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1.
液压驱动是目前船用舵机的主要驱动方式,其振动噪声不仅会影响系统的平稳运行、人员的健康舒适,还会对设备和元件的寿命产生影响,因此,振动噪声水平是现代船舶装备设计的关键指标之一。针对双柱塞缸对称驱动及单柱塞缸非对称驱动典型船用舵机,通过容积控制和节流控制两种方式,进行了两种舵机系统振动噪声的对比试验,探讨了不同驱动方式、不同驱动速度等因素对船用舵机振动噪声的影响。结果表明:采用阀控双柱塞缸对称驱动可有效降低舵机系统的振动噪声。  相似文献   
2.
Calmodulin (CaM) is an important intracellular protein that binds Ca2+ and functions as a critical second messenger involved in numerous biological activities through extensive interactions with proteins and peptides. CaM’s ability to adapt to binding targets with different structures is related to the flexible central helix separating the N- and C-terminal lobes, which allows for conformational changes between extended and collapsed forms of the protein. CaM-binding targets are most often identified using prediction algorithms that utilize sequence and structural data to predict regions of peptides and proteins that can interact with CaM. In this review, we provide an overview of different CaM-binding proteins, the motifs through which they interact with CaM, and shared properties that make them good binding partners for CaM. Additionally, we discuss the historical and current methods for predicting CaM binding, and the similarities and differences between these methods and their relative success at prediction. As new CaM-binding proteins are identified and classified, we will gain a broader understanding of the biological processes regulated through changes in Ca2+ concentration through interactions with CaM.  相似文献   
3.
针对分割神经网络需要大量的高质量标签但较难获取的问题,提出基于3D scSE-UNet的半监督学习分割方法. 该方法使用自训练的半监督学习框架,将包含改进的并行空间/特征通道压缩和激励模块(scSE-block+)的3D scSE-UNet作为分割网络. scSE-block+可以从图像空间和特征通道2个方面自动学习图像的有效特征,抑制无用冗余特征,更好地保留图像边缘信息. 在自训练过程中加入全连接条件随机场,对分割网络产生的伪标签进行边缘细化,提升伪标签的精确度. 在LiTS17 Challenge和SLIVER07数据集上验证所提出方法的有效性. 当有标签图像占训练集总图像的30%时,所提方法的Dice相似系数(dice score)为0.941. 结果表明,所提出的半监督学习分割方法可以在仅使用少量标注数据的情况下,取得与全监督分割方法相当的分割效果,有效减轻肝脏CT图像分割对专家标注数据的依赖.  相似文献   
4.
为解决太赫兹(Terahertz,THz)图像内泊松高斯混合噪声导致芳纶纤维蜂窝材料脱粘缺陷轮廓检测精度低的问题,基于Anscombe变换与小波阈值法构建了THz图像降噪模型。高斯噪声方差为降噪模型的必要参数,但实际THz图像噪声分布未知,且噪声与纹理在高频混叠,给方差准确估计提出了挑战。为此,首先以样件纹理几何形状为先验信息,构造Benzene-ring算子去除THz图像纹理,使其小波域高频分量中仅含有噪声;然后提出改进的Logistic混沌映射提高样本集的多样性,以训练Elman神经网络准确建立高频分量与高斯噪声方差间映射关系;最后依据噪声方差估计值,基于Anscombe变换将泊松高斯混合噪声转化为高斯噪声,并利用小波阈值法与Anscombe逆变换得到了最终THz降噪图像。仿真与试验结果表明,所提出的方法降噪效果最佳并有效提高缺陷轮廓检测精度,相比于高斯滤波、小波阈值以及非局部均值法,平均梯度指标分别提升12%、33%、9%,缺陷面积绝对误差分别降低234 mm2、304 mm2、263 mm2。  相似文献   
5.
超高效混叠采集技术可实现多组震源同时激发产生地震波场,大幅度提高采集效率,但往往会导致相邻震源之间产生波场交叉而相互干涉,显著降低地震数据的信噪比。为此,提出一种基于奇异值分解(SVD)约束迭代反演的混叠噪声压制方法。首先以选定区域的混叠噪声奇异值对混叠数据的奇异值向量进行约束,然后利用迭代反演的策略逐步更新混叠数据的奇异值向量,最终在共炮检距域或动校正后的共中心点域实现混叠噪声与有效信号的分离。数据测试结果表明,该方法可在压制混叠噪声的同时,充分地保护有效信号。  相似文献   
6.
