GH4099合金的飞秒激光去除阈值

采用500fs脉宽飞秒激光对GH4099合金板进行表面材料去除加工,研究了激光功率对材料去除区域表面形貌、微区成分及直径的影响;采用最小二乘法对激光功率与去除区域直径进行线性拟合,确定了合金的激光去除阈值。结果表明:当激光功率不高于1.911 3 W时,GH4099合金表面存在一个去除区域A,其形貌与成分与基体的基本相同,当激光功率高于1.911 3 W时,在区域A中出现呈熔融凝固态的区域B,其成分中出现较多碳、氧元素;去除区域A、B的材料去除形式分别为静电剥离和热蒸发,激光去除阈值分别为0.413,12.9J·cm~(-2)。GH4099合金激光加工的合理激光能量密度为0.41312.9J·cm~(-2)。     

矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法

针对现有矿用电动机振动信号故障特征提取方法存在依赖参数设置、频率混叠、信号失真等问题,提出了一种基于双树复小波变换的矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法。利用双树复小波变换对采集的矿用电动机振动信号进行分解,得到各层双树复小波系数,并采用软阈值滤波对各层双树复小波系数进行滤波处理,滤波处理后的双树复小波系数经双树复小波变换重构获得去噪信号。应用结果表明,该方法能有效去除电动机振动信号中噪声,提取的早期故障特征能很好地反映电动机实际运行工况,为电动机早期故障诊断提供了有效依据。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

脉搏波信号的特征提取方法研究

脉搏波信号是重要的人体生理信号,但在采集过程中会存在一定的干扰,在分析软、硬阈值去噪方法的基础上,提出一种改进的阈值量化方法,能够克服软、硬阈值存在的缺陷,实验表明,改进的阈值方法可以有效地去除不同噪声干扰,明显优于软、硬阈值去噪方法。针对传统特征提取方法的缺陷,提出一种幅度阈值与滑动窗口相结合的主波波峰定位方法,经实验验证,所提出的方法准确率高、抗干扰强。     

面向电信承载网的监控系统设计与实现

面对电信承载网连接的日益增长的海量终端设备，运营商需要结合网络拓扑对终端设备产生的数据进行高效的汇聚统计、异常分析、故障定位处理等操作。针对已有系统存在的操作困难、分析效率低等问题，设计与实现了一个面向电信承载网的高效监控系统，提供实时与离线数据分析和多维可视化分析的能力。对网管、认证、终端等系统及设备采集的数据进行结构化存储，对采集的数据进行拓扑相关性和时间序列方法分析，根据分析结果实现基于动态阈值控制的异常实时告警、定位等操作，并提供多维度可视化分析对网络状态进行实时监控。实际应用结果表明，该系统性能优异，具有良好交互性，能较好地满足承载网运维人员业务分析需求。     

一种基于非下采样Contourlet变换的去噪算法

文章提出了一种新的去噪算法,算法是基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的自适应阈值。首先需要对含噪图像进行非下采样Contourlet变换,然后得到各个尺度各个方向子带的系数。为了克服软、硬阈值函数的缺点,提出了一种自适应的新阈值函数。仿真实验表明,文章方法在峰值信噪比(PSNR)、信噪比(SNR)、均方误差(MSE)与视觉效果上均优于其他去噪算法。     

基于FPGA的颜色识别触摸屏系统设计与实现

为了提高颜色识别系统的准确性、稳定性以及设计灵活性,基于现场可编程门阵列技术,设计了一个应用于静态图片的颜色识别系统,并设定了触摸屏功能。通过触摸读取屏幕坐标对应的RGB颜色值,减少了环境变化对系统的影响,利用阈值判定法实现颜色识别。实验结果表明,该系统稳定而且实用性强,系统可以识别任意800×480像素bmp图像的颜色,并具有较好的鲁棒性。     

谱图小波阈值降噪及其在滚刀主轴振动信号分析中的应用

通过分析谱图小波变换在平面图像、三维实体分析中的应用,提出一种用于一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪方法。该方法将一维数字信号定义到路图上,利用谱图小波变换将其分解成尺度系数和谱图小波系数,对谱图小波系数进行阈值过滤处理,再进行谱图小波逆变换得到降噪信号。首先,利用四种典型仿真信号进行降噪试验,并分析不同分解层数对降噪性能的影响;接着,将其与经典小波阈值降噪方法进行仿真对比;最后,采用该方法进行滚刀主轴振动信号降噪,并与经典小波阈值降噪方法对比。仿真及试验结果表明,该方法实现了一维数字信号的快速非迭代降噪,且降噪信号平滑度高、畸变小,优于经典小波阈值降噪方法。