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提起Cakewalk大家都知道这是著名的作曲软件,但其对数字音频处理能力,往往被人们所忽视。事实上,1997年的最新版本CakewalkProAudio6.0是不可多得的、优秀的数字录音编辑软件,本文便对其数字音频处理特性作简要介绍。MusicSoftware公司自CakewalkProAudio4.0将数字音频加入到MIDI音轨中,给MIDI音乐制作拓开了崭新的空间,丰富了乐曲的表现能力和制作手法,为MIDI音乐制作带来了革命性的进步,在音响界产生了巨大的反响。但直至5.0版,其对数字音频的加入,也仅仅是为完善MIDI音乐的制作提供辅助手段,对数字音频本身的处… 相似文献
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该研究对电动汽车锂离子电池的外部短路(ESC)故障特征进行了实验研究.建立了一个实验平台,采用修改的一阶RC模型来模拟ESC故障过程中锂电池的电学行为.模型参数由动态邻域粒子群优化算法重新识别.提出了一种基于双层模型的ESC故障诊断算法.第一层进行初步故障检测,第二层进行精确的基于模型的诊断.四个新单元被短路以评估所提出的算法.结果表明,ESC故障可在5s内诊断,模型与实测数据之间的误差小于0.36V,所提出的算法可以进行正确的诊断. 相似文献
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针对医疗电子设备锂电池不确定性发生故障耽误病人救治的问题,提出了一套医疗电子设备锂电池故障预测与健康管理系统(Prognostics and Health Management-PHM);搭建了一套医疗电子设备锂电池数据测试与退化状态模拟的实验平台;为了反映医疗电子设备锂电池健康状态,将锂电池四个健康因子作为医疗电子设备锂电池退化状态的特征进行提取,并通过非线性自回归(Nonlinear Autogressive with Exogenous Inputs-NARX)神经网络,对四个健康因子的数据进行训练,训练后用于容量估计,得出等间隔放电时间序列能够较好地表征锂电池健康状态;为了提高基本粒子滤波算法(Particle Filter-PF)的精度从而更精确地预测锂电池剩余寿命(Remaing Useful Life-RUL),通过人工免疫粒子滤波算法(Artificial Immune Particle FilterAIPF)与经验模型对锂电池进行剩余寿命预测,并将PF预测的结果与AIPF预测的结果进行对比,发现AIPF预测更加准确,说明AIPF有效抑制了PF重采样过程中粒子退化问题,验证了医疗电子设备锂电池故障预测与健康管理系统的可行性与可实施性。 相似文献
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135.
针对传统小波核极限学习机(Extreme Learning Machine-ELM)应用于医疗滚动轴承故障诊断中识别精度不高且训练速度慢的一系列问题的出现,并针对性的想出一种更好的对滚动转轴发生的故障进行识别的办法,通过对小波核极限学习机算法进行改进的方法。该方法运用改进果蝇算法(LGMS-Fruit-flying Optimization Algorithm, LGMS-FOA)优化小波核极限学习机中的正则化系数和小波核函数中的参数。采用的方法是变分模态分解(Variational Mode Decomposition-VMD),通过这种方法能够对滚动轴承的故障信号分解为含有故障信息的各模态分量从而提取到故障特征。通过与其他三种算法的实验结果对比证明,基于LGMS-FOA-WKELM的滚动轴承故障诊断方法的识别精度更高且训练时间更短。 相似文献
136.
随着太赫兹技术的迅速发展,太赫兹系统中使用的波导衰减器也成为研究热点。波导衰减器可以对太赫兹信号实现精确衰减和控制功率传输,在解决损耗、辐射和干扰等一系列问题中,具有特殊意义和不可替代的地位。而目前的波导衰减器将衰减片平行于电场放置在矩形波导内,破坏矩形波导传输线,容易造成射频泄露。本文基于吸收式波导衰减器工作原理,提出了一种衰减片垂直于矩形波导电场的波导固定衰减器,通过将衰减片贴在波导内壁,保证传输线完整。使用高频电磁仿真软件HFSS,通过改变衰减片的形状、位置等参数,优化回波损耗、衰减精确度等指标,最终完成110~170 GHz波导固定衰减器的研制。在110~170 GHz频率范围内,衰减器的回波损耗小于-27.5 dB,在20 dB的衰减时,衰减精确度小于±2 dB。 相似文献
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2,6-二氟苯甲酰基硫脲化合物的合成与除草活性研究 总被引:2,自引:0,他引:2
2,6-二氟苯甲酸经氯化、酰化生成2,6-二氟苯甲酰基异硫氰酸酯后,与2-氨基-4,6-二甲氧基嘧啶进行加成反应得到了标题化合物,探讨了影响反应的主要因素,用元素分析、红外光谱、核磁共振谱对其结构进行了表征,经初步生物活性测试表明化合物具有一定的除草活性。 相似文献
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以2-溴-4-氟-5-硝基苯甲腈为原料,CuI为催化剂,在微波促进下与3-氯-4-氟苯胺进行加成反应后,再与甲酰胺发生串联的胺化和缩合环化反应合成抗癌药Afatinib(阿法替尼)和Dacomitinib(达克替尼)的关键中间体N-(3-氯-4-氟苯基)-7-氟-6-硝基-4-喹唑啉胺,并对反应条件进行了优化。结果表明:在Cu I用量为20%(以2-溴-4-氟-5-硝基苯甲腈的物质的量为基准,下同)和微波促进下,n(2-溴-4-氟-5-硝基苯甲腈):n(3-氯-4-氟苯胺)=1:1,回流反应20 min,制备得到2-溴-N-(3-氯-4-氟苯基)-4-氟-5-硝基苯甲脒,收率93.8%;在Cu I与4-羟基-L-脯氨酸用量均为10%〔以2-溴-N-(3-氯-4-氟苯基)-4-氟-5-硝基苯甲脒的物质的量为基准,下同〕和微波促进下,n〔2-溴-N-(3-氯-4-氟苯基)-4-氟-5-硝基苯甲脒〕:n(甲酰胺)=1:2,80℃反应10min,以96.4%的收率得到目标产物N-(3-氯-4-氟苯基)-7-氟-6-硝基-4-喹唑啉胺。 相似文献
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