基于总线系统的信号波形测试方法研究

阐述总线系统的信号波形分析的方法，一类通用接口的硬件设备，实现对总线系统的信号波形测试，并能够覆盖军标中关于总线系统测试的大部分内容。     

一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测方法北大核心

提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。     

一种基于抽取LMS的距离旁瓣抑制方法

在噪声雷达中，传统相关处理方法的距离旁瓣受到时宽带宽积的限制，在有限相关处理时间内得到的距离旁瓣较高，会造成微弱目标被强目标、杂波旁瓣淹没的现象。提出一种基于抽取最小均方（Least Mean Square,LMS）滤波的噪声雷达旁瓣抑制方法，将LMS滤波器的系数作为距离压缩结果，从而获取较低的距离旁瓣。对该方法的性能进行了理论分析，并通过数字仿真验证了算法的有效性和理论分析的正确性。     

数据压缩技术在通信中的应用

数据压缩技术就是将较大的数据量压缩为最少的数码,从而更加便捷地表示信号,可以用于数字通信、存储、多媒体娱乐等方面。采用数据压缩技术提升信号传输效率,现有通信干线利用该技术不仅可以并行更多多媒体业务,还可以将数据存储量紧缩,使发信机功率降低,让多媒体移动通信系统更加稳定便捷。数据压缩并不是一种新技术、新思路,该方法的种类有很多,但大部分都缺少适用性。数据压缩研究主要分为两个发展方向,一个数学家研究,以建立信源和数据压缩数学模型为主;另一个是工程技术人员研究,主要构建可以实现数据压缩功能的系统。文章主要介绍了数据压缩技术的发展,阐述了LZSSB算法在数字信号处理中的应用,希望能为数据压缩技术的推广提供参考。     

基于KNN算法的不良步态分类

针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7％,对足外8步态的正确率为92.8％以及足内8的正确率为91.0％.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本.     

市场监管总局:发布新的食品安全监管办法3月15日起实施

近期,市场监管总局发布修订后的《食品生产经营监督检查管理办法》(以下简称《办法》),自2022年3月15日起施行。《办法》共7章55条,主要包括4个方面的内容。一是落实“四个最严”要求,实施“全覆盖”检查。县级以上地方市场监督管理部门应当每两年对本行政区域内所有食品生产经营者至少进行一次监督检查。检查结果对消费者有重要影响的,要求食品生产经营者按照规定在食品生产经营场所醒目位置张贴或者公开展示监督检查结果记录表。     

再生胶印羊羔绒面料的制备

面丝采用33.3 tex/576 F DTY(300 D/576 F DTY)再生丝，圆孔，S+Z捻，底丝采用原生丝16.7 tex/288 F DTY (150 D/288 F DTY),在大圆机上织成不同比例(再生/原生75/25、50/50、25/75)的羊羔绒坯布。采用胶印工艺增加了面料的立体花型效果。介绍了原料选择和编织、后整理工序的技术特点，并对面料进行性能测试，分析不同再生比例面料的工艺特点。所制面料既符合环保理念，又具有清晰、立体、层次感强的花型效果，同时柔软、蓬松、保暖，可广泛应用于家居用服装和毯子面料。     

基于电信号特征分析的电机故障诊断技术

介绍了电机故障诊断技术平台的组成,分析了电机常见故障下电信号的特征。利用宜昌和景洪工厂两台电机进行了实际对比测试,宜昌工厂电机定子电流特征频率在49.2Hz时表现出峰值-36.08dB,在50.8Hz时表现峰值则为-37.23dB,表明电机存在转子断条故障;景洪工厂电机在转子特征频率为113.51Hz时,出现峰值-58.47dB,表明电机存在静态偏心故障。经电机现场抽芯检查,验证了电机故障快速诊断平台给出的电机健康状态评估结果,证实了基于电信号特征分析的电机故障诊断技术的准确性。     

“半翻转”教学模式下评价指标体系研究与实践

研究基于“半翻转”教学模式的线上教学评价指标体系,包括课前活动开展、课中教学活动设计、课后任务以及基于此过程中的评价指标体系设计。最后通过层次分析法设计评价指标权重,设计评价算法得到动态评价结果。该评价指标体系应用在本专业“数据结构与算法”课程中,并得到良好的应用效果。