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  • 简介:多环芳烃易致畸致癌,是一种持久性有机污染物,容易在土壤中富集,土壤环境中多环芳烃的含量主要是来自外源性的多环芳烃,并且与人类的生活密切联系。目前,土壤环境保护越来越受到重视,为了针对了解化工区土壤污染状况,采集了徐州某化工区的9个特征土壤样品,以气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)测定样品中16种多环芳烃的含量。分析了土壤中多环芳烃的组成特征

  • 标签: 农田 土壤环境 多环芳烃 污染特征提取
  • 简介:针对行星齿轮传动故障诊断中的信号故障特征微弱、特征提取困难等问题,提出了基于自适应聚合经验模态分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD)和样本熵(SampleEntropy,SE)的行星齿轮箱故障特征提取方法。首先,针对EEMD结果存在较大的盲目性和主观性等问题,提出自适应EEMD方法;然后,使用此方法将行星齿轮箱振动信号分解为若干个固有模态函数(IntrinsicModeFunctions,IMF)分量,通过相关性分析选取含有齿轮状态特征信息的IMF分量并对信号进行重构,计算重构信号样本熵值,以此判断行星齿轮箱的运行状态;最后,对行星齿轮箱故障模拟试验台采集的2种状态振动信号的自适应EEMD样本熵进行求解,并与直接样本熵、EEMD样本熵等特征提取方法对比,验证了自适应EEMD样本熵具有更好的分类能力。

  • 标签: 行星齿轮箱 聚合经验模态分解(EEMD) 样本熵(SE) 特征提取
  • 简介:摘要:多环芳烃易致畸致癌,是一种持久性有机污染物,容易在土壤中富集,土壤环境中多环芳烃的含量主要是来自外源性的多环芳烃,并且与人类的生活密切联系。目前,土壤环境保护越来越受到重视,为了针对了解化工区土壤污染状况,采集了徐州某化工区的 9个特征土壤样品,以气相色谱 -质谱联用仪( GC-MS)测定样品中 16种多环芳烃的含量。分析了土壤中多环芳烃的组成特征

  • 标签: 农田 土壤环境 多环芳烃 污染特征提取
  • 简介:摘要我国自1986年开展高压开关设备在线监测的研究开发工作以来,逐步取得了较快发展和广泛的应用。总体来看,与发电机、变压器和各种绝缘设备的在线监测相比较,高压开关设备的在线监测技术的开展较晚,技术和实际应用问题更多。本文主要分析了高压隔离开关在线监测的应用现状及系统设计要点。

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  • 简介:摘要由于压力容器工作环境的影响,通常压力容器声发射故障信号完全被噪声淹没。由于FFT很难提取出故障信号的特征,本文根据声发射信号的特点和小波变换基本原理及特性。应用小波变换与FFT相结合的方法,完全能提取出声发射故障信号的特征

  • 标签: 声发射检验 小波变换 信号处理 压力容器
  • 简介:1引言矩理论是图像处理领域的重要内容。通常希望用一系列符号或某种规则来具体地描绘一幅图像的特征,以便在进一步地识别、分析或分类中有利于区分不同性质的图像。同时,也可以减少图像区域中的原始数据量。不变矩(Invariantmoments)是一种高度浓缩的图像特征,具有平移、灰度、尺度、旋转等多畸变不变性,因此矩和矩函数被广泛用于图像的模式识别、图像分类、目标识别和场景分析中。M.K.Hu[1]在1961年首先提出不变矩的概念,证明了矩组(7)对于平移、旋转和大小比例变化都是不变的,因此用它们可以描绘一幅给定的图像。由于不变矩具有良好的平移、旋转和尺度缩放不变性及抗干扰性,一直是图像识别领域的重要研究课题。

  • 标签: 不变矩特征 图像特征提取 图像目标 图像识别 目标识别 模式识别
  • 简介:摘要针对桥梁GPS监测序列中难以提取桥梁变形信息,本文引入了噪声辅助的经验模态分解方法(EEMD),构建了基于小波变换的EEMD去噪方法,并分别利用EEMD方法和基于小波变换的EEMD方法对苏通大桥跨中监测点监测坐标序列提取了变形信息,得到的苏通大桥跨中监测点运营期间的动态变形情况。

