基于同步挤压小波变换的振动信号自适应降噪方法

振动信号在噪声影响下,特征提取十分困难。为此应用同步挤压小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SST)对振动信号进行降噪,针对分解后本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的选取问题,提出一种基于瞬时频率复杂度和自相关系数峰度值的同步挤压小波变换降噪方法。算法首先对原始信号进行SST信号分解并提取小波脊线生成固有模态分量,然后对生成的分量进行Hilbert变换得到瞬时频率曲线,再根据瞬时频率的复杂度选择相应的合成分量重构信号。为了进一步消除噪声影响,该方法同时采用了自相关系数峰度阈值法对筛选后的分量进行二次剔除,最终实现对原始信号降噪的目的。试验最后通过不同标准方差的噪声仿真信号以及物流机械传送设备振动信号验证该方法的可行性和有效性,同时将该方法与基于集成经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和小波变换的方法进行比较,结果表明该方法的降噪性能要优于其他方法。     

基于低密度分割密度敏感距离的谱聚类算法

本文提出一种基于低密度分割密度敏感距离的谱聚类算法, 该算法首先使用低密度分割密度敏感距离计算相似度矩阵, 该距离测度通过指数函数和伸缩因子实现放大不同流形体数据间的距离和缩短同一流形体数据间距离的目的, 从而有效反映数据分布的全局一致性和局部一致性特征.另外, 算法通过增加相对密度敏感项来考虑数据的局部分布特征, 从而有效避免孤立噪声和"桥"噪声的影响.文中最后给出了基于SC (Scattering criteria)指标的k近邻图k值选取办法和基于谱熵贡献率的特征向量选取方法.实验部分, 讨论了参数选择对算法性能的影响并给出取值建议, 通过与其他流行谱聚类算法聚类结果的对比分析, 表明本文提出的基于低密度分割密度敏感距离的谱聚类算法聚类性能明显优于其他算法.     

基于动态循环信息熵的密码函数筛选技术

二进制代码中的密码算法识别与筛选对于恶意软件分析、密码算法应用安全性验证有着重要意义。分析了密码函数代码实现中内存数据操作特征和基本块循环结构特征,根据二进制数据的信息熵理论,实验验证了密码算法内存操作数据的高熵值特性,构建了基于动态循环信息熵的密码函数筛选模型,并采用动静结合的方法重构基本块循环中的动态读写内存数据。测试结果表明了筛选模型的可靠性和准确性。     

羟自由基与Neu5Gc抽氢反应的理论动力学研究

红肉风险物质N-羟乙酰神经氨酸（Neu5Gc）可诱发炎症，但与食品消费代谢和加工贮藏过程相关的羟自由基（OH·）互作机制未知。体外OH·模拟试验表明过氧化氢（H2O2）添加量2%，254 nm紫外灯15 处理60 min时对Neu5Gc标准品含量降低效果最佳为76.23%±2.17%。为探究该过程机制，首先在气相、水和苯相下以M062X/6-31+G（d, p）理论水平对OH·作用Neu5Gc分子中羟基氢和非羟基氢抽提反应的各驻点进行优化和焓值校正，M062X/def2TZVP水平计算能垒。其次，298 K~453 K内以过渡态理论和三参数阿伦尼乌斯方程分别获得反应速率和动力学参数。结果表明：气相和苯相下Neu5Gc中H24位抽氢能垒最低，分别为13.20 kJ/mol和19.54 kJ/mol；水相下H 29位能垒最低6.25 kJ/mol；气相下活化能最低为H 39位8.09 kJ/mol，苯相下最低为H 38位1.72 kJ/mol，水相最低为H 24位14.3 kJ/mol；273到453 K间，Neu5Gc分子中非羟基氢处抽氢速率最大可高于羟基氢108倍。综上，OH·主要通过对Neu5Gc非羟基氢原子的氢抽提反应进行相互作用。     

建筑陶瓷工业的清洁生产

近年来,我国建筑陶瓷业飞速发展,为改善人居环境,美化建筑物起到了很大作用。但同时建筑陶瓷生产的高消耗和高污染又使自然环境遭到很大破坏。当越来越多的人注意到环境、资源的重要性,陶瓷工业的清洁生产也就越来越受到关注。清洁生产是一种新的创造性思想,根据联合国环境规划署工业与环境规划中心对其所作的定义,清洁生产是指“将综合预防的环境政策持续用于生产过程和产品中,以便减少对人类环境污染的风险性”。对生产过程而言,清洁生产包括节约原材料和能源,淘汰有毒原材料并在全部排放物和废弃物离开生产线以前减少它们的数量和毒性,实…     

基于证据推理方法的水质评价

水质评价属于涉及定性和定量信息的不确定多属性决策问题,评估过程中依据的信息具有不完全性。可采用证据推理方法,把定性和定量信息转化成统一的分布式形式,通过集结较低层评价指标得到最上层指标的综合评价值,最后采用效用理论进行决策。实例评价结果符合实际情况,表明采用证据推理方法进行水质评估分析是可行的。     

强物理不可克隆函数的侧信道混合攻击

物理不可克隆函数（Physical Unclonable Function,PUF）凭借其固有的防篡改、轻量级等特性,在资源受限的物联网安全领域拥有广阔的应用前景,其自身的安全问题也日益受到关注.多数强PUF可通过机器学习方法建模,抗机器学习的非线性结构PUF难以抵御侧信道攻击.本文在研究强PUF建模的基础上,基于统一符号规则分类介绍了现有的强PUF侧信道攻击方法如可靠性分析、功耗分析和故障注入等,重点论述了各类侧信道/机器学习混合攻击方法的原理、适用范围和攻击效果,文章最后讨论了PUF侧信道攻击面临的困境和宜采取的对策.     

基于优化步长和梯度法的置信规则库参数学习方法

置信规则库是传统规则库的推广.置信规则库中的参数由专家根据经验人为给定,削弱了置信规则库系统的仿真能力,因此,基于优化步长和梯度法设计了一种新的算法以实现规则库参数的自学习能力.采用该算法对一个已经建立的置信规则库参数进行了训练,训练结果表明新的算法具有收敛速度快、精度高等优点.     

谈计算机专业实践教学中计算思维能力的培养

阐述了计算理论(可计算性与计算机复杂性理论)中的几个典型问题,以图灵机模型、停机问题、近似算法及装箱问题等为例从不同角度分析计算理论与计算思维的密切联系,强调计算机专业实践教学中计算思维能力培养的必要性。     

提高加工精度的有关技术探讨

数控技术和数控机床的诞生开创了控制和生产领域的新时代,给机械制造业带来了一次新的技术革命.数控机床技术的迅速进步大大推进了精密、超精密加工技术的发展,使加工精度提高到了一个新的台阶,提高数控机床精度的研究也得到了极大的重视.