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21.
Currently, the rotational speed of spindle motors in HDDs (Hard-Disk Drives) are increasing to improve high data throughput and decrease rotational latency for ultra-high data transfer rates. However, the disk platters are excited to vibrate at their natural frequencies due to higher air-flow excitation as well as eccentricities and imbalances in the disk-spindle assembly. These factors contribute directly to TMR (Track Mis-Registration) which limits achievable high recording density essential for future mobile HDDs. In this paper, the natural mode shapes of an annular disk mounted on a spindle motor used in current HDDs are characterized using FEM (Finite Element Methods) analysis and verified with SLDV (Scanning Laser Doppler Vibrometer) measurements. The identified vibration frequencies and amplitudes of the disk ODS (Operating Deflection Shapes) at corresponding disk mode shapes are modelled as repeatable disturbance components for servo compensation in HDDs. Our experimental results show that the SLDV measurements are accurate in capturing static disk mode shapes without the need for intricate air-flow aero-elastic models, and the proposed disk ODS vibration model correlates well with experimental measurements from a LDV. 相似文献
22.
计算机化自应用测验(CAT)使用项目反应理论(IRT),通过观察被试在项目上的反应,将能力和项目参数的关系用数学模型表达出来。如何有效地估计被试的能力,是计算机化自适应测验的一个关键问题。本文首先论述了Berkson的最小化x^2方法,但使用该方法的前提是已知被试的能力,且运用了Pearson x^2检验的思想。接着指出该方法中存在的缺陷,进而提出了一种新的解决方案,该新方案可弥补Berkson的最小化x^2方法的不足之处,可以作为该方法的一个改进。本文的研究表明,新的方案比Berkson的最小化x^2方法具有更加科学的解释能力。 相似文献
23.
24.
针对暗通道先验(dark channel prior, DCP)复原图像中的光晕现象、明亮区域色彩失真、环境光估计不准确等问题,提出了基于超像素暗通道和自动色阶优化的单幅图像去雾算法。首先,由改进的White Patch Retinex算法增强图像并计算精确环境光。接着,在传统暗通道去雾算法中引入超像素图像分割和引导滤波算法,使透射率估计的稳健性与精确性得以提升。然后,采用自适应容差对明亮区域的透射率进行补偿,有效抑制明亮区域色彩失真问题。最后,以自动色阶优化算法提高图像对比度。将本文去雾算法与其他算法从主观和客观两个维度进行比较,实验结果表明:采用不同算法对不同浓度的自然雾图进行对比实验,信息熵提高0.2 bit,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)提高0.8 dB,运行效率提高。该算法对不同浓度含雾图像具有良好的适应性,复原图像色彩真实、纹理清晰、细节丰富,去雾效果良好。 相似文献
25.
定量分析短期径流预报序列的不确定性特征,对于提高水库短期运行计划的可靠性具有重要意义。针对常用多元椭圆Copula或阿基米德Copula难以有效刻画短期径流预报不确定性特征的问题,本文引入了Vine Copula对不同径流量级及不同预见期下预报不确定性进行定量评估,进而分析了先验信息对于后续时段预报不确定性的影响。以雅砻江流域锦西水库为例进行验证,结果表明:相较于传统多元Copula函数,Vine Copula构建的相对预报误差联合分布均能通过假设检验且拟合效果最好,模拟结果的统计量与实测数据相差较小;通过利用调度期内已经发生的相对预报误差信息,可以有效减小后续时段相对预报误差期望值及90%置信水平分位距,降低预报的不确定性。 相似文献
26.
现有的视频显著性检测算法通常采用双流结构提取视频的时空线索,其中运动信息作为双流结构的一个分支,在显著物体发生剧烈或慢速移动时存在运动估计准确率低的问题,并且不合理的训练数据或方案使得权重偏向单个分支结构。提出一种基于多流网络一致性的视频显著性检测算法MSNC。设计并使用一种新的三重网络结构提取预选目标区域的颜色信息、时序信息和先验特征,通过先验特征补偿运动流的缺陷,并提高运动线索的利用率。采用多流一致性融合模型优化三流分支,得到不同特征的最佳融合方案。同时通过循环训练策略平衡三重网络的权重,以避免网络过度拟合单流分支,从而有效地提高运动估计和定位的准确率。在Davis数据集上的实验结果表明,相比PCSA、SSAV、MGA等算法,该算法的鲁棒性更优,其maxF和S-Measure值分别达到0.893和0.912,MAE仅为0.021。 相似文献
27.
Haze degrades visual information of remotely sensed images. Therefore, haze removal is a demanding and significant task for visual multispectral information improvement. The existing haze removal techniques utilize different restrictions and before restoring hazy images in an efficient manner. The review of existing haze removal methods demonstrates that the haze-free images suffer from colour distortion and halo artefacts problems. To solve these issues, an improved restoration model based dark channel prior is proposed in this paper. The proposed technique has redefined transmission map, with the aim to reduce the colour distortion problem. The modified joint trilateral filter is also utilized to improve the coarse estimated atmospheric veil. The experimental results reveal that the proposed approach provides visually significant haze-free images and also preserves the significant detail. 相似文献
28.
Asieh Khosravanian Mohammad Rahmanimanesh Parviz Keshavarzi Saeed Mozaffari 《International journal of imaging systems and technology》2023,33(1):323-339
Magnetic resonance imaging (MRI) brain tumor segmentation is a crucial task for clinical treatment. However, it is challenging owing to variations in type, size, and location of tumors. In addition, anatomical variation in individuals, intensity non-uniformity, and noises adversely affect brain tumor segmentation. To address these challenges, an automatic region-based brain tumor segmentation approach is presented in this paper which combines fuzzy shape prior term and deep learning. We define a new energy function in which an Adaptively Regularized Kernel-Based Fuzzy C-Means (ARKFCM) Clustering algorithm is utilized for inferring the shape of the tumor to be embedded into the level set method. In this way, some shortcomings of traditional level set methods such as contour leakage and shrinkage have been eliminated. Moreover, a fully automated method is achieved by using U-Net to obtain the initial contour, reducing sensitivity to initial contour selection. The proposed method is validated on the BraTS 2017 benchmark dataset for brain tumor segmentation. Average values of Dice, Jaccard, Sensitivity and specificity are 0.93 ± 0.03, 0.86 ± 0.06, 0.95 ± 0.04, and 0.99 ± 0.003, respectively. Experimental results indicate that the proposed method outperforms the other state-of-the-art methods in brain tumor segmentation. 相似文献
29.
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