基于多尺度排列熵的铣削颤振在线监测方法

排列熵是系统复杂性和规则性的一种测度,具有概念简单、稳健和计算速度快等优点。考虑到单尺度排列熵在反映铣削力信号特征方面的不足,通过试验分析提出基于单尺度排列熵和尺度4排列熵作指标的铣削颤振在线检测方法。通过试验验证,所提出的方法能有效地检测铣削颤振。同时基于多尺度排列熵的方法对于铣削力信号采集过程中的噪声、工艺参数变化等不敏感,因此这种方法适用于实际工业生产中的在线铣削颤振监测。     

基于小波包能谱熵的铣削颤振监测方法

针对切削加工过程中容易出现颤振,导致零件表面加工质量降低,本文以铣削加工为研究对象,提出了基于小波包能谱熵的铣削颤振监测方法。信号的采集是一个连续的过程,为避免刀具不参与切削对这种方法的影响,本文提出基于铣削力幅值平方和的方法以识别刀具是否参与切削。试验结果表明,无论对于刀具是否参与切削的识别或者是否出现铣削颤振的监测都能有效的监测。     

基于HOS的未知雷达辐射源信号分选

对未知雷达辐射源信号进行准确分选是电子对抗领域迫需解决的一个难题。当前用于分选的特征参数主要有相像系数、小波包变换、熵值等,它们普遍存在的问题是在低信噪比下难以获得令人满意的准确率。基于高阶统计量（HOS）可以实现多种不同雷达辐射源信号的分类,且具有抑制高斯噪声的优点。文章提出一种基于HOS的未知雷达辐射源信号分选新方法,通过计算机仿真验证,在相同的信噪比条件下,利用HOS进行分选可以获得更高的准确率。     

白酒中甲醇快速测定法(变色酸法)

本文叙述为了寻找简易、快速的检查食用酒中甲醇是否超标的方法，以控制不合格酒流入市场。我们采用变色酸法，对测定方法进行改进，可以达到要求，反应灵敏度达到0．01％。本法适合大批量酒类限量甲醇测定普查。     

高校教学质量监控中存在的问题与分析

随着我国高等教育教育大众化进程的深入,教学质量监控环节日趋弱化,学生考试作弊防不胜防,教学质量评价失去真实,教学督导环节存在僵化,教学信息反馈有失客。存在问题的原因主要是大扩招下的生源质量下降,教学资源不能适应大扩招的需求,教学质量管理理念落后等。     

基于深度学习的遥感图像去雾算法

针对遥感图像由于雾霾的存在导致图像清晰度下降的问题,提出了一种基于深度学习的图像去雾算法.首先将原有大气散射模型进行变形得到一个端到端的去雾模型,再将多个未知参数统一在一个参数中,运用多尺度卷积神经网络对未知参数进行估计,最后将参数估计值代入去雾模型中得到无雾图像.针对无参考图像数据集,先运用现有数据集对网络进行初步训练,再加入自建数据集对网络进行二次训练.实验结果表明,与相关去雾算法进行对比,该算法在视觉效果和客观指标上都有不同程度的提高,有效提升了遥感图像在雾霾天气状况下的清晰度.     

基于小波包变换与核主成分分析的铣削颤振识别

提出一种基于小波包变换（wavelet packets transform, WPT）与核主成分分析（kernel principal component analysis,KPCA）的颤振识别方法。铣削颤振会抑制或增强某些频段内的信号,利用四层小波包分解与重构,得到16个频段内的重构信号,获得各重构信号的面积,并进行归一化处理,完成铣削颤振特征向量的选择。继而通过对比基于主成分分析（principal component analysis,PCA）与核主成分分析的特征提取方法的特征提取效果,选取KPCA对特征向量进行降维处理,最后以降维后的数据作为最小二乘支持向量机分类器的输入对铣削状态进行识别。结果表明,在小样本的情况下仍能有效、准确地对铣削状态进行分类,分类准确率达95.0 %。