变分模态分解联合改进小波阈值函数的PPG降噪算法

针对PPG信号采集过程中存在大量混合噪声的问题,提出一种变分模态分解（VMD）改进小波阈值降噪的降噪算法。首先通过傅里叶变换得到脉搏波信号频域信息,确定分解个数和主频率;然后利用变分模态分解算法将含噪声的PPG信号分解为一系列固有模态分量,分解过后确定各分量的中心频率,并筛选有效固有模态分量;最后利用改进后的小波阈值函数对残余噪声进行降噪处理,避免了软阈值的恒定偏差,又保证了阈值函数的连续性,降噪后的信号与原始信号相关系数均值为0.934 7,比变分模态分解方法重构信号提升了7.1%。与其他降噪算法相比,信噪比分别提高了5.77 dB、5.38 dB、4.5 dB,均方根误差分别降低了26.1%、16.8%、7.4%。实验结果表明,通过理论计算、数值模拟和应用研究验证了所提方法的有效性和优越性,在滤波效果和信号保真度之间取得了很好的平衡。     

基于PLC和那智机器人的码垛输送线控制系统设计

针对目前我国大多采用人工进行袋装物料码垛的现状，为提高码垛输送线的码垛效率，同时降低企业工人的劳动强度，文中采用西门子PLC S7-1200作为控制系统的核心，结合那智机器人LP130设计一种码垛输送线控制系统，用于袋装物料的码垛。针对不同品种的物料，创新性地采用“一机四位”方式，即1台码垛机器人、4个码垛位同时作业，将相同品种物料码为一垛。通过输入输出模块、机器人、视觉装置、触摸屏人机交互界面等实现对生产线的自动控制。根据所设计方案完成码垛输送线的搭建，对设备进行调试并开展码垛实验，记录码垛的数据。分析发现所设计系统误差小，码垛效率可达到设计要求。使用该生产线具有较高的工作效率和良好的可靠性，码垛精度高，对人们的生产生活具有一定的现实意义。     

基于改进YOLOv5s的路面损伤检测

路面损伤检测是支持基础设施检测的重要任务,及时、准确、自动地检测路面损伤,对于经济有效的道路养护是必要的。针对道路检测中存在漏检问题,提出一种改进的YOLOv5s的道路检测算法。首先,用CBAM注意力机制模块替换主干网络中C3模块,在关注通道特征的同时关注位置信息,加强网络对重要信息的提取能力;其次用EIoU替换GIoU损失函数,解决了GIoU误差大的同时提高了收敛速度和回归精度;最后,为使细微损伤得到有效检测,在原始网络中增加极小目标的检测的输出,使三输出变成四输出,提高模型识别率。从精度和召回率的结果可知,改进后的YOLOv5s算法平均检测精度为96.9%,相较于原YOLOv5s算法提高了7.6%。能够有效检测出道路路面损伤,且其准确率优于其他的道路检测算法。     

基于灰色关联分析的BSO-ELM-AdaBoost风电功率短期预测

提出基于灰色关联分析与自适应提升的天牛群优化极限学习机风电功率短期预测方法.首先,利用灰色关联分析构建训练样本集,提高历史数据与预测日时间尺度上的信息关联度.在此基础上,利用天牛群算法优化极限学习机,为极限学习机寻找最优权阈值,提高其泛化能力.最后,引入集成学习理念,通过自适应提升算法学习组合多个极限学习机弱预测器,对...     

谈农房建筑市场管理

一、农房建筑市场亟待加强管理 我国八亿人口居住在农村,农房是农村人民群众的主要生活必需品之一。党的十一届三中全会以来,在改革、开放的新形势下,农村经济迅速发展,农房建筑不但在数量上增长较快,而且建筑形式上正从传统农房转向多层楼房。建筑结构也正从砖石结构转向砖混结构。丹徒县目前每年建房50多万平方米,现有人均住房面积已达23.4平方米,年     

基于时空注意力Bi-LSTM模型的短时交通流预测

针对目前交通流预测精度不高的问题,提出了一种时空注意力Bi-LSTM的短时交通流预测模型。结合交通流的时空特性,将交通流序列构成时空数据矩阵作为模型的输入,利用Bi-LSTM网络关联预测时刻前后的交通流数据,捕捉交通流数据在时间维度前后潜在的联系。引入注意力机制,解决不同时刻输入特征对预测时刻交通流影响存在差异的问题。实验结果表明,相较于对比模型,所提出预测方法的预测误差低于其他模型的预测误差,其有效地提升了预测精度,体现了新模型对于短时交通流预测的有效性。     

无机房电梯的智能故障诊断系统

针对无机房电梯检修维护困难、费时费力且人力成本较高的现状,设计了无机房电梯的智能故障诊断系统。该系统由下位MCU、上位故障诊断系统和无线GPRS通信系统三部分组成。其中下位系统实现对安装在电梯上各种功能传感器的数据采集、处理和存储,并根据上位系统要求进行无线的数据传送;上位系统实现无机房电梯的预测故障诊断和健康状态分析,为无机房电梯故障诊断和健康状态分析提供网络化的信息服务。     

疲劳驾驶时的车速变化特征

通过驾驶模拟实验研究疲劳驾驶时的车速变化特征.模拟实验场景设计为单调的高速公路环境,有15名被试者参加实验,得到14组有效数据.实验实时采集了车速、加速度、车辆位置坐标及时间信息,采集频率为8Hz,并截取了3个不同线形路段上的数据进行分析.实验结果表明,疲劳驾驶时车速偏高,容易超速,但车速高低没有明显变化规律;车速标准差随疲劳程度上升有显著差异(α=0.05),疲劳时的车速标准差较小;疲劳驾驶时加速度频谱由低频成分为主逐渐转变为高频成分为主,或者加速度幅度和能量值显著减小.     

基于改进YOLOv4的车型检测算法研究

针对车型检测任务中存在错检、漏检的问题,提出一种改进YOLOv4的车型检测算法。首先,使用CBAM-DenseNet-BC网络代替原始特征提取网络CSPDarKNet53,加强网络对车型重要特征信息的提取能力,从而提高特征信息的利用率;然后将SPPNet替换成ASPPNet,增大网络感受野的同时减少网络计算量,并使得特征图分辨率的降低速度变缓;其次,为加快模型推理速度,将原始算法检测模块中负责检测小目标的分支裁剪;最后,为检测车型类别信息的同时关注其位置信息,在检测模块YOLO-Head之前添加CBAM模块。实验结果表明改进后的算法的mAP值为95.22%,比原始算法提高了1.93%。改进后的算法能够有效地检测出车型,准确率相对于其它算法有所提高。     

AOSD方法及其在分布式系统开发中的应用

在包含诸多横切关注点的复杂软件系统开发中,面向对象软件开发方法（OOSD）存在无法克服的缺陷。在分析面向对象软件开发方法对横切关注点处理的缺陷的基础上,讨论了面向方面软件开发（aspect-oriented software development,AOSD）方法及其在复杂系统开发中的优越性,提出了一种面向方面软件开发方法的过程模型,介绍了面向方面软件开发方法在分布式系统开发中的应用。