简介：摘要文章分析了东莞局告警信号多杂的现状，提出按照重要性和影响程度将告警信号分为五类，不同类别的告警信号设置不同的告警手段和人工处置原则，极大的降低人工确认信号量，提升了告警信号处置效率。

简介：

简介：摘要作为信息的载体，如果要在振动信号中提取出特征信息，就需要采取合理的振动信号处理方式，在状态监测、质量评价、参数检测、故障诊断上获取到有效的信息，本文主要针对机械故障诊断的研究现状与常见类型进行分析。

简介：GPS星座和GLONASS星座分别于1994年3月和1995年12月全面建成以来，卫星导航定位技术已发展成为跨学科、跨行业、广用途、高效益的综合性高新技术。本文仅对GPS信号接收技术的几个标准化问题，论述了笔者的基本见解。

简介：摘要多重信号分类（MultipleSignalClassification，MUSIC）算法是一种估计脉冲到达时间的算法。架空线路局部放电定位时接收到的局部放电信号通常含有大量噪声，为了准确估计放电信号的到达时间以提定位结果的准确性，对MUSIC算法进行了研究。并利用MATLAB软件对MUSIC算法进行仿真，分别在不同脉冲形状、是否染噪以及染噪程度等情况下对MUSIC算法的稳定性与准确性进行分析。最后针对MUSIC算法在架空线路局部放电定位中的应用进行了实验，通过架空线路局部放电定位所测数值和实际数值进行对比，验证了MUSIC算法的稳定性和准确性。

简介：摘要：本文针对无线通信领域中的信号识别和分类问题，提出了一种基于深度学习的新方法。我们使用了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等深度学习模型，对无线信号数据进行特征提取和分类。通过在大规模真实数据集上进行实验评估，我们验证了所提方法的有效性和准确性。与传统方法相比，基于深度学习的方法在识别和分类性能上取得了显著的改进。此外，我们还探索了数据增强技术在提高模型鲁棒性方面的应用。实验结果表明，采用数据增强技术可以进一步提升模型的泛化能力和适应性。该研究对于无线通信系统中信号识别和分类的自动化和智能化具有重要意义，有助于提高通信系统的性能和效率。

简介：摘要目的研究一种用于inter-patient范式下对心律失常心电（ECG）信号进行分类的分类器，提高自动分类的准确度，解决心律失常人工诊断的局限性。方法构建包括预处理、特征提取、支持向量机（SVM）训练和集成分类4个模块的SVM+XGBoost集成分类器。具体步骤为：对ECG信号进行预处理，将R-R间期、高阶统计量、局部二值模式、小波分量作为特征，分别训练独立SVM分类器；使用XGBoost算法对各独立SVM分类器进行集成，输出心律失常分类结果；在MIT-BIH数据库上对集成分类器进行训练和测试。结果集成分类器对心律失常的总体分类准确度为0.867、平均灵敏度为0.782。结论所提出的集成分类器能实现inter-patient范式下心律失常ECG信号的自动、准确分类，可用于临床辅助诊断。

简介：单次脑电分类实验中，采用基于logistic回归的正则化方法来提高分类准确率．首先，提出一种新算法——局部保持投影稀疏logistic回归，将局部保持投影正则项加入到稀疏logistic回归中．该算法旨在保留原始特征空间邻域信息的同时保证结果的稀疏性．然后，利用边界优化法和逐分量迭代算法在训练集上求解权重向量，克服了牛顿一拉夫森法和迭代重加权最小二乘法的局限性．最后，在自步调手指运动数据集上采用十重交叉验证法得到80％的分类准确率，并与稀疏logistic回归的实验结果进行对比，说明局部保持投影正则项有效地保留了对脑电分类有用的信息．

简介：通过分形维对表面肌电信号进行识别分类.在30个健康志愿者做前臂内旋和外旋时,从他们的右前臂肌前群分别采集2类动作表面肌电信号.当原始动作表面肌电信号用小波包变换分解成几个子信号后,采用一种基于模糊自相似性的方法计算原始信号和4个子信号的分形维.结果表明:从频带0～125Hz的子信号求得的内旋和外旋动作表面肌电信号的分形维有各自的范围;通过该分形维进行Bayes决策时,错误识别率仅2.26%.因此,该分形维适合用来识别内旋和外旋动作表面肌电信号.

