基于栏目状态进行播出调度的硬盘播出系统

根据硬盘播出系统在平度广播电视台的应用,探讨分析硬盘播出系统在实际使用时存在的问题和不足。为提高效率,保障新闻类节目的快速制作及准时播出,提出基于栏目状态进行调度的硬盘播出系统。新改进的系统充分发挥了硬盘播出系统的能力和潜力,既可帮客户有效节省设备资源,又可节省节目制作成本,同时也可大幅减少节目播出过程中的人工干预,减轻节目播出人员的值机压力,保障安全播出。     

一种频域脉冲最小均方误差杂波对消算法

针对“低慢小”探测雷达杂波多普勒主瓣淹没慢速弱目标问题,该文提出了频域脉冲LMS（FPLMS）算法来对消杂波。该算法利用杂波分量在脉间的平稳性,自适应地估计各距离单元杂波的复幅度来重构杂波,实现杂波对消。仿真结果表明：FPLMS算法能够有效对消杂波,消除杂波主瓣对目标检测的影响;且具有很窄的滤波器凹口,约为MTI滤波器的1/3,对速度大于1个速度分辨单元的目标几乎无信噪比损失,适用于“低慢小”探测雷达的杂波对消。     

基于污秽电流的避雷器在线监测的具体实施

避雷器一般放置于户外露天位置,由于常年受到烈日雷雨等恶劣天气的影响,避雷器阀片会出现一定程度的老化损坏情况,影响避雷器功能,进而影响电力系统的正常运行,甚至会导致重大停电事故,危及人身和设备安全,因此监测避雷器的运行状态是非常有必要的。针对110 kV华城线等(华高线、华新II路、华铁线、华城线)四组线路避雷器和两组主变出口避雷器,以及两组室内GIS中避雷器的具体情况,通过传感器固定、信号线敷设、动作信号引入、监测站的安装调试等工作,进行持续泄漏电流、污秽电流及避雷器的动作次数在线监测的设计,并在实验室中以接收字符串信号的方式对在线监测系统进行安装调试。     

基于复合控制的变频压缩机负载扰动抑制

变频压缩机工作时,特殊的机械结构使得其内部的永磁同步电机负载转矩会呈现周期性变化.当传统 PI控制下的压缩机系统无法适应这种负载扰动时,PMSM 的转速会跟随其出现周期性脉动,在低速段波动最为明显.同时,变频压缩机的工作环境较为复杂,对此提出结合模糊控制方式提高压缩机系统的动态性能.通过构建永磁同步电 机控制系统模型,模拟压缩机工作中出现的周期性负载转矩,以仿真的形式验证复合控制的有效性.     

径棒法编织C/C复合材料高温拉伸性能研究

采用化学气相沉积、沥青浸渍-高压碳化混合致密工艺向径棒法编织的预制体内引入基体碳,实现高密度(≥1.94g/cm3)炭/炭复合材料制备。利用快速通电加热测试技术,模拟C/C复合材料的高温工作环境,研究不同温度下材料的环向拉伸性能。结果表明:在2 300℃时,材料拉伸强度最大(80.3 MPa),断裂应变随着温度的升高而增加。采用扫描电镜对试样及断口形貌进行观察,发现测试温度、机加损伤及试样过渡区应力集中影响材料断裂特征。温度为1 800℃、2 300℃时材料在过渡区断裂;温度为2 800℃时,材料在标距区发生破坏,纤维与基体界面结合强度低,纤维拔出多,表现出假塑性断裂特征。     

基于属性识别理论的大坝结构性态综合评价

大坝结构性态分析评价问题是一个多层次多项目的系统整体分析评价问题,应利用系统分析的观点,将多个观测项目结合起来进行综合分析和评价．在分析了已有综合评价方法的基础上,提出了基于属性识别理论的大坝结构性态综合评价方法．示例表明,这一方法是合理、可行的．     

基于多频域LBP-TOP的人脸表情识别

针对人脸表情时空域特征信息的有效提取问题,提出一种多频域LBP-TOP与最大间隔球形支持向量机相结合的人脸表情识别算法。采用小波分解增强序列各帧的图像信息,对同频率的子图像序列提取分块改进的LBP-TOP特征,采用最大间隔球形支持向量机进行样本的训练及识别。实验结果证明,该方法能有效提取运动的表情特征,识别率高,同时符合实时性要求。     

基于改进粒子群优化算法的三维空间路径规划

将改进粒子群优化算法应用于三维空间路径规划.首先给出三维空间建模方法,其次通过在迭代过程中对算法惯性系数w分段设置和对粒子位置进行随机扰动的方式,来改进粒子群优化算法,然后给出了基于改进粒子群优化算法的三维空间路径规划的算法流程.仿真结果表明,改进方式能有效提高粒子群优化算法应用于三维空间路径规划的计算效率和可靠性.     

无人直升机悬停至前飞切换控制

模态切换控制是无人直升机实现全天候自主飞行的关键,实现飞行模态闯快速平稳的切换是无人直升机控制器设计的主要目的。针对无人直升机悬停至前飞过切换程时高度不能保持现象和对象无人直升机高度一航向通道之间存在耦合,提出了前飞速度和航向角速率补偿设计高度通道控制律,升降速度和总距风扇联动关系补偿设计航向通道控制律。最后通过大量仿真试验验证了此方法的可行性和有效性。     

基于D-S证据的多语段融合语音情感识别

为获得更丰富的情感信息、有效识别长语音的情感状态,提出基于D-S证据理论的多粒度语段融合语音情感识别方法。采用2种分段方法对语音样本分段,用SVM对语段进行识别,再利用D-S证据理论对各语音段识别结果进行决策融合,得到2种分段方法下语音的情感识别结果,将这2个识别结果进一步融合得到最终结果。实验结果表明,该方法具有较好的整体识别性能,能有效提高语音情感的识别率。