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1.
1前言 数字信号处理器是专为高速实时运算而设计的专用微处理器,它与CPU和其他的微处理器功能上的区别在于:CPU等处理器具有较强的事务管理功能,而数字信号处理器主要是针对信号的实时处理而设计的,在数值运算速度上较传统的CPU具有较大优势.考虑到数字信号处理器的应用特点,它在体系结构设计上也有别于其他的通用处理器.这种区别主要体现在以下两个方面:首先多数数字信号处理器内部采用哈佛型总线结构.这种总线结构的特点在于它的数据总线,程序总线与输入输出总线是各自独立的. 相似文献
2.
3.
在有限元素法中,用理论分析建立的有限元模型很难完全与实际相符,这便带来了如何寻找有限元模型的误差源和怎样对它进行修正的问题。用静力试验修正刚度矩阵,再以修正后的刚度矩阵为基准修正其它矩阵是方法之一。目前存在的问题是该方法的修正结果对静位移中各元素相对误差的不一致具有高度敏感性。本文应用神经网络修正有限元模型中的刚度矩阵,既消除了上述敏感性,同时具有可修正性。 相似文献
4.
针对训练样本集的分类特征优化选择问题,改进了样本可分度标准:Kullback-Leiber距离,并进行了有效性验证.在此基础上定义了欧氏距离分布熵(Distribution Entropy of Euclidian Distance DEED)这一空间分布信息度量参数,同时给出了它的计算方法.提出了"类间互欧氏距离分布熵"(between-class DEED)与"类内自欧氏距离分布熵"(within-class DEED)的分析方法.进一步将其用于样本可分性分析,验证了两者比值愈大,特征样本集可分度愈好这一结论. 相似文献
5.
6.
通过分析现阶段施工企业在工程结算时存在的问题,提出了针对性的管理措施,防范因过程管理不到位,造成结算时纠纷的产生。施工企业通过提高防范风险意识,强化全过程造价管理,以确保项目经济效益目标。 相似文献
7.
针对相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)分布式光纤振动传感系统如何对振动事件进行高效准确识别的问题,本文提出了一种基于多尺度一维卷积神经网络(MS 1-D CNN)的振动事件识别方法。该方法将原始振动信号经过预加重、归一化和谱减降噪的预处理操作后得到的一维信号,直接通过MS 1-D CNN实现端到端的振动信号特征的提取和识别。MS 1-D CNN在提取入侵振动信号特征时可兼顾信号时间和频率尺度,利用全连接层(FC layer)和Softmax层完成最终的识别过程,与二维卷积神经网络(2-D CNN)和一维卷积神经网络(1-D CNN)相比减少了待定参数数量。对破坏、敲击和干扰三类目标振动事件的光纤振动传感信号识别结果表明,MS 1-D CNN的识别正确率与2-D CNN相近,达到了96%以上,而处理速度提升一倍,在保持识别性能的前提下,有利于提高振动事件识别的实时性。 相似文献
8.
本文应用在修正环上的多项式变换原理,提出了一种新的二维卷积算法,它比直接使用二维FFT的算法的乘法次数少得多,结构比剩余类环上的多项式变换算法简单,并且计算量还要少20—40%。 相似文献
9.
1988年开始我厂试用PVA、CMC和氧化玉米淀粉混合浆,浆纱质量不太稳定,布机经向断头多,织造效果较差。特别是CMC质量不稳定,粘度差异大,不溶物多。今年4月开始,我们试用山东台儿庄生产的酰胺变性玉米粉代替原配方中的CMC和氧化玉米淀粉,采用PVA加酰胺变性淀粉混合浆,试验证明效果良好。一、变性原理及性能酰胺变性淀粉又称氨基甲酸脂淀粉,是在原玉米淀粉的基础上,经过添加剂和尿素化学作用,使玉米淀粉发生酯化反应,淀粉分子上的部分羧基基团的氢原子能为酰胺基团所取代, 相似文献
10.