简介：背景：精神分裂症主要是通过症候学的方法进行诊断，近年来通过神经影像技术与模式识别的结合对精神分裂症患者与正常人进行鉴别的研究已经引起人们的兴趣。目的：利用模式识别的方法对精神分裂症患者和正常人的大脑前额叶多通道近红外光谱信号数据进行分类鉴别，验证其可行性。方法：使用言语流畅性测验作为激活任务，采集精神分裂症患者和正常人的大脑前额叶的近红外光谱信号数据。对采集数据进行预处理后计算各通道均值作为特征，计算接收者操作特征的曲线下方面积对通道特征进行分类性能排序，使用支持向量机按性能排序的特征组合做分类，然后用留一验证法计算分类性能指标，验证分类能力。结果与结论：研究发现特征性能排序前8位的特征组合的准确度最高达到95.24%，并且这8个通道都位于右侧前额叶。推断右侧前额叶区域可能是影响精神分裂症患者的主要脑区，因此根据结果可以推断出近红外光谱数据通过与模式识别方法的结合可以成为辅助诊断精神分裂症病患者的一种手段。

简介：摘要：随着我国经济在快速发展，社会在不断进步，尽早发现高压电缆局部放电信号类型并采取相应措施，对于有效避免绝缘系统遭受破坏至关重要。针对高压电缆中4类常见的典型缺陷产生的局部放电信号，本文提出一种基于卷积神经网络的高压电缆局部放电信号分类方法。首先构建缺陷模型，采集4类缺陷的局部放电信号作为样本，并用电压幅值-相位谱图作为输入数据集；然后利用多层卷积核进行特征提取，多分类器进行分类回归；最终得到训练完成的卷积神经网络。比较而言，基于反向传播（backpropagation，BP）神经网络和自编码神经网络的分类方法分类效果不稳定，整体准确率较差，本文方法的特征提取能力更强，对每一类信号的分类效果都较好，具有更广阔的应用前景。

简介：摘要：随着我国经济在快速发展，社会在不断进步，尽早发现高压电缆局部放电信号类型并采取相应措施，对于有效避免绝缘系统遭受破坏至关重要。针对高压电缆中4类常见的典型缺陷产生的局部放电信号，本文提出一种基于卷积神经网络的高压电缆局部放电信号分类方法。首先构建缺陷模型，采集4类缺陷的局部放电信号作为样本，并用电压幅值-相位谱图作为输入数据集；然后利用多层卷积核进行特征提取，多分类器进行分类回归；最终得到训练完成的卷积神经网络。比较而言，基于反向传播（backpropagation，BP）神经网络和自编码神经网络的分类方法分类效果不稳定，整体准确率较差，本文方法的特征提取能力更强，对每一类信号的分类效果都较好，具有更广阔的应用前景。

简介：

简介：通过径向基函数神经网络的分析，对神经元脉冲电位信号提出了新的分类方法。对原始信号进行峰电位检测，获得脉冲电位信号样本，以主成分进行预分类，选取与类中心方差小的典型脉冲电位集合作为径向基网络的训练样本，让神经网络进行自适应学习，以实现对原始信号的分类。仿真结果表明，在对模拟的脉冲电位信号进行分类时此方法的错误率比主成分聚类法和形状聚类法小。多电极细胞外记录的海马神经元细胞电活动信号应用此方法分类也取得了较好的效果。

简介：题目在1、2、3、4、5、6、7、8八个数中，几个数的和是10的情况有哪几种？分析与解这道题，和是10的情况有许多种。为了避免遗漏和重复，应该学会分类思考的方法。

简介：小朋友，你一定喜欢生活在一个干净的环境当中吧！那么，请你动手把下面这些垃圾放进相对应的垃圾桶里，为保护环境出一份力吧。

简介：金店的盗窃案刚破获,又来了一个诡秘的老头儿,每天傍晚必来店里转一圈就走。这引起了女老板的高度警惕,一个不祥的信号告诉她——＂踩点＂。上次被盗,就是有个老人光顾过后,金店就被盗了。这个老头子看上去和那个一样憨厚,只是衣衫褴褛,胡子拉碴,脚穿一双破旧的胶鞋,油泥污染着肌肤的本色。老头儿弓着背,尖着嘴,装得比那个更加老实。又一个傍晚,老人如约而至,一进店门,一股浓重的馊气溢满金店。

简介：美国际贸易委员会裁定取消对华铜版纸企业反倾销制裁；新法禁止“月薪面议”；深圳新规遏制企业违法排污效果明显；国家发改委颁布实施《造纸产业发展政策》；

简介：沱巴山区信号弱，弱得几乎为零。春节期间外出打工的中青年人一回沱巴，手机就关闭了。人们发现老左接近后山顶的那一小块地有信号，纯属意外。老左是老光棍，山下有良田肥地，上那么高的地方开垦显得多余。但老左不这么看，这地儿高啊，能眺望远处的山脉，尤其能看到满竹水库，那是他这辈子惟一离开沱巴干活的地方，那是他产生暗恋香麦念头的地方。眼下这个冬季，老左的这块地长满杂草，踩上去软绵绵的。

简介：我国调整2011年进口印刷设备关税国务院关税税则委员会日前发布（（2011年关税实施方案》（税委会[2010]26号），宣布从2011年1月1日起，我国将进一步调整进出口关税税目税率。对比2010年，2011年印刷设备器材的进口关税有升有降，