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在大坝工程变形分析和预测方面,研究了一种基于支持向量度的模糊最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法,结合具体实例进行对比分析,结果表明模糊LS-SVM模型的预测精度要高于LSSVM模型,且支持向量机(SVM)的稀疏性也优于LS-SVM模型,可以很好地应用于大坝变形监测分析. 相似文献
72.
谐波恢复是信号处理中的重要问题,谐波恢复就是在噪声中分析组成信号的各次谐波.噪声分为加性噪声和乘性噪声,本文分析加性噪声和乘性噪声的特点,提出采用高阶统计量的方法抑制噪声,恢复谐波.通过四阶统计量的切片抑制乘性噪声,采用二阶累积量谱抑制加性噪声.仿真结果表明,本方法具有很好的抑制噪声效果. 相似文献
73.
74.
75.
康复机器人在脑卒中患者的术后恢复治疗中起着重要作用。为了提高患者在康复训练过程中的主动性和专注度,提出了一种带有振动反馈的上肢康复训练系统。该系统利用多传感器获取人的上肢位姿信息,实现与虚拟场景的实时交互,并通过实时多层级振动反馈引导人的康复动作。通过心理物理学实验评估受试者对不同振动强度的感受,得出了人体感受区分明显的3个振动强度等级。构建了视触觉有效性实验,受试者需要在虚拟场景中完成特定的康复动作,实验结果表明,相较于无触觉反馈,受试者在振动触觉反馈的作用下可以更稳定高效地完成康复任务。 相似文献
76.
目的 在细粒度图像识别任务中,类内图像姿势方差大,需要找到类内变化小的共性,决定该任务依赖于鉴别性局部的细粒度特征;类间图像局部差异小,需要找到类间更全面的不同,决定该任务还需要多样性局部的粗粒度特征。现有方法主要关注粗细粒度下的局部定位,没有考虑如何选择粗细粒度的特征及如何融合不同粒度的特征。为此,提出一种选择并融合粗细粒度特征的细粒度图像识别方法。方法 设计一个细粒度特征选择模块,通过空间选择和通道选择来突出局部的细粒度鉴别性特征;构建一个粗粒度特征选择模块,基于细粒度模块选择后的局部,挖掘各局部间的语义和位置关系,从而获得为细粒度局部提供补充信息的粗粒度多样性特征;融合这两个模块中提取到的细粒度特征和粗粒度特征,形成互补的粗细粒度表示,以提高细粒度图像识别方法的准确性。结果 在CUB-200-2011(caltech-UCSD birds-200-2011)、Stanford Cars和FGVC-Aircraft(fine-grained visual classification aircraft) 3个公开的标准数据集上进行广泛实验,结果表明,所提方法的识别准确率分别达到90.3%、95.6%和94.8%,明显优于目前主流的细粒度图像识别方法,相较于对比方法中的最好结果,准确率相对提升0.7%、0.5%和1.4%。结论 提出的方法能够提取粗粒度和细粒度两种类型的视觉特征,同时保证特征的鉴别性和多样性,使细粒度图像识别的结果更加精准。 相似文献
77.
为满足北斗定位导航系统中接收机基带信号处理算法研究的需要,设计了一种运行于软件无线电平台、输出数据全面多样的北斗接收机平台,并对其进行了详细的指标评估和定位验证。该接收机运行于由ARM、FPGA和AD9361组成的软件无线电平台上,利用AD9361射频前端得到北斗B1信号的中频采样数据,通过FPGA和ARM实现北斗卫星的快速捕获、跟踪及位置解算等信号处理流程。利用已知参数的模拟导航信号对接收机进行了性能指标评估,并进行了实际场景的定位实验。实验测试表明,该接收机捕获、跟踪等过程性能表现良好,导航定位精度及动态定位精度较高,可输出标准原始观测量数据,满足一般的北斗接收机基带信号处理及定位算法研究的需要。 相似文献
78.
柔性湿度传感器在可穿戴式健康监测中发挥重要作用,合理选择柔性传感器的材料和工艺是制备柔性传感器的关键。为实现柔性基底的高性能湿度传感器,通过静电纺丝工艺在带有柔性电极的聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)的衬底上制备出SnO2(二氧化锡)/CNT(MWCNTs多壁碳纳米管)/PVP(聚乙烯吡咯烷酮)湿度传感器和CNT/PVP湿度传感器。通过自主设计湿度生成和测试装置,对两种传感器的灵敏度、响应时间等参数进行测试。实验结果表明,两种湿度传感器输出阻值与相对湿度之间呈线性关系,SnO2/CNT/PVP传感器的灵敏度是CNT/PVP传感器的3.3倍,说明掺杂SnO2能显著提高SnO2/CNT/PVP湿度传感器的灵敏度特性。 相似文献
79.
本文利用高灵敏度、高分辨率动态胎压传感器和数采系统,通过采集车辆行驶过程中轮胎动态胎压的实时信号,以轮胎动态胎压P和行车速度V为输入,经过速度-胎压能量拟合消除行车速度影响,并采用胎压计权滤波算法进行干扰抑制,对去噪后的信号求均方根得到等效动态胎压(Equal Dynamic Pressure, EDP)。为便于进行路面行车舒适性的数据标准化评价,将等效动态胎压EDP映射到0~100分值范围内,构建路面颠簸指数(Pavement Flatness Index, PFI,本文借助全身振动测试仪测算出行车过程中基于三维坐标系(x、y、z坐标轴)下的计权加速度均方根的合成值(即振动总量a_v),联合振动总量a_v和等效动态胎压EDP构建最小二乘目标函数,并基于不同路面典型病害下的观测数据EDP和a_v计算出待估参数θ,得到振动总量a_v与等效动态胎压EDP的关系式;利用振动总量a_v 和路面颠簸指数(Pavement Flatness Index, PFI)工程经验值的对应关系,经数据拟合后得到振动总量a_v与颠簸指数PFI的换算关系式,带入以等效动态胎压EDP为变量的振动总量a_v表达式,实现等效动态胎压EDP与颠簸指数PFI的换算。 相似文献
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