应用时频分析方法辨识时变系统的模态参数

应用Gabor展开及Hilbert变换进行时变线性系统模态参数的辨识。利用非平稳信号的Gabor变换将结构响应信号表示在时频面上，并通过Gabor展开重构分离模态分量，建立每一阶模态的时变线性模型。对单模态时变线性模型应用Hilbert变换来辨识随时间变化的模态频率和阻尼。通过对刚度和阻尼慢变的两自由度系统模态参数的仿真辨识验证辨识方法的有效性。仿真结果表明：本文方法为时变线性系统的模态参数辨识提供了一条新的途径。     

CMOS探秘

众所周知,PC机主板上的CMOS对整个机器的硬件资源进行设置。许多BIOS功能调用,如INT13H等都是通过读取CMOS来获得有关参数。它也可以修改。CMOS通常有64字节,读写时先要向地址口70H送入一个字节单元地址,然后对数据口71H进行I/O操作,其中每一步都要延时,这样就完成了对CMOS中某一单元的读写操作。     

双层类脂膜与生物传感器

双层类脂膜是生物膜的基本结构，以它为基质所制造的生物传感器最接近于天然生物传感器生物膜。本文介绍了ＢＬＭ、Ｓ－ＢＬＭ制备技术及其在生物传感器中的应用。     

Internet上的检索工具

Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上的检索工具肖丹Ｉｎｔｅｒｎｅｔ是目前世界上最大的计算机互联网，今后也将成为信息高速公路建设中最为重要的基础设施之一。Ｉｎｔｅｒｎｅｔ作为一个巨大的信息资源库，其内容非常丰富。若将其比作一个“图书馆”的话，用户为了获得相应的信息和资料...     

主动约束层阻尼板结构动力学建模研究

将有限元法和GHM法相结合，给出了建立主动约束层阻尼（ACLD）板结构动力学模型的新方法。建模时，考虑到粘弹材料（VEM）的纵向位移影响，采用GHM方法描述VEM的本构关系，解决了VEM的力学特性随温度和频率变化的难点，避免因VEM的复杂本构关系而产生的微分积分方程。算例表明本文给出的建模方法是准确的，ACLD结构能够有效控制结构振动。     

应用时频表示进行结构时变模态频率辨识

本文应用线性和二次时频表示的方法，包括：线性时频分析方法短时傅里叶变换和二次时频表示魏格纳－维尔分布，进行了时变结构模态频率的辨识。通过对刚度连续变化的二自由度系统时变模态频率辨识的仿真，论述了两种时频辨识方法的特点。仿真结果表明时频变换辨识方法是辨识时变模态频率的有效工具，魏格纳－维尔分布二次时频表示能够是到比基于短时傅里叶变换的谱图更好的辨识结果。     

低能X射线替代~（55）Fe测厚的研究

对比分析了X射线和55Fe对物体厚度测量的原理以及在实际应用中的优缺点,介绍了X射线测厚仪的结构构成,各部分实现原理和具体实现方案、措施,并针对X射线和55Fe的现场测厚进行对比实验。     

基于运动相关皮层电位握力运动模式识别研究

面向基于脑-机接口（Brain-computer interface,BCI）的脑-机交互控制（Brain-machine interaction control,BMIC）——直接脑控机器人,提出一种新的左、右手握力运动参数范式,在该范式下探索左、右手握力运动相关皮层电位/运动相关电位（Movement-related potentials,MRPs）的时域特征表示并识别握力运动模式.在涉及左、右手4个不同任务的实验中采集了11个健康被试的脑电信号,任务期间要求被试以2种握力变化模式之一完成自愿握力运动,每种任务随机重复30次.不同握力任务之间具有显著差异的运动相关电位特征用于识别握力运动模式.分别用基于核的Fisher线性判别分析和支持向量机识别4个不同的握力运动任务.研究结果进一步证实运动相关电位可以表征握力运动规划、运动执行和运动监控的脑神经机制过程.基于核的Fisher线性判别分析和支持向量机分别获得24±4%和21±5%的平均错误分类率.最小误分类率是12%,所有被试平均最小误分类率为20.9±5%.与传统的仅仅识别参与运动的肢体类型以及识别单侧肢体运动参数的研究相比,本研究可望为脑-机交互控制/脑控机器人接口提供更多的力控制意图指令,奠定了后续的对比研究基础.