寒冷地区农村小学冬季室内热环境评价

小学作为初等教育的场所,舒适的室内热环境是提升教育质量,提高教学水平的前提。为了解寒冷地区农村小学室内热环境状况,本研究以邯郸市复兴区霍北村小学为对象,实测冬季室内外温湿度、室内风速、壁面温度数据,同时对学生的活动量、衣着状况进行观察,采用预计适应性平均热感觉指标（APMV）对教室的热舒适度进行定量分析评价,得知教室大部分时间处于II级热湿环境,并有少部分时间处于III级热湿环境,学生不能达到最佳脑力劳动的工作效率。最后,针对室内热环境欠佳的状况,结合建筑节能减排措施,提出改善建议。     

基于CVD金刚石涂层刀具的CFRP高速铣削切削力的试验研究

碳纤维增强复合材料(CFRP)是一种典型的难加工材料,文章利用化学气相沉积(CVD)金刚石涂层刀具以及Kistler 9129AA型测力仪,基于单因素实验法,探索了切削参数对CFRP加工过程中切削力、工件表面质量、刀具磨损的影响。实验结果显示：提高主轴转速可有效降低CFRP加工时的切削力,但随着切削深度和进给量的增加,切削力仍显著增加;CVD金刚石涂层刀具在切削42 m后,涂层出现剥落,主要原因是刀具表面与切屑产生磨粒磨损,并且刀具硬质合金基体与涂层热膨胀系数不同,在刀具温度升高的情况下使涂层出现裂纹,加快了涂层的剥落;如果想获得较好的表面质量和更少的加工缺陷,应该选用顺铣、大转速、小进给量及小切削深度。     

DBF体制侦察系统对相控阵雷达平均截获时间估计

低截获雷达的发展使得侦察系统失去了距离优势,相对于针对传统雷达而研制的侦察系统,新体制雷达侦察系统的灵敏度是最核心的技术指标.为实现高灵敏度的侦察系统,一般采用相控阵天线与数字波束形成的结合进行实现.数字波束形成(DBF)的瞬时带宽是制约侦察系统截获概率的最核心因素.分析影响侦察接收系统截获概率的关键因素和计算模型,给...     

基于双调整因子的梯度平均盲干扰抑制算法

针对采用直接扩频体制的移动卫星系统,提出了一种同时抑制窄带和多址干扰的盲自适应干扰抑制ABAG—MOE算法,该算法在对随机梯度进行统计平均的基础上,引入自调整的步长和遗忘因子,克服了MOE类算法性能受接收矩阵条件数影响的缺点,改善了输出信噪比和信道跟踪能力;文中分析了该算法的运算复杂度,推导证明了算法收敛性的解析性能。静态和动态干扰环境下的仿真表明：算法在保持O（N）运算复杂度的前提下,表现出较好的输出信噪比和信道鲁棒性,具有一定的应用价值。     

引水隧洞围岩不同粒径下拉伸力学及渗透试验数据分析

为研究福鼎市东南沿海河库水系贯通A2标段引水隧洞围岩拉伸力学特性,利用室内试验设备开展热力耦合下拉伸力学破坏试验及渗透测试。研究获得该隧洞围岩试样拉伸应力受温度应具有门槛值,得到该节点温度为340℃,在低于节点温度时,随每梯次温度80℃增长,峰值拉伸应力具有平均降幅16.8%,而超过该节点值后,具有平均增幅22.2%。分析得到粒径愈大,围岩体试样拉伸应力愈低,且粗粒试样变形能力弱于细粒试样,若温度荷载超过节点门槛值,则粒径对围岩试样抗拉强度影响差异愈小,但超过节点温度后,态势相反。增大静水压力,渗透率愈低,且试样粒径愈大,则渗透率受静压影响更为敏感,细粒试样渗透率最低,颗粒结构最为紧密;增大静水压力,有助于减小不同粒径试样渗透率差异。结果可为岩石拉伸力学及渗透特性试验研究提供参考。     

基于改进相干增强扩散与纹理能量测度和高斯混合模型的导光板表面缺陷检测方法

针对液晶屏(LCD)导光板表面缺陷检测方法存在漏检率和误检率较高,对产品表面复杂渐变的纹理结构适应性差的问题,提出一种基于改进相干增强扩散(ICED)与纹理能量测度和高斯混合模型(TEM-GMM)的LCD导光板表面缺陷检测方法。首先,构建ICED模型,基于结构张量引入平均曲率流扩散(MCF)滤波,使得相干增强扩散(CED)模型对缺陷的细线状纹理有良好的边缘保持效果,并利用相干性得到缺陷纹理增强和背景纹理抑制的滤波后图像;然后,根据Laws纹理能量测度(TEM)提取图像纹理特征,将图像的背景纹理特征作为离线阶段高斯混合模型(GMM)的训练数据,使用期望最大化(EM)算法估计GMM参数;最后,计算待检测图像各像素的后验概率,并将其作为在线检测阶段缺陷像素的判断依据。实验结果表明,该检测方法在导光颗粒随机、规则两种分布的缺陷图像测试数据组上的漏检率和误检率分别为3.27%、4.32%和3.59%、4.87%。所提检测方法适用范围广,可有效检测出LCD导光板表面划痕、异物、脏污和压伤等类型的缺陷。     

移动互联网下视频时延的用户体验质量研究

随着移动互联网的发展,移动视频业务的迅速爆发,良好的用户体验质量(QoE) 成为运营商挽留用户的关键因素。从用户体验角度,建立不同时延下移动视频业务的评价量化 标准。通过情景实验模拟的方法,以平均主观意见分(mean opinion score,MOS)量表建立用户 视频体验质量的实数映射关系。针对用户对视频观看时延的有效反应进行分级研究,得到以下 结果：单次和多次的初始缓冲时延和卡顿时延对用户观看移动视频的影响并建立用户体验质量 评价等级。在短视频中出现单次时延在4 s 以上,用户会出现负面情绪;在相同延迟时长下, 单次的初始缓冲时延的用户体验质量略优于卡顿时延;对于在一定播放时长的移动视频业务中 出现多次卡顿,卡顿时延短但是间隔频繁的体验质量比卡顿时延长但是间隔时间长的体验质量 要更差。     

基于最优邻域图的等距映射流形学习算法

现有的等距映射算法对邻域参数的选择较为敏感,而且对噪声干扰缺乏足够的鲁棒性。基于平均最短路径与邻域参数的变化关系与平均最短路径梯度提出了一种构建最优邻域图的方法,基于该方法构建的邻域图几乎没有短路边;可以根据每个数据点的不同特性采用可变的邻域参数;对数据点间的测地距有更好的逼近。实验表明：算法不仅对均匀采样、无噪声干扰的数据集有更好的降维性能,而且对噪声干扰的数据集有较强的鲁棒性与拓扑稳定性。     

基于时空白适应预测的无损视频压缩

本文提出了一种时间预测和空间预测相结合的视频压缩方法，配合自适应的融合技术，然后采用基于上下文的熵编码技术，对视频序列进行无损压缩，使无损视频压缩的效果比JPEG-LS和CALIC平均优30％。     

重加权分布式多目标决策融合算法

在认知无线电网络中,单一子频段检测信息融合效率低,且融合过程中权值系数为固定值不能实现最优化。为解决该问题,提出一种重加权分布式多目标决策融合算法。该算法并行检测多个子频段,将自适应的稀疏权值矩阵运用在分布式决策融合算法中,利用最速下降法对优化问题进行求解,并结合用户与信道信息选取最佳的合作用户及数量。实验结果表明,该算法在低信噪比环境下的检测概率和稳定性能都得到较大提高。