超高压电网故障录波数据自适应压缩新方法

综合分析了超高压电网变电站故障录波数据快速压缩传输的必要性,以及现有故障录波数 据压缩传输算法的优缺点.提出了基于信号奇异性检测原理的自适应小波去噪压缩算法,详细分析了各尺度上小波系数奇异点的匹配搜索过程和最大尺度层数自适应阈值选取方法;通过故障录渡信号频率与采样率的关系,确定出最大小波分解层数,然后在该分解层数上进行噪声白化检验,并对某一个信号奇异点进行奇异性指数计算,以确定出小波最优分解层数.最后通过大量真实故障录波数据编程仿真,验证了该压缩算法的高效性.     

碳中和背景下北京市低碳标准体系建设现状分析

本文对北京市、国内以及国际上目前的低碳标准现状进行了梳理,分析指出了北京市在碳中和背景下低碳标准建设中的短板,在此基础上提出了针对性建议,指出应充分发挥低碳标准的基础性支撑和战略性引领作用,有力促进本市碳中和目标的早日实现.     

基于运动控制卡的光电倍增管检测用光源自动定位系统设计与实现

采用PC机+运动控制卡模式,以Visual C++6.0为开发工具,开发用于检测光电倍增管的光源自动定位系统。详细介绍定位系统测试台设计,同时给出系统运动控制硬件结构及其软件设计。实践证明:该系统运行稳定可靠,控制精度高,性能良好。     

可堆叠VoIP语音板卡的固件程序设计

本文提出了基于口可堆叠式的VoIP通信应用系统的系统架构,重点介绍了面向IP可堆叠式的VoIP语音板卡的固件程序设计.每块VoIP语音板卡支持8路语音,通过自定义的通信协议可使不同的VoIP语音板卡独立地通过IP互联,实现基于IP可堆叠.自定义通信协议实现了VoIP语音板卡中芯片内部通道之间、VoIP语音板卡上芯片之间、不同VoIP语音板卡之间,以及VoIP语音板卡与管理PC间的通信.VoIP语音板卡控制软件以内核模块方式运行,并在内核模块方式下由VINETIC-2CPE语音芯片中断服务程序激活回调函数,提高了实时性.     

热处理前齿面接触区位置的调整

AMK635克林根贝螺旋锥齿轮铣齿机是我公司锥齿轮加工的重点设备。该机床的硬齿面刮削功能可消除热处理变形,获得较高的齿轮加工精度。当齿轮工件在热处理后齿形变形过大时,     

一种基于CPCI总线的智能故障信息系统子站

面向智能故障信息系统的新需求,提出了一种基于CPCI总线的嵌入式子站装置设计方案.装置采用插件式结构,无旋转设备,扩展方便,维护成本低,可完全替代工控机.CPCI标准工业总线支持不同厂家硬件互换,用户采购余地大.装置板卡采用模块化设计,可个别升级,在保护用户投资的同时可以保证与技术发展同步,满足智能故障信息系统子站的需要.     

非守恒粘弹性输流管道系统的动力分析

从线粘弹性微分型本构方程的一般表达式出发，建立了粘弹性输流管道的Hamilton原理，并据此推导出粘弹性输流管道的固-液耦合振动微分方程。用归一化幂级数法具体地计算了非守恒Maxwell模型粘弹性悬臂管道系统的颤振临界流速和临界自振频率，给出了第一、二、三阶模态的复频率曲线(Argand 图)，并对该管道的动力特性和稳定性进行了讨论。计算结果表明，松弛时间对粘弹性悬臂管道的动力稳定性有着显著的影响。     

推行工程量清单计价的环境营造

从加强有关部门之间的学习、交流和互动；健全与招投标市场相适应的管理制度；提高工程造价从业人员及评标专家的素质；及时提供市场信息服务等方面阐述了如何保证工程量清单计价的推行。     

Automatic ocular artifact removal from EEG data using a hybrid CAE-RLS approach

Traditional methods for removing ocular artifacts (OAs) from electroencephalography (EEG) signals often involve a large number of EEG electrodes or require electrooculogram (EOG) as the reference, these constraints make subjects uncomfortable during the acquisition process and increase the complexity of brain-computer interfaces (BCI). To address these limitations, a method combining a convolutional autoencoder (CAE) and a recursive least squares (RLS) adaptive filter is proposed. The proposed method consists of offline and online stages. In the offline stage, the peak and local mean of the four-channel EOG signals are automatically extracted to obtain the CAE model. Once the model is trained, the EOG channels are no longer needed. In the online stage, by using the CAE model to identify the OAs from a single-channel raw EEG signal, the identified OAs and the given raw EEG signal are used as the reference and input for an RLS adaptive filter. Experiments show that the root mean square error (RMSE) of the CAE-RLS algorithm and independent component analysis (ICA) are 1.253 3 and 1.254 6 respectively, and the power spectral density (PSD) curve for the CAE-RLS is similar to the original EEG signal. These experimental results indicate that by using only a couple of EEG channels, the proposed method can effectively remove OAs without parallel EOG records and accurately reconstruct the EEG signal. In addition, the processing time of the CAE-RLS is shorter than that of ICA, so the CAE-RLS algorithm is very suitable for BCI system.     

基于群体智能的自组织重叠社团结构分析算法

社团结构分析是复杂网络研究的一项重要内容。基于群体智能思想提出了一种自组织的重叠社团结构分析算法SO^2CSA^2。基本思想是：把网络视为一个群体,网络节点是其中的一个个具有简单智能的个体,每个个体依据定义的社团连接分数自主决定要加入的社团（可同时加入多个社团）。首先在网络中寻找一组K-派系作为初始社团结构;在此基础上,所有个体迭代地选择其社团归属,最终整个网络的社团结构将逐渐生长出来;最后对获得的社团结构进行后处理,即调整少量节点的社团归属,以提高其质量。在一组合成网络和现实世界网络上的实验表明,SO^2CSA^2发现的社团结构的质量比两种对比算法（SLPA和OSLOM）更好,尤其是在网络中重叠节点较多或节点重叠度较大的情况下,社团结构质量的提升更为明显。