徐艳春  赵彩彩  孙思涵  MI Lu 《中国电力》2021,54(11):133-143
针对配电网发生单相接地故障且分布式电源(distributed generations, DGs)大量接入后,配电网结构和运行方式复杂多变、故障后电气量不明显、故障特征弱等特点,提出一种基于改进局部均值分解(improved local mean decomposition, ILMD)和能量相对熵的主动配电网故障定位方法。首先,利用镜像延拓将信号在两端延拓,消除LMD存在的端点效应,同时,在信号中加入自适应噪声,克服LMD存在的模态混叠问题,对各区段暂态零序电流进行ILMD分解;然后对分解后所有乘积函数(product function, PF)的能量相对熵进行计算,所有PF分量的相对能量熵之和即为区段间的相对能量熵,通过所设置的定位判据,对故障区段进行判断。仿真结果表明,所提算法在10 kV小电流接地系统和改进的IEEE33节点系统中,在不同的仿真条件下故障定位结果准确率高,验证了所提方法的准确性。  相似文献   
7.
电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考,对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取,是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术,首先采用字向量表征预案文本,然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合,有所侧重地提取实体词深层字符特征,最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明:文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征,能够自动高效地提取文本特征,准确识别预案文本中细粒度的实体词,满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。  相似文献   
8.
真随机数发生器(TRNG)作为芯片中重要的安全组件,在现代加密系统中扮演着越来越重要的角色。对于TRNG的设计,关键是需要熵提取器可以在恶劣的环境变化(如工艺波动、电压和温度(PVT))下稳定地生成熵值。基于Xilinx FPGA平台提出了一种基于环形振荡器的低成本,高效率真随机数发生器。TRNG一方面通过快速进位逻辑来提高熵提取的效率,另一方面通过优化电路结构和延迟,在以相对较低的资源开销情况下实现可观的吞吐量和随机性。TRNG分别在多块Xilinx Virtex6 FPGAs和Xilinx Spartan6 FPGAs上进行验证,实验数据测试结果表明,所提出的TRNG能够在广泛的PVT范围内表现出良好的鲁棒性,且生成的随机比特流不仅以相当高P值通过NIST SP800-22统计测试套件,而且可以通过最新的NIST SP800-90B测试。  相似文献   
9.
This paper focuses on the design of a 2.3–21 GHz Distributed Low Noise Amplifier (LNA) with low noise figure (NF), high gain (S21), and high linearity (IIP3) for broadband applications. This distributed amplifier (DA) includes S/C/X/Ku/K-band, which makes it very suitable for heterodyne receivers. The proposed DA uses a 0.18 μm GaAs pHEMT process (OMMIC ED02AH) in cascade architecture with lines adaptation and equalization of phase velocity techniques, to absorb their parasitic capacitances into the gate and drain transmission lines in order to achieve wide bandwidth and to enhance gain and linearity. The proposed broadband DA achieved an excellent gain in the flatness of 13.5 ± 0.2 dB, a low noise figure of 3.44 ± 1.12 dB, and a small group delay variation of ±19.721 ps over the range of 2.3–21 GHz. The input and output reflection coefficients S11 and S22 are less than −10 dB. The input compression point (P1dB) and input third-order intercept point (IIP3) are −1.5 dBm and 11.5 dBm, respectively at 13 GHz. The dissipated power is 282 mW and the core layout size is 2.2 × 0.8 mm2.  相似文献   
10.
针对传统机器学习方法在处理不平衡的海量高维数据时罕见攻击类检测率低的问题,提出了一种基于深度学习的随机森林算法的入侵检测模型,为了避免传统的随机森林面对高维数据和不平衡数据时分类精度低、稳定性差和对罕见攻击类检测率低的问题,引入生成式对抗网络(GAN)和栈式降噪自编码器(SDAE)对随机森林算法(RF)进行改进。将罕见攻击类数据集输入GAN神经网络中,生成新的攻击类样本,改善网络入侵数据在样本集中不均衡分布的情况,通过堆叠深层的SDAE逐层抽取网络数据的分布规则,并结合各个编码层的系数惩罚和重构误差,来确定高维数据中与入侵行为相关的特征,基于降维后的特征数据构建森林决策树。采用UNSW-NB15数据集的实验结果表明,与SVM、KNN、CNN、LSTM、DBN方法相比,GAN-SDAE-RF整体检测准确率平均提高了9.39%、误报率和漏报率平均降低了9%和15.24%以及在少数类Analysis、Shellcode、Backdoor、Worms上检测率分别提高了26.8%、27.98%、27.85%、39.97%。  相似文献   
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