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1.
刘友江 《计算机光盘软件与应用》2015,(2):86-88
对细菌进行快速、准确的识别在医学检验等诸多领域均有重要的运用价值。本文以大肠埃希氏菌显微图像作为研究对象,先分析了该菌的8个形状特征并以这些特征的统计数值建立了一个形态模型库,然后用模糊理论设计了一个分类器并对该分类器进行优化。实验结果表明,使用本文提出的方法能很大的提高病菌图像识别的准确率,而且有很高的统计效率。 相似文献
2.
梳理基于等待门限判决的脉冲位置键控系统相关文献资料,发现文献给出的误比特率(BER)理论公式不能准确描述系统误比特率,尤其是在低信噪比情况下一些理论公式计算的误比特率已经高于0.5,超过了通信系统误比特率上限,不符合通信理论。分析了各文献资料误比特率理论公式推导过程中的问题所在,推导得到了一个新的误比特率理论公式。进行了数值仿真,结果表明,新的误比特率理论公式与仿真吻合良好,能够准确描述系统误比特率,并且在低噪比下计算的误比特率不高于0.5,符合通信理论。在新的误比特率理论公式基础上,分析了基于等待门限判决的脉冲位置键控系统能量效率,并与二进制相移键控(BPSK)系统进行了比较,表明基于等待门限判决的脉冲位置键控系统是一种具有较高能量效率的系统,在一定条件下甚至优于BPSK系统。 相似文献
3.
针对当前全双工系统无法有效应对外部干扰的问题,将全双工自干扰抑制技术与阵列自适应波束成形技术相结合,提出一种自干扰和外干扰的数字域联合抑制算法。首先建立该场景下全双工阵列的系统模型,然后基于时域自干扰抑制算法和最小方差无失真响应(MVDR)波束成形算法,给出算法的数学模型,并对该算法的性能进行理论分析。数值仿真证明,该算法能够同时将自干扰与外干扰抑制到噪声电平以下。 相似文献
4.
基于厚膜工艺,研制了一种集成有进样接口、气路接口、温控元件和离子源固定装置等外围功能模块的高集成度FAIMS迁移管,阐述了其结构特征和制作方法。为验证其性能,搭建了相应的FAIMS外围检测平台,以丙酮和甲苯为样品进行实验,得到了它们的FAIMS谱图,并与基于MEMS工艺的非集成FAIMS迁移管所测得的丙酮和甲苯的谱图比较,证明了高集成度迁移管在功耗、漏电流、气密性、灵敏度、分辨率和稳定性等方面的优异性能,说明高集成度迁移管适合作为小型化FAIMS独立检测系统的核心器件。 相似文献
5.
针对当前智能抗干扰技术策略维度低、复杂环境应对性差的问题,提出了适应复杂环境的多维策略智能抗干扰技术。将单音信号作为探测信号,通过扫频方式减少探测阶段复杂度以实现快速实时的环境状态特征提取,之后设计了基于深度神经网络的实时智能决策引擎模型以提高决策速度和准确率。仿真结果表明所提方案能够准确地预测通信质量,最后根据目标函数在所有可通信策略中决策出最优策略,当探测信号扫频间隔选取合适时,该方案能够达到接近96%的决策准确率及较好的资源利用率,能有效进行抗干扰并取得较好的通信质量。 相似文献
6.
刘友江 《现代制造技术与装备》2018,(8)
为对胶乳分离机高速转鼓流体动力学特性进行研究,很多研究人员利用FLUENT研究模型,对乳胶的分离过程进行模拟,从而确定其综合特征参数。本文根据以往工作经验,对内流场模型及仿真设置情况进行总结,并从轻相与重相的分离速度、碟片间隙内的乳胶流动及运动、浓缩极限、不同路径与杂质的分离四方面,对胶乳分离机高速转鼓流体动的力学特性进行分析。 相似文献
7.
In this paper,a two-dimensional nanometer scale tip-plate discharge model has been employed to study nanoscale electrical discharge in atmospheric conditions.The field strength distributions in a nanometer scale tip-to-plate electrode arrangement were calculated using the finite element analysis(FEA) method,and the influences of applied voltage amplitude and frequency as well as gas gap distance on the variation of efective discharge range(EDR) on the plate were also investigated and discussed.The simulation results show that the probe with a wide tip will cause a larger efective discharge range on the plate;the field strength in the gap is notably higher than that induced by the sharp tip probe;the efective discharge range will increase linearly with the rise of excitation voltage,and decrease nonlinearly with the rise of gap length.In addition,probe dimension,especially the width/height ratio,afects the efective discharge range in diferent manners.With the width/height ratio rising from 1:1 to 1:10,the efective discharge range will maintain stable when the excitation voltage is around 50 V.This will increase when the excitation voltage gets higher and decrease as the excitation voltage gets lower.Furthermore,when the gap length is 5 nm and the excitation voltage is below 20 V,the diameter of EDR in our simulation is about 150 nm,which is consistent with the experiment results reported by other research groups.Our work provides a preliminary understanding of nanometer scale discharges and establishes a predictive structure-behavior relationship. 相似文献
8.
基于无线设备物理层的射频指纹识别是保障通信安全的有效途径。传统射频特征提取方法容易受到信道的信噪比变化的干扰,难以适应动态信噪比下的通信场景。因此,本文提出了一种基于卷积神经网络的射频指纹识别方法,实现了动态信噪比下的射频指纹识别,显著改善了低信噪比下的识别准确率。本文通过搭建实验系统对4台不同功放设备进行识别,实验结果表明,在信噪比为0.5~14.5 dB范围内,该方法的综合识别率达89.4%。 相似文献
9.
基于人工噪声的物理层安全通信系统,传统人工噪声通常采用推导得到的闭式表达式或最优化方法数值求解生成,要求输入准确的传输信道矩阵信息,才能保证通信系统的保密性。但实际环境中存在的信道估计误差会导致人工噪声预编码误差,从而降低通信系统保密容量。为此提出一种基于深度学习的人工噪声预编码生成方法,通过将有误差的信道估计信息作为输入,与无估计误差情况下传统数值求解得到的预编码矩阵进行拟合,训练得到可适应信道估计误差的深度神经网络。仿真表明,该方法在信道估计有误差时的保密性能与鲁棒性优于传统人工噪声生成系统;相比于其他深度学习方法在物理层安全的应用,所提方法具有更快的收敛速度。 相似文献
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