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控制阀粘滞特性是导致控制回路振荡的一个重要原因,对控制回路振荡原因的诊断对实际工业控制具有重要的意义。本文利用MatlabGui设计了控制回路振荡原因诊断平台,集成了替代数据方法、继电器方法、基于输入输出特性的定性描述法、互相关方法、信号概率密度法五种方法。通过振荡原因诊断平台对基于Kano粘滞模型生成的仿真数据进行了振荡原因诊断,仿真结果初步验证了平台的有效性,当前平台设计、布局、算法优化性等方面仍需要进一步增加、改进。 相似文献
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机械手是机器人的重要部件,机械手能否准确抓取物体取决于其传感器性能的优劣和电路结构的优化.为了提供更多的机械手数据采集方式,设计了基于myRIO的主动激励触觉传感器特性实验系统,采用了激励与采集叠加式结构的主动激励触觉传感器.通过扫频实验,测定了机械臂空载特征频率,采集机械臂抓取物体的特征频率,将二者进行比较.利用MAT-LAB 对数据进行分析得出其频谱图,验证了基于myRIO的主动激励触觉传感器特性实验系统的可行性. 相似文献
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基于注意力机制的行人重识别方法更多利用图像中 一阶信息,忽略了特征中二阶信息 ,不能挖掘特征图之间的相关性和细粒度信息。提出一种基于二阶混合注意力的行人重 识别算法(second-order mixed attention module,SMAN)。二阶混合注意力模块(second-order mixed attention module,SOMA)由二阶通道注意力(second-order channel attention,SOCA)和二阶空间注意力模 块(second-order information,SOSA)组成,该方法将全局协方差池函数嵌入到SOCA和SOSA模块中,学习特征中二阶信息 。SOCA模块学习特征图之间相关性,SOSA模块则重新为特征图分配权重,关注特征图空间域 的细粒度信息。SMAN算法在Market-1501和 DukeMTMC-ReID数据集上的首位准确率分别 为 94.3%和87.1%,mAP分别达到85.7%和74.5%,同时使用类激活图验证SOMA模块的影响 ,实验表 明SMAN算法充分利用特征图的通道域和空间域中二阶信息。算法的性能优于现有的一些基于 注意力机制行人重识别方法,甚至接近某些优秀的方法。 相似文献
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介绍了一种轻质耐弯曲新型射频同轴电缆的设计和制造。该电缆突破了传统射频同轴电缆的结构设计局限,生产中使用先进的工艺控制,在保证电缆电气性能的基础上,提高了其弯曲性能,并且极大地减轻了电缆重量,以利于实际的安装需要。该电缆具有表面平整光滑、高抗压、高抗张强度、回波损耗小、衰减小和弯曲性能优异等优点。 相似文献
1000.
准循环-低密度奇偶校验(QC-LDPC)码具有优异的性能,但在译码时需根据具体的信道模型修正对应的译码算法。本文分析了QC-LDPC码在空间光通信中的雪崩光电二极管(APD)接收机下的译码方法及译码性能,提出了在APD接收机信道下计算译码初始化所需的对数似然比(LLR)的方法。仿真结果表明,对APD接收机信道下的译码进行修正后,基本上不增加额外复杂度情况下,QC-LDPC码在精确的韦伯-高斯(Webb-Gaussian)模型下译码性能优于近似的非对称高斯模型;在信道比较理想的条件下,误码率(BER)为10-6时,韦伯-高斯模型与非对称高斯模型译码性能相比有1dB以上的净编码增益。 相似文献