基于三维依赖矩阵的故障预测策略设计

针对不同基于状态监测的故障预测方法难以在一个平台下集成和组合的问题,设计了基于故障、测试、衰退信息三维依赖矩阵的故障预测策略设计框架,在框架内给出了故障预测需求设计和预测用测试选择的基本方法,并在灰色预测和支持向量回归预测的基础上,通过融合粒子群和声算法给出了一种灰色支持向量回归智能组合衰退趋势预测分析方法,结合故障预测实例验证了所给方法的有效性和准确性.     

用于自动测试系统继电器矩阵开关的设计

针对目前现有的矩阵开关在性价比、可靠性以及通用性等方面不尽如人意,无法满足中小型自动测试系统的实际要求这一问题;设计了一种用于自动测试系统的继电器矩阵开关,给出了其设计原理、硬件电路图以及主程序流程图;系统搭建完成后,进行8次独立重复试验,测试结果显示:该继电器矩阵开关测试数据的最大误差为±0.3％,同时具有性价比高、通用性好、可靠性较高等优点,特别适合于中小型测试系统的电源通道和信号通道的切换与控制.     

具有时变状态滞后2-D离散系统的稳定与镇定(英文)

针对一类由局部状态空间(LSS)Fornasini-Marchesini(FM)第二模型描述的,具有时变状态滞后的2-D离散系统,其中时变滞后项的上、下界均为正实数,研究了其稳定性和控制综合问题。首先,利用Lyapunov-Krasovski泛函方法,提出了系统的稳定性准则。再根据这一准则,分别设计状态反馈和动态输出反馈控制器保证系统的稳定性。状态反馈控制律和输出反馈矩阵可由线性矩阵不等式(LMI)求得。最后,通过数值算例说明所得结果的有效性。     

2012将淡出人们视线的六大产业

高科技发展的日新月异,让我们的生活中不断出现新产品又不断消亡。曾经盛极一时的BP机、PDA、电子词典等产品,如今都逐渐被新技术所取代。2012年,有哪些产业或者产品即将淡出我们的视线,本刊悉数如下。     

基于压缩感知的无线传感器网络的数据编码

近年来,基于压缩感知的无线传感器网络数据编码的研究取得了一定的进展,但大部分研究是基于"单跳"的传输模型或者没有考虑网络内节点之间的合作。本文提出了一种基于压缩感知和分簇的传感器网络数据编码方法。首先,节点根据自己的编号伪随机的产生一个M维的列向量,把感知的数据xi投影到此向量上,然后把自己的编号和投影的数据一同传输给簇头。簇头把收到的数据进行求和,并且把计算后的结果传送给下一个簇头,直到sink节点。通过仿真实验和理论分析,验证了本文提出的方法比传统的方法能更好地减少网络内数据传输量。     

智能补光效果登入美图秀秀安卓v1.5.4

晚上拍照时最容易遇见"曝光不足"和"曝光过度"的问题,使得照片看起来明暗不协调,缺乏应有的美感。不过,如果你的手机中装有"美图秀秀",这些问题都能迎刃而解,Android版美图秀秀v1.5.4新增"智能补光",有助于我们改善照片明暗,同时还新增"拍照"按钮,拍照、照片美化、快速分享于一身,使拍摄分享乐趣倍增。1新增智能补光修复照片光线瑕疵     

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具有随机丢包的网络化多自主体系统的一致性

研究具有随机丢包的网络化多自主体系统的均方一致性问题,其中不同自主体间的通信通道具有相同的丢包情况并且均服从马尔可夫(Markov)分布。首先,利用系统变换和迭代方法,得到了系统达到均方一致的一个初等充要条件。然后,利用矩阵理论和图论知识,如果拓扑图含有有向生成树,则可以将系统的均方一致性转化成一个线性Markov跳变系统的均方稳定性,并且可以建立线性矩阵不等式形式的均方可镇定准则。最后,通过相应的仿真实例说明了所得结论的可行性。     

博科为Windows Server 2012提供全面的矩阵网络支持

正博科和微软合作实现SAN与IP网络解决方案,用以支持私有云、服务器和网络虚拟化博科宣布其全系列产品线,包括SAN和以太网矩阵解决方案支持微软的Windows Server2012服务器操作系统。博科R网络结合Windows Sever2012,为高度虚拟化云数据中心简化了运营和管理。作为企业和运营商基础设施服务,该结合方案为其关键数据中心提供了积极主动的支持,例如     

线性矩阵方程异类约束最小二乘解的迭代算法

多矩阵变量线性矩阵方程(LME)约束解的计算问题在参数识别、结构设计、振动理论、自动控制理论等领域都有广泛应用。本文借鉴求线性矩阵方程(LME)同类约束最小二乘解的迭代算法,通过构造等价的线性矩阵方程组,建立了求多矩阵变量LME的一种异类约束最小二乘解的迭代算法,并证明了该算法的收敛性。在不考虑舍入误差的情况下,利用该算法不仅可在有限步计算后得到LME的一组异类约束最小二乘解,而且选取特殊初始矩阵时,可求得LME的极小范数异类约束最小二乘解。另外,还可求得指定矩阵在该LME的异类约束最小二乘解集合中的最佳逼近解。算例表明,该算法是有效的。