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1.
分数阶Fourier(FRFT)是传统Fourier的广义形式。分数阶Fourie域(FRFD)是一个统一的时频变换域,分数阶Fourier变换是角度为口的时频面旋转。随着角度α从0逐渐增加到π/2,分数阶Fourier变换展示出信号从时域到频域的全过程。本文依据分数阶FOUrier变换的定义,随着角度α的变化给出了一种新的更为直观的分数阶Fourier的时频图示方法,以供读者参考。 相似文献
2.
3.
FLTD气体开关结构紧凑,绝缘子的内表面沿面闪络以及放电后的电极溅射都会导致其绝缘劣化,严重影响开关的使用寿命。为防止绝缘子闪络,通过刻槽来增大沿面距离,同时增设绝缘屏挡防止电极溅射,提高开关的绝缘防护能力。通过COMSOL建立开关电场仿真模型,分析沿面距离、刻槽深度和刻槽宽度等参数对绝缘表面场强的影响规律,研究结果表明增大沿面距离,增大刻槽深度及宽度都可以有效改善沿面电场分布;仿真分析对比绝缘屏挡与金属屏挡对开关电场的影响,可知绝缘屏挡对开关主间隙间的电场无影响,而且提高了沿面距离,具有更好的防闪络和防溅射效果。根据仿真结果对开关绝缘结构进行优化设计,从而延长开关绝缘子的使用寿命。 相似文献
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5.
推荐系统源数据中存在着固有的自然噪声,给推荐算法带来了误差与干扰。现有研究更加关注以各类安全攻击为代表的恶意噪声,仅有少数文献针对更为隐蔽、更难处理的自然噪声进行研究,且这些研究几乎都集中在传统推荐领域。在兴趣点推荐场景中,无论是源数据特征,还是自然噪声的产生原因和表现方式,均与传统推荐领域有较大差别。针对兴趣点推荐系统中的自然噪声,提出了基于离散特征量化与聚类距离分析的自然噪声过滤算法NFDC。该算法定义并计算用户签到数据的离散度,量化数据驱动的不确定性,利用推荐算法的准确度(F1值)量化预测驱动的不确定性,深入挖掘两者之间的相关性,构建经验模型,推导潜在自然噪声比例;采用模糊C均值聚类方法分析用户行为模式的相似性,在聚类距离分析的基础上筛选可疑噪声,并自定义噪声验证规则,删除真正的自然噪声。在两个真实的位置社交网络数据集(Brightkite和Gowalla)中,分别采用NFDC算法和其他4种基准方法对源数据进行预处理,将处理后的数据集分别输入到5类代表性的兴趣点推荐算法中,对比不同的降噪技术对提升各类兴趣点推荐算法准确性的影响程度。实验结果表明,NFDC算法能够有效降低系统源数据... 相似文献
6.
分析了甘蔗渣的水蒸气气化过程,基于气化过程的物料平衡和化学平衡关系,建立了一种生物质气化过程的数学模型。用该模型模拟计算甘蔗渣在水蒸气氛围下气化后的气体成分,计算结果与试验数据基本相符,尤其在温度950℃之后,计算值和测量值更接近。以甘蔗渣和木薯渣为例,研究该气化模型的特性。甘蔗渣和木薯渣水蒸气气化的最佳水蒸气/燃料值(S/B)分别为0.3和0.2。气化气组分和气化效果随温度和S/B变化的结果表明:提高温度有利于气化反应的进行,提高S/B,可以增加气体产率,气体热值有所降低。 相似文献
7.
节日期间,与家人朋友团聚用餐免不了要点饮料,这时,酒楼餐厅服务员总是大力推荐酒楼自制的现榨饮料。近年来各地自制饮料频遭媒体曝光,用水和添加剂勾兑鲜榨果 相似文献
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