  • 标签: EEMD 小波变换 桥梁监测
  • 简介:摘要:无人机航测技术是飞机遥感技术、卫星遥感技术之后研发出的一种可测量空间数据的新型航空遥感技术。当前,该技术被应用于多个领域,尤其是在应急测绘、自然资源监测等工作中,更具推动作用。通过应用无人机航测技术,可实现影像的快速传输,且拥有较高的分辨率与灵活程度,为土地综合整治提供可靠技术支持。

  • 标签: 无人机航测 区域土地 变化特征 植被指数
  • 简介:摘要:目前的集成电子技术发展迅速,现代器件集成规模也持续扩大,模拟电路故障诊断备受关注。对于模拟电路故障诊断方法的研究虽然很多,但是在工业实际中真正应用的方法比较少,这是因为相关研究结论工程化受限,特别是对有容差以及非线性电路的诊断,难度较大。对此,本文引入小波神经网络,对低阶模拟滤油器电路故障进行诊断,探索这种新型诊断方法的有效性。研究首先对模拟电路中的故障进行分类,探究将小波和BP神经结合起来用于模拟电路故障特征提取的方案可行性,并探究小波滤波器在模拟电路故障特征提取中的具体应用。

  • 标签: 小波滤波器 模拟电路故障 特征提取 应用
  • 简介:提出一种基于ASM和ERT特征点定位算法的人脸比例特征信息提取方法。选用图像几何特征和人眼的位置特征,将人脸图像转化为用向量表示的数学符号,这些特征向量基本上可以反映出整张人脸图像的有效信息,其中人脸的比例特征和人眼的位置特征用到了现阶段的两个主流的特征点定位算法,即ASM和ERT,然后利用人脸的五官比例去量化得到8维的特征信息。文中还从时间性能和准确率方面对两种算法进行对比,结果表明算法精确度上ERT略优与ASM,算法时间上PC端测试ERT明显优于ASM。

  • 标签: 特征提取 ASM ERT MUCT
  • 简介:摘要:随着我国军事行业的不断发展,我国对水声目标军事任务完成情况提出了更高的要求。但是,由于海洋环境极其复杂,相关领域技术人员在利用舰船辐射噪声对水声目标进行识别的过程中,遇到了巨大的困难和挑战。基于以上情况,本文在有效结合水声信号特点的基础上,通过利用深度卷积神经网络,对水声目标信号的时频特征进行提取和识别,确保所提取和识别数据信息的真实性、完整性和可靠性。希望通过这次研究,为相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。

  • 标签: 深度卷积神经网络 水声目标 信号时频特征 提取 识别
  • 简介:对如何提高基于内容三维模型检索中的特征提取方法的效果进行了研究,提出了在特征提取过程中使用分类信息获得内容特征的方法.根据一类模型在内容上存在“大致类似,略有差异”的特点,提出采用有弹性的“本征模型”作为一类模型的代表.探索了本征模型特征提取,较优本征模型的筛选,给出较为高效的基于本征模型的三维模型检索过程.采用多种评价指标对标准测试库PrincetonShapeBenchmark的实验表明,该方法表现优异.

  • 标签: 三维模型检索 内容特征提取 本征模型
  • 简介:摘要:随着我国军事行业的不断发展,我国对水声目标军事任务完成情况提出了更高的要求。但是,由于海洋环境极其复杂,相关领域技术人员在利用舰船辐射噪声对水声目标进行识别的过程中,遇到了巨大的困难和挑战。基于以上情况,本文在有效结合水声信号特点的基础上,通过利用深度卷积神经网络,对水声目标信号的时频特征进行提取和识别,确保所提取和识别数据信息的真实性、完整性和可靠性。希望通过这次研究,为相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。

