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。
简介:摘要:随着城市化进程的提速,城市的拆迁、建设、改造等工程项目促使城市渣土运输活动日趋频繁,但因超载、超速等危险驾驶,超高、超限破坏道路等不规范运营问题,带来了较多社会问题,危害社会及交通安全。传统警察执法存在管理治理漏点、覆盖面不全、执法力度弱、绕路逃避电子警察等问题,为了能更全面的做好渣土车管理,本文打破传统的渣土车管理方式和地磅测重方式,创造性的提出无空隙动态实时监管和基于深度学习机器视觉,通过对渣土车形态学检测进行超载超限的精准判断,有效解决了渣土车治理的无盲点、不间断、少投入执法,为交管部门、行政管理部门的精准执法和违规整治提供了有效治理方案。
简介:推阻力是火箭冲压组合动力系统的重要特性,研究推阻特性及影响因素对动力系统研发极为重要。对模型动力系统在高空高速点下的推阻力进行了仿真和试验研究,获得了动力系统在火箭发动机模态、火箭/冲压发动机模态及冲压模态、不同余气系数下的推阻力。结果表明:所研究的模型在火箭发动机模态下,火箭发动机推力室在动力系统内产生的推力大于火箭发动机的设计推力;火箭/冲压发动机共同工作条件下,推力大于火箭发动机设计推力与同一余气系数冲压发动机模态推力之和;冲压模态下,动力系统的推力随余气系数减小而增大;理论计算与试验结果相符。