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为智能化地识别警戒作业人员出现的低觉醒、注意力下降的生理状态,本文介绍了一种基于FPGA和脑电信号处理的低觉醒状态检测与唤醒系统,系统通过传感器从大脑头皮采集脑电信号,转换为数字信号,经傅里叶变换获取了脑电信号的θ相对能量、α相对能量、重心频率、谱熵等4个特征量,由4个特征量表征低觉醒状态并运用支持向量机对低警戒状态进行识别,当识别出低觉醒状态时采用声音报警模块发出声音,唤醒警戒作业人员。设计系统能够较好地识别出低觉醒状态,识别率达90.8%,可为提高警戒作业工作绩效提供一种可穿戴的智能装备。 相似文献
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按照管道加工工艺的不同,管道可分为内径控制管和外径控制管。通过热轧工艺生产的外径控制无缝钢管,可满足火力发电厂汽水系统中绝大部分管道的使用要求。对于超(超)临界机组的主蒸汽和高温再热蒸汽管道采用的P91/P92材质的大口径厚壁无缝钢管,由于对材料性能和加工工艺有特殊要求,因此宜采用内径控制管。 相似文献
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对5种活性焦水洗再生前后的脱硫性能进行实验研究,通过比表面积(BET)、X射线光电子能谱(XPS)方法表征水洗再生工艺对活性焦孔隙结构和表面化学性质的影响,揭示影响活性焦水洗再生性能的关键因素。结果表明:活性焦脱硫硫容的大小和水洗再生率的高低没有直接关系;微孔比表面积较大的活性焦脱硫性能较好,中大孔孔容较大的活性焦水洗再生率较高,同时具备较大的微孔比表面积和中大孔孔容结构的活性焦适宜水洗再生工艺;活性焦表面极性含氧官能团含量越高水洗再生效果越好;活性焦AC5经过6次水洗再生循环,微孔中的硫酸经过多次累积后可以被水洗出,稳定再生率保持在45%~50%,最适用于活性焦水洗再生工艺。 相似文献
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如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度,在大数据背景下,同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此,本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法(UWEFP),首先,为了同时兼顾数据项的概率和权重,计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝;然后,为了减少对数据集的多次扫描,结合Spark框架的优点,设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘;最后在Spark环境下,以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时,提高了效率. 相似文献
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光照水电站地处高山峡谷岩溶地区,两岸山体陡峻,坝高达195.5 m,故坝肩开挖工程量大,加上地质条件较差、工期紧迫,所以施工技术复杂。为此,对该电站地形地质条件及施工环境进行了认真研究,对坝肩高台阶施工采取了分段开挖的措施,并制定了不良地质部位的处理方法,终于使坝肩开挖满足了工程要求。 相似文献