  • 标签: 深度卷积神经网络 水声目标 信号时频特征 提取 识别
  • 简介:摘要:随着电动汽车的推广,电动汽车用户的需求也在逐步增加,大量电动汽车负荷接入电网,对电网的各方面运行指标造成了影响。据此,本文以上海市2019年8月全市充电桩数据进行分析。首先以再引用聚类分析的思路,对数据进行簇划分,在保留站点类型、行政区域和服务对象信息的同时,提取相应的充电负荷特征,并挖掘不同类型电动汽车参与需求响应的潜力,最后依据典型充电负荷特征给出相应优化充电建议。

  • 标签: 数据分析 聚类 充电负荷特征
  • 简介:摘要:伴随当前印刷技术与相应扫描配套软硬件设备的迭代速度加快,各类机密文件、关键合同等文件被非法篡改的情况日益严重。现阶段大部分合同校验方式均采用的是人工验核,基于此本次研究把文字匹配技术引入到合同防伪过程中,采用文字分块的特征提取形式,在电子合同图像内添加防复印底纹,辨识形近字的篡改情况,该方法可极大降低人工审核的成本投入,在防伪测试应用层面有较大参考意义。

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  • 简介:摘要:本文旨在探讨心电图特征提取与模式识别技术在心律失常检测中的应用。通过分析心电图信号的特征提取方法和模式识别技术在心律失常检测中的作用,旨在为医疗领域从业者提供关于心律失常检测技术的深入理解和实践指导。

  • 标签: 心电图 特征提取 模式识别 心律失常检测
  • 简介:摘要压力容器是工业生产过程中不可缺少的一种设备。压力容器在运行过程中受介质、压力和温度等因素影响而会产生腐蚀、冲蚀、腐蚀开裂、疲劳开裂及材料劣化等缺陷,由于它是爆炸危险的特种承压设备,一旦发生爆炸或泄漏就会引发火灾、中毒等事故,给企业和人们带来严重的损失和危害。由于压力容器工作环境的影响,通常压力容器声发射故障信号完全被噪声淹没。由于FFT很难提取出故障信号的特征,本文根据声发射信号的特点和小波变换基本原理及特性。应用小波变换与FFT相结合的方法,完全能提取出声发射故障信号的特征

  • 标签: 小波变换 压力容器 声发射信号 特征提取
  • 简介:当前肌肉疲劳表面肌电信号(surfaceelectromgography,sEMG)特征提取方法,忽略了非线性跳错信号的影响,且不能在非平稳状态下进行特征提取,存在特征提取准确度差的问题。提出基于小波变换的肌肉疲劳sEMG特征提取研究,采用小波变换对所采集的样本去噪,结合时域、频域特征分析法,融合傅里叶变换方法对肌电信号中的线性特征进行提取,根据带谱近似熵理论对非线性挑错信号进行特征回归分析,并利用拟态分解函数和希尔伯特变换法对肌电信号进行时频特征的整合提取,最终完成基于小波变换的肌肉疲劳sEMG特征提取研究。实验验证,所提方法具有可行性,且将1000个肌电信号样本分成5组,对其中的跳错信号进行特征提取,所提方法准确度较文献方法高出75%,在非平稳状态下将200个肌电信号样本分成5组进行特征提取,所提方法准确度较文献方法高出33%。由此得出,所提方法优于当前特征提取方法。

  • 标签: 小波变换 时域特征 频域特征 表面肌电信号 肌肉疲劳
  • 简介:【摘要】:本文利用高精度数字地面模型数据以及地理国情普查成果,通过数据的提取、编辑、分析和统计,对平山县域的地表径流、流域进行提取以及对水灾害隐患区进行判别,从而获取这些要素的空间分布及相关信息,为有关部门进行专题调查提供数据支持。

  • 标签: 地表径流 流域 水灾害隐患区
  • 简介:摘要:由于功率大、响应快、精度高等优点,液压系统在工程机械上得到了广泛应用。液压油缸为工程机械液压系统的重要执行机构,但是由于其恶劣的工作环境,长时间的高负荷运行以及不完善的维护措施,都会导致它易出现泄漏。液压油缸一旦泄漏,会出现工作压力不足、工作不平稳等现象,从而影响工程的施工进度和施工质量,甚至会造成人员伤亡。

  • 标签: 液压油缸 泄漏 特征提取 距离区分技术