简介：由条带和流向涡的循环再生构成的近壁自维持过程（self-sustainingprocess，SSP）是壁湍流产生和维持的重要机制．文章通过对最小槽道的直接数值模拟（directnumericalsimulation，DNS）获得近壁自维持过程的流场数据，采用正规正交分解法（properorthogonaldecomposition，POD）对该数据进行分析，获得了不同流向和展向尺度的特征模态，通过将Navier—Stokes方程在这些模态上进行投影，得到近壁自维持过程的降阶模型，并采用DNS数据对降阶模型的预测能力进行了评价．该模型被初步应用于大涡模拟近壁模型的构造．
简介：针对当前行人运动特征监测方案中存在运动信息种类单一、特征提取不完善、识别算法复杂且需要依赖专业检测设备等问题,提出基于智能移动端内置惯性传感器的行人运动特征自动辨识方案,为运动特征识别提供准确多样的运动信息。采集移动端MEMS加速度计输出信息后,分别提取加速度数据的三种时域及频域特征后,通过训练最邻近规则分类器实现行人行走、跑步和上下楼梯运动模式的自动识别。不同年龄不同身高的男女性运动特征提取实验结果表明,基于最邻近规则的移动端行人运动特征辨识方法对4种日常活动的平均查准率和查全率分别达到88.7%和90.3%,对提高微惯性行人导航系统普适性具有促进作用。
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