基于CHS软件的潜在通路分析方法

针对传统潜在通路分析充斥着大量的手工操作，效率低下，而且还存在着分析周期长、自动化水平低和错误率高等问题，提出了基于Mentor Graphics公司CHS(Capital Harness System)软件的潜在通路分析方法，只需按照仿真步骤依次建立电气元件模型、构造功能约束，即可自动进行潜在通路遍历与分析。与传统潜在通路分析方法相比，该方法不仅减少了重复性操作，同时在降低系统复杂性、提高系统分析结果正确性和增强数据管理规范性、一致性等方面具有明显优点。以某运载火箭配电图为例，利用CHS软件开展潜在通路分析，仿真结果验证了该方法的正确性和可行性。     

IE在我国服务业应用实证研究

针对我国服务业发展现状，提出在我国服务业中应用ＩＥ的理论和方法优化服务体系，提高服务质量和效率的构想；阐述和分析了基于此构想在医疗服务企业中应用ＩＥ的实践，得出在我国服务业应用ＩＥ不仅是必要的而且是可行的结论，最后指出，中国服务业应用于ＩＥ具有广阔的前景和巨大的潜力。     

变频调速系统常见故障解析

随着科学技术的发展，传动系统的控制也是越来越成熟。以前的可控硅直流调速系统逐渐被交流变频调速系统所代替。我公司近几年新增的造纸设备的传动系统都是共直流母线交流变频调速系统。     

降低细纱条干不匀率和毛羽的试验与探讨

针对细纱条干不匀和毛羽较多的问题 ,通过选用不同器材采用不同工艺进行对比试验 ,指出要降低细纱条干CV值需合理选择牵伸工艺、罗拉隔距、粗纱捻系数和胶辊 ;要减少细纱毛羽需合理选配导纱钩、锭子、集合器和钢领、钢丝圈。     

超高压系统隔离开关操作电磁骚扰的时频特性

为了解500kV交流系统隔离开关操作在二次回路产生电磁骚扰的特性,在不同的500kV交流变电站,对隔离开关操作在二次回路中产生的电磁骚扰进行了测量。结果显示:合隔离开关操作的共模骚扰信号是从大到小的衰减振荡波;而分隔离开关操作的共模骚扰信号波形则有完全相反的变化。骚扰信号在不同的变电站和测量点有不同的强度,最大幅值>500V,最长骚扰持续时间>4s。通过对骚扰信号时频特性的分析处理,得到隔离开关操作产生的骚扰为周期信号,其频谱是连续的,骚扰能量集中在0.833和1.67MHz附近2个频率点,系统二次设备设计和工作时应考虑避开;振荡脉冲为非周期函数,频谱连续,最高上限频率约2.5MHz。     

GIS在交通信息管理系统中的应用

主要介绍了GIS在交通信息管理系统中的应用，利用MapObjects实现交通数据的实时显示，为交通管理人员提供形象直观的交通信息，提高管理水平。     

复杂环境下的夜间视频车辆检测*

分析了夜间复杂交通场景的特点,提出了应用于夜间交通信息采集的HLEPT（headlight extraction,pai-ring and tracking）算法。该算法包含车灯提取算法和配对跟踪规则,并结合先配对车灯后跟踪其轨迹和先跟踪车灯后配对其轨迹两种方法,对车流量、车速等交通信息进行统计。实验表明,HLEPT算法复杂度低,具有良好的实时性、鲁棒性,良好环境下其检测率达到96%以上;即使在雨夜路面有车灯倒影的交通拥挤路段,也能达到88%的检测率。     

局部特征完备性描述及其在图像分类中的应用

针对图像分类过程中局部不变特征数量不确定性问题,提出一种局部不变特征的完备性表达方法。在分析多种局部邻域分布的基础上,构造灰度的尺度差值空间。在每个差值空间,将局部空间高斯分布关系加权汇总,得到完备性描述图,进而从完备性描述图上定位兴趣点。实验采用特征袋模型进行分类,结果表明,与传统方法相比,该方法能将分类精度提高5%~10%。     

氧化锌避雷器泄漏电流测试仪检定结果测量不确定度评定

对氧化锌避雷器泄漏电流测试仪电压、电流及功率等参数检定结果的不确定度进行评定,给出评定过程和结果。检定结果不确定度的评定方法可供检定类似设备时评定不确定度的参考。     

无线传感网络中的目标分类融合

In wireless sensor networks, target classification differs from that in centralized sensing systems because of the distributed detection, wireless communication and limited resources. We study the classification problem of moving vehicles in wireless sensor networks using acoustic signals emitted from vehicles. Three algorithms including wavelet decomposition, weighted k-nearest-neighbor andDempster-Shafer theory are combined in this paper. Finally, we use real world experimental data to validate the classification methods. The result shows that wavelet based feature extraction method can extract stable features from acoustic signals. By fusion with Dempster's rule, the classification performance is improved.