准确识别车辆异常行为可以预防潜在的危险. 针对现有研究存在的数据难以保留时间特征等问题, 本文提出一种带有注意力层的长短记忆神经网络的识别模型, 利用真实交通场景车辆异常轨迹对所提出的模型进行训练和验证. 实验结果表明, 所提出的模型能够有效的识别车辆异常驾驶行为, 准确率可达到98.4%.  相似文献   
9.
针对双向车道因受限于道路条件及交通特性仅能借用对向车道完成超车(逆向超车)的问题,通过采用车联网以及车载传感器获取环境车辆的速度、加速度等全局信息,将多车场景中各个实体所造成的影响纳入超车决策中,从而提出一种基于图搜索和模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)的逆向超车控制方法。首先,根据车车通信获取的全局信息,结合非合作博弈,对各车在整个时段内的行为进行预测,并根据预测情况对道路的各个区域进行安全评估,评估依据为该区域在下一时刻出现车辆的概率。对道路完成评估后,得到碰撞概率热区图,之后采用A*算法搜索安全路径,根据安全路径完成目标车辆的轨迹规划,并设计模型预测控制器来对主车进行实时控制,使车辆按照既定轨迹行驶。最后,借助Carsim与MATLAB/Simulink搭建联合仿真平台,对提出的算法进行验证。仿真实验结果表明,该模型的控制误差最大不超过0.15 m,平均误差率约为1.7%,能实现对车辆的精准控制,保证被控车辆安全完成逆向超车。  相似文献   
10.
目前,在智能交通领域使用深度学习方法进行车辆目标检测已成为研究热点。针对传统机器学习方法的性能易受光照、角度、图像质量等外界因素影响,检测步骤繁琐等问题,通过对当下经典的一阶目标检测模型和二阶目标检测模型进行分析,提出了一种基于改进的一阶目标检测模型RetinaNet的车辆目标检测方法,使用深度残差网络自主获取图像特征,融合MobileNet网络结构进行模型加速,把复杂交通场景下的目标检测问题转化为车辆类型的三分类问题,利用KITTI数据集进行训练,并使用实际场景中的图像进行测试。实验结果表明,改进的RetinaNet模型在保证检测时间的情况下,相比原RetinaNet模型MAP值提高了2.2个百分点。  相似文献   
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