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在地铁运营的过程中,地铁的专用通信系统起着信息共享以及保障地铁交通安全的重要作用。地铁的特殊结构让通信网络具有非常强的特点,因此需要运用多种方式提升地铁专用通信系统的性能。基于此,文章从地铁专用无线通信系统覆盖特点的角度入手,深入分析了地铁专用无线通信系统的组成、覆盖的范围和存在的问题,并提出了相应的优化措施,以期为相关的工作人员提供参考,更好地推动地铁发展。 相似文献
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轴承作为风力发电机设备中重要部件,其健康状态直接影响风力发电机运行的稳定性和现场的安全可靠性.由于风力发电机特殊的工作环境,导致采集到的振动信号中包含大量的噪声干扰,难以准确提取轴承振动信号包含的信息成分,给评估主轴承健康状态带来困难.因此本文采用将傅立叶分解(Fourier decomposition method,FDM)和随机共振(Stochastic resonance,SR)相结合的方式提取信号中微弱的轴承振动信息.首先用FDM将原始信号自适应地分解为一系列包含轴承振动特征的傅立叶频带函数,然后找出相关性大的频带函数进行重构,最后采用SR对重构信号进行分析获得特征频率,判断轴承的健康状态.结果 显示,将两种方法相结合能有效提高输出信噪比,提升特征频率检测的精度,为实现风机轴承早期微弱故障诊断提供帮助. 相似文献
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针对传统各向同性全变分(Isotropy total variation,ITV)去噪算法容易导致图像边缘模糊、不易保持图像细节信息等问题,提出一种基于L p 伪范数和各向同性全变分的图像去噪方法。该方法将L p 伪范数代替ITV模型中的L 1范数,利用交替方向乘子算法(Alternating direction method of multipliers, ADMM)将能量泛函拆解成若干个子问题,并将差分算子视为卷积算子;然后引入卷积定理和快速傅里叶变换(Fast Fourier transform, FFT)提高算法运算效率;最后通过Matlab进行仿真实验,运用图像质量的客观和主观评价方法进行评价分析。结果表明,本文方法能够较好地保留图像的边缘特性,有效提升去噪效果。 相似文献
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番茄叶病种类多、成因复杂,其预防和识别难度较大。传统基于机器学习的方法多靠人工识别,需要一定的专家经验,且具有主观性强、识别准确率不高等缺点。为实现番茄叶病特征的自动提取,并提高识别准确率,提出一种基于深度学习的番茄叶病识别模型。该模型基于卷积神经网络对番茄叶部病害特征进行自动提取,获得高维特征后,采用PCA降维算法去除冗余特征;从增大类间距离并减小类内距离的角度改进了softmax分类器,提高了识别准确率。将该模型在CrowdAI提供的数据集上进行了仿真验证,结果表明,该模型能够对番茄叶部常见10种病害进行自动提取特征和识别,综合识别准确率达到95%以上。 相似文献
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针对水肥一体化施肥机精量施肥与应用的要求,开展了多通道施肥机水力特性、结构优化及试验研究。利用FloEFD流体仿真分析软件,对单个射流泵及并联多个射流泵组成的吸肥器进行了流体仿真,通过研究通道数与吸肥量及水力特性对比关系,结合实际应用需求,优选了具有合适吸肥量和较优水力性能的三通道吸肥器并联组合对结构;对三通道并联结构参数进行了优化设计,确定了主管道和3个射流泵之间的合适长度,实现了每通道吸肥量趋于相同,并且吸肥量高于优化前;最后制作样机进行了试验验证。研究结果表明:三通道实验吸肥量相对误差最大为2.57%,吸肥量实验数据与数值模拟数据的误差小于5%,在合理范围内;样机长时间运行具有很好的稳定性。 相似文献
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