基于VSS窗的改进相位差电力谐波分析方法

利用快速傅里叶变换(FFT)进行谐波分析时,在非同步采样和非整数周期截断条件下存在频谱泄露和栅栏效应,影响谐波的分析精度。采用传统的窗函数对信号进行加权,虽然可以减小频谱泄露和栅栏效应的影响,但其效果受到窗函数旁瓣特性的制约。提出一种基于衍生半正弦窗的改进相位差电力谐波分析方法。该方法引入一种新的窗——衍生半正弦窗,对信号进行加权,然后采用改进相位差算法分析谐波参数——幅值、频率、相位。衍生半正弦窗可以通过调整指数获得满足要求的旁瓣特性,能较好的抑制频谱泄露,在工程应用中具有很大的灵活性。推导了信号基波及各次谐波频率、幅度、初相位的求解公式。仿真实验结果表明,提出的基于衍生半正弦窗的改进相位差算法具有较高的计算精度。     

任务型教学在旅游英语教学中的应用研究

在Task-based learning(任务型教学)理论的基础上,明确了旅游英语教学实施Task-based learning的可行性和重要性。通过实际的授课过程,总结出了适合旅游英语教学的任务类型,然后根据Jane Willis在A Framework for Task-based Learning中提出的构架来设计旅游英语教学中应用Task-based learning的各个步骤,并提供相关的课堂教学实例。通过两个班的成绩比较和调查问卷的分析,得出结论,证明了在旅游英语教学中运用Task-based learning是可行的和必要的。     

基于相关分析和神经网络的激光焊接稳态识别

为了准确识别激光焊接的稳态类型, 采用了图像处理、相关分析和神经网络的方法, 增加对准稳态的研究, 以信号特征的相关系数作为神经网络模型的输入, 进行了理论分析和实验验证, 得出了光学、视觉信号的相关性对激光焊接稳态类型的影响规律。结果表明, 匙孔面积和金属蒸汽面积的相关性区分稳态类型的效果最好, 其相关系数为0.2~0.3时为稳态, 0.4~0.5时为准稳态, 0.6~0.7时为非稳态; 训练完成的神经网络模型在测试集上达到了98.76%的预测准确率, 可满足准确识别焊缝稳态类型的需求。该研究为自动化生产中预防出现激光焊接缺陷提供了参考。     

阐述工程测量中的现代测绘技术

本文阐述了现代数字化测量的相关测绘技术，简要地分析了其技术拥有的优势，并且也通过实践，研究了以数字化测绘技术为中心的现代工程测量技术。笔者也希望随着数字测绘技术的不断革新，末来工程测量技术的发展仍然有不少测绘工作者不断开拓、创新。     

基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法

经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分解在每一层固有模态分量上仍然存在残留噪声的问题,在分解过程中添加成对的正负噪声分量,提出一种基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法。实验结果表明,相比于集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解,所提的方法能够明显地减少每一层固有模态分量中残留的噪声,拥有较好的信号重构精度和更快的分解速度。