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1.
2.
3.
为提高制导枪榴弹的命中率,要求弹载测姿系统实时地输出并存储精确的飞行参数.在枪榴弹空间狭小过载偏高环境下,姿态测试系统存在的误差很难通过庞大的硬件电路减小,针对这个问题采用了在试验前校准的方法,即对惯性测量单元标定的同时将采集模块采集测量的结果修正到与实际信号尽量贴合.实验数据分析结果表明,经过校准的系统采集的载体姿态数据精度提升了1~2个数量级.通过实验证明了该方法在理论层面有效可行.  相似文献   
4.
王瀚  刘重晋  付翔  封举富 《软件学报》2014,25(9):2180-2186
细节点在高分辨率掌纹匹配中扮演了重要角色,然而掌纹图像受到主线、褶皱线等的影响,提取出的细节点质量参差不齐.所以,对细节点进行质量评价并去除伪细节点,成为一个研究课题.提出了一种基于学习的高分辨率掌纹细节点质量评价方法.首先使用了基于图像的Gabor卷积响应和复数滤波响应等的一系列特征,用来对细节点局部进行冗余描述;然后,把每个特征作为弱分类器,用AdaBoost算法进行多层训练,挑选出对真伪细节点判别效果最理想的特征;最后,把弱分类器加权线性组合的响应分数作为细节点质量的得分,筛选出得分在阈值以上的细节点作为真细节点.该方法的实验结果与基于傅里叶变换的方法相比,能够更好地区分真伪细节点,对细节点的质量做出了更好的评价.  相似文献   
5.
超临界水氧化技术在处理高浓度难生化降解有机废水方面具有光明的发展前景.含氮有机物的高效转化去除通常是过程速率的控制步骤.文中总结分析了甲胺、苯胺、硝基苯、喹唑啉这四种典型含氮有机化合物超临界水氧化过程中氮的迁移转化路径,阐明了相应的超临界水氧化脱氮机理.结果表明:甲胺主要发生C-中心脱氢,苯胺氧化主要存在六种潜在转化路径,硝基苯脱氮主要通过高温热解产生·NO_(2)及·C_(6)H_(5)形成苯胺,喹唑啉开环以苯环开环为主.这些信息有助于深入认识和优化含氮有机物超临界水氧化过程.  相似文献   
6.
张毅  余湋  王瀚  高航 《电讯技术》2021,61(1):89-94
作为一种新的非正交多址接入技术,稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)被提出以支持大规模连接.基于稀疏因子图,SCMA利用低复杂度的消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)来实现接近最优的多用户检测.但是,传统MPA的复杂度仍然很高.为了灵活地控制算法的复杂性,提出了一种混合期望传播检测算法用于SCMA检测,建立算法复杂度与信道阈值之间的关系,利用信道阈值控制算法复杂度.此外,将混合期望传播检测算法与消息回退机制相结合以提高性能.仿真结果表明,与其他检测方案相比,所提算法可以灵活地在算法性能和计算复杂度之间进行折衷.  相似文献   
7.
针对四川盆地绵阳-长宁拉张槽北段米仓山地区下寒武统筇竹寺组黑色页岩开展了系统的有机地球化学分析,以正构烷烃、类异戊二烯烃、萜类化合物、甾类化合物等生物标志化合物为重点,探究绵阳-长宁拉张槽的成因机理及沉积环境。扬子板块北缘下寒武统黑色页岩中的有机质主要来自低等浮游生物与细菌的共同贡献;盐度一定的情况下,分层的海水不仅为水体表层浮游生物的繁殖发育提供良好环境,还给厌氧的喜盐细菌的繁殖提供了有利条件;筇竹寺组黑色页岩中检测出的4-甲基甾烷为典型热液喷口微生物的分子化石,其产出为绵阳-长宁拉张槽的拉张成因提供了证据。据此构建了该区古海洋模型,甲烷氧化菌、硫酸盐还原菌等热液喷口微生物,不仅为有机质提供了生物来源,还促进了浅部水体藻类的繁殖,提高了古生产力。   相似文献   
8.
为准确识别水轮机尾水管涡带状态,本文提出一种基于EMD指标能量的神经网络故障诊断方法。采用经验模态分解方法分离尾水管压力脉动信号,建立基于指标能量的故障特征向量,并以此作为故障样本训练三层离散前馈过程神经网络,形成由动态特征向量到故障类型的映射关系,实现故障信息融合诊断。以水轮机尾水管压力脉动信号为例,进行了应用检验。结果表明,该方法的收敛速度和分类精度优于传统的RBF、BP神经网络法,分类识别的平均百分比误差小,准确度高,适合用于水轮机尾水管涡带的故障融合诊断。  相似文献   
9.
针对增注泵泵阀产生冲击噪声大的问题,对泵阀结构进行降噪改造,采用尼龙材质代替钢材质,优化设计进排液阀座上的进排液孔结构。改造后的泵阀降低噪声7分贝,流体损失减少,密封性能提高,提高了进出水效率及增注泵整体效率。  相似文献   
10.
基于小波预处理的HHT方法在水轮机振动诊断中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了基于小波去噪、降采样和HHT变换的方法。该方法先利用小波进行信号去噪,克服噪声对EMD分解的影响。其次,为获得正确的IMF分量和Hilbert谱,采用降采样方法对信号进行重采样,继而得到适当的采样率。最后,进行EMD分解提取具有明确物理意义的水轮机振动模式分量信号,再对各分量信号进行Hilbert谱分析,从而识别信号的异常频率和发生时间。并将该方法应用于某电站1号机组振动信号分析,结果表明,基于小波预处理的水轮机振动信号Hilbert-Huang变换方法能对机组性能做出良好评价,值得推广应用。  相似文献   
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