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该文提出了一种基于模态局部化现象来检测外部质量扰动的可调式压电驱动谐振质量传感器,质量传感器的检测结构由两个不同长度的悬臂梁通过机械耦合梁连接。首先利用哈密顿原理对压电驱动下的非对称谐振元件进行理论建模,采用伽辽金方法求解,得到前两阶模态下的振动特性;理论求解所得固有频率与COMSOL仿真分析、实验数据基本一致。实验研究表明,无调谐质量的谐振器检测范围为2~10 mg,添加调谐质量后的谐振器检测范围提高至1~13 mg,质量检测的分辨率也得到优化。此外,对传感器的结构进行非线性分析研究发现,超谐振动下的谐振器检测灵敏度提升了80%,这为非线性谐振传感器的设计提供了基础。 相似文献
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古籍退化对古籍图像二值化带来较大挑战,为此,提出一种基于离线参数调整的古籍图像二值化算法。算法分为两步,估计古籍图像背景局部均值,结合基于拉普拉斯能量的二值化算法对古籍进行二值化;根据迭代弗里德曼竞赛算法设计一种离线参数调整方法优化算法中的参数配置。所提算法在H-DIBCO 2016和H-DIBCO 2018数据集上的综合实验结果均优于其它二值化算法,验证了所提算法的有效性。 相似文献
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径流系数是表征流域的产水能力、反映自然地理因素对降水形成径流过程影响程度的重要参数。针对快速城市化背景下的海绵城市规划建设需求,为了寻求具有一定物理基础且较简捷快速的方法来确定区域产流,以武汉市后湖流域为研究对象,采用基于降雨径流试验的拟合函数、面积加权法和水量平衡法3种方法计算综合径流系数,并分析比较各个方法的优缺点。结果表明:(1)后湖流域3种方法计算的综合径流系数值分别为0.49,0.49和0.58;基于试验的拟合函数法计算简便,面积加权法各土地利用类型的径流系数取值主观性较大,水量平衡法具有水文学原理,适用于监测资料较充足区域。(2)降雨过程水量平衡法计算结果表明,前期影响雨量对场次径流系数有较大影响,在规划设计中应结合设计工况对应的成灾雨型、雨量、设计重现期等影响因素,优选水量平衡计算法。(3)当实测资料较为缺乏时,综合考虑排水规范中面积加权法和降雨径流试验方法可以快速得到区域综合径流系数的参考值。研究成果可为城市水资源利用和海绵城市建设提供参考。 相似文献
6.
为了准确地从复杂干扰背景下检测出真实弱小目标,本文引入视觉显著性,设计了基于快速光谱尺度空间与动态管道滤波的红外目标检测算法。基于真实目标与背景内容之间的整体差异,引入快速光谱尺度空间与阈值分割技术,设计视觉显著性机制,对红外图像完成处理,输出全局显著性映射,以高效过滤干扰背景内容。考虑目标与背景的局部特征差异,构建自适应局部对比度增强机制,对粗检测结果实施处理,获取对应的局部显著性映射,改善视觉显著性区域内目标的对比度。引入高斯差分理论,通过估算每一帧红外图像中的目标像素直径,形成动态管道滤波,充分消除虚警,准确识别出弱小目标。多组实验数据显示:较已有的红外目标检测技术而言,在各种不同的复杂背景干扰下,所提算法呈现出更好的检测能力,拥有更理想的接收机工作特性R O C ![]()
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曲线。 相似文献
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通过对下肢3 个关节步态曲线建立具有共性控制点的数学模型,提出了以个体的局部形状参数作为区别同一关节中不同曲线的方法.实验采用Perception Neuron 动作捕捉系统,对正常组10 名健康男性青年,验证组2 名健康和3 名处于不同康复期的右腿踝关节损伤男性青年在正常步速下的步态数据进行实验测量以获得髋关节、膝关节和踝关节的上下位移轨迹曲线,并计算得出正常组步态曲线的局部形状参数作为判别步态正常与否的参考调整范围.经分析,验证组中健康被试者的局部形状参数大多属于该范围,而恢复较差的病人参数大多超出该范围,表明该参数化方法可有效辨别步态曲线差异,此外还可对康复评价的方法提供依据. 相似文献
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有效地实现单幅水下降质图像复原对水下资源探索及环境监控领域的清晰图像获取具有极其重要的意义。为解决常用暗通道先验方法来复原图像时,背景光的估计易受白色物体干扰,且无法有效估计前景中白色物体透射率,复原质量不高的问题。本文提出了自适应背景光估计与非局部先验的水下图像复原算法。首先根据背景光具有高亮度及平坦性的特点,利用阈值分割算法获得背景光的候选区域,再通过图像的色调信息从候选信息中选取最佳的背景光点。随后,利用各颜色通道光的波长与散射系数的相关性,提出了适用于水下图像的非局部先验,并利用该先验估计各通道的透射率。最后针对复原结果中,因水下介质,微生物,水流影响而产生的加性噪声,设计去噪的最小优化问题,并利用引导滤波求解该问题,以去除复原结果中的加性噪声。实验表明:该算法在确保运行效率的基础上,准确地估计透射率,较常用算法的复原精度提高了约18%。证明了该算法能有效用于单幅水下图像复原的工程实践中。 相似文献
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传统基于样本与类中心的欧氏距离构造模糊支持向量机隶属度函数的方法将所有特征同等对待,并未考虑不同特征对样本与类中心距离的影响。针对这一问题,提出基于Relief-F特征加权的模糊支持向量机分类算法。首先通过Relief-F算法计算各特征权重并剔除权重较小的特征;然后应用特征权重计算样本到所属类中心的加权欧氏距离;最后,基于加权欧氏距离构造隶属度函数。该方法在考虑到特征重要性对分类效果影响的同时,通过权重阈值剔除权重较小的特征,从而将数据降维,提高了分类准确度和训练效率。实验结果表明:与支持向量机和传统基于距离构造隶属度的模糊支持向量机相比,基于Relief-F特征加权的模糊支持向量机具有更高的训练效率和分类准确率。 相似文献