基于Clarke矩阵的不对称输电线路相模变换矩阵求解

输电线路在参数不对称时,传统的分析方法如对称分量法失效,此时需要采用模分量方法,此方法的核心在于求解相模变换矩阵。为求解该相模变换矩阵,从标准Clarke变换矩阵出发,通过矩阵变换,得到适用于不对称线路模分量分析的相模变换矩阵,即改进的Clarke变换矩阵。将上述矩阵应用于不对称输电线路的模分析,可以有效减少计算量。仿真结果验证了该方法的可行性。     

机动车排放污染物形成灰霾机制研究进展

机动车排放污染物导致灰霾污染已引起研究者的高度重视,并对此展开了广泛深入的研究.对机动车排放污染物、灰霾污染物的组成、灰霾污染物的来源解析,以及非均相化学过程在灰霾形成过程中的作用进行了综述,总结了近年来机动车排放污染物与灰霾形成关系的研究成果,提出了当前研究中存在的不足及今后研究的发展方向.     

修复硬盘数据实战

我的一个朋友,其机器所配硬盘为15GB,分了三个区(C.D.E),都为FAT32格式。一天他告诉我,他的硬盘数据全部消失,机器也启动不了了,叫我立即过去看一下。他说在此之间,他用此计算机对另外一个硬盘错误地进行了分区(FDISK)。硬盘上可是好重要的数据呀,他急出了一身冷汗。 这种现象我还没有遇到过,不过还是试试吧!启动计算机,进入CMOS,可以检测到硬盘。然后用KV3000的A盘启动机器进入DOS,查看C,D,E三个分区,的确没有反应。此时,运行KV3000,用F6硬盘救护箱查看硬盘分区表,发现主引导分区记录的第二关键代码的位     

Windows XP使用技巧七种武器

~~Windows XP使用技巧七种武器@贾鹏     

水下目标信号的Lofar谱图特征的主分量分析研究

研究一种基于Lofar谱图特征和主分量分析的水下目标信号的特征处理方法。首先介绍了这种方法的应用背景．给出了舰船辐射噪声的结构和Lofar谱特征的提取方法。在简单介绍了主分量分析的有关基础知识和数学解法后，对于海上测量获得的舰船辐射噪声信号进行特征提取，利用主分量分析的方法对提取的特征向量进行降维处理。针对主分量分析处理前后的特征向量，采用结构自适应模糊聚类神经网络分类器分类，与直接对Lofar谱特征分类相比，主分量提取后的分类准确率有明显提高。     

基于MATLAB的不规则面积图像测量

数字图像测量作为近年来在测量领域新兴的一种高性能测量技术,在日常生活及科研工作中都有其重要的应用。针对许多复杂环境条件下的测量工作,适时性和非接触性的优点更是使得数字图像测量得到很好的运用。本文介绍了一种在非高精度情形下应用MATLAB测量不规则图像面积的方法,并用实例分析证明其有效性。     

基于数字图像处理的大范围区域的火焰识别

传统的检测火焰的方法并不能发挥很好的作用,近些年,随着计算机以及基于视频图像序列处理的数字图像处理技术的发展,基于视觉火焰检测技术在大范围空间具有十分实用的价值。通过数字彩色CCD摄像机获得连续的图片,我们可以通过图像利用数字图像处理的算法来获得所感兴趣区域的形状特征,静态动态特征以及颜色信息,从而来判断是否发生了火灾。将摄像系统装配在所需检测的位置从而达到对检测区域自动防火的功能。简便的算法也可以减少对数据处理的时间。实验的结果说明了我们的方法可以准确地确认火焰。     

面向二进制程序的导向性模糊测试方法

为了解决当前模糊测试技术中变异存在一定的盲目性以及变异生成的样本大多经过相同的高频路径的问题，提出并实现了一种基于轻量级程序分析技术的二进制程序模糊测试方法。首先对目标二进制程序进行静态分析来筛选在模糊测试过程中阻碍样本文件深入程序内部的比较指令；随后对目标文件进行插桩来获取比较指令中操作数的具体值，并根据该具体值为比较指令建立实时的比较进度信息，通过比较进度衡量样本的重要程度；然后基于模糊测试过程中实时的路径覆盖信息为经过稀有路径的样本增加其被挑选进行变异的概率；最后根据比较进度信息并结合启发式策略有针对性地对样本文件进行变异，通过变异引导提高模糊测试中生成能够绕过程序规约检查的有效样本的效率。实验结果表明，所提方法发现crash及发现新路径的能力均优于模糊测试工具AFL-Dyninst。     

基于ANSYS的水下金刚石绳锯机导向轮弹性轴的优化设计

针对水下金刚石绳锯机串珠绳张力传感器的设计需要,提出了基于ANSYS的张力传感器弹性轴的优化设计,建立了优化设计数学模型,分析了ANSYS的优化设计方法,完成了基于ANSYS的弹性轴优化设计过程,最终得到了满足弹性轴体积最小时的优化设计尺寸.     

基于人工神经网络的电液伺服系统加速度谐波辨识

对于电液伺服系统,由于系统非线性因素的存在,当正弦信号输入时,系统加速度输出中出现高次谐波,使加速度信号严重谐波失真。提出了基于人工神经网络(ANN)的谐波辨识方法,该方法利用Adaline神经网络在线辨识信号中各次谐波的幅值和相位,用实际加速度输出与辨识得到的加速度信号间的误差,通过LMS算法来调整Adaline神经网络的权值,从而利用权值计算各次谐波的幅值和相位。通过大量仿真试验证实,这种方法能快速有效精确地在线辨识各次谐波信号。