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Short-Time Dynamics of the Random n-Vector Model
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作者 CHEN Yuan LI Zhi-Bing FANG Hai HE Shun-Shan SITU Shu-Ping 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2001年第11期611-616,共6页
Short-time critical behavior of the random n-vector model is studied by the theoretic renormalization-group approach.Asymptotic scaling laws are studied in a frame of the expansion in e = 4 - d for n ≠ 1 and for n = ... Short-time critical behavior of the random n-vector model is studied by the theoretic renormalization-group approach.Asymptotic scaling laws are studied in a frame of the expansion in e = 4 - d for n ≠ 1 and for n = 1respectively.In d < 4,the initial slip exponents θ′ for the order parameter and θ for the response function are calculated up to the second order in e = 4 - d for n ≠ 1 and for n = 1 at the random fixed point respectively.Our results show that the random impurities exert a strong influence on the short-time dynamics for d < 4 and n < nc. 展开更多
关键词 n-vector model short-time critical dynamics quenched impurities initial SLIP EXPONENT
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Short—Time Dynamics of Random—Bond Potts Ferromagnet with Continuous Self—Dual Quenched Disorders
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作者 PANZheng-Quan CHENMe-Li 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2002年第6期745-750,共6页
We present our Monte Carlo results of the random-bond Potts ferromagnet with the Olson–Young self-dual distribution of quenched disorders in two dimensions. By exploring the short-time scaling dynamics, we find the u... We present our Monte Carlo results of the random-bond Potts ferromagnet with the Olson–Young self-dual distribution of quenched disorders in two dimensions. By exploring the short-time scaling dynamics, we find the universal power-law critical behavior of the magnetization and Binder cumulant at the critical point, and thus obtain estimates of the dynamic exponent and magnetic exponent , as well as the exponent . Our special attention is paid to the dynamic process for the Potts model. 展开更多
关键词 short-time dynamics random-bond Potts model Monte Carlo simulation
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Application of signal sparse decomposition in dynamic test
3
作者 轩志伟 轩春青 陈保立 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS 2013年第3期243-246,共4页
In dynamic test,sampling rate is high and noise is strong,so a signal sparse decomposition method based on Gabor dictionary is put forward.This method iteratively decomposes the signal with the matching pursuit(MP)alg... In dynamic test,sampling rate is high and noise is strong,so a signal sparse decomposition method based on Gabor dictionary is put forward.This method iteratively decomposes the signal with the matching pursuit(MP)algorithm and takes the coherence ratio of the threshold as a condition of iteration termination.Standard MP algorithm is time-consuming,thus an adaptive genetic algorithm is introduced to MP method,which makes computation speed accelerate effectively.Experimental results indicate that this method not only can effectively remove high-frequency noise but also can compress the signal greatly. 展开更多
关键词 dynamic test sparse decomposition matching pursuit (MP) algorithm denoising compressionCLC number:TN911.72 Document code:AArticle ID:1674-8042(2013)03-0243-04
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基于自适应动态粒子群优化的RAK-SVD方法
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作者 乐友喜 姚晓辰 +1 位作者 付俊楠 葛传友 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期494-503,共10页
K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪... K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪方法。首先通过修改字典原子和相关参数,解决了由于常规粒子群算法的惯性参数固定不变,导致后期搜索效率下降的问题;其次将正则化系数引入近似K-SVD(AK-SVD)方法,明显提升了去噪效果;最后利用自适应动态粒子群算法自动优选AK-SVD方法中的正则化参数,提高了稀疏分解的确定性,在对强反射信号进行去噪的同时加强了对弱信号的保护。模型测试和实际应用均表明,该方法有利于弱信号的提取和识别,不仅能够显著改善弱地震信号的去噪效果,还提升了计算效率。该方法具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 自适应动态粒子群算法 K-SVD字典 正则化 去噪
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动态网络舆情异常数据准确监测算法仿真
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作者 罗玉婷 熊秋娥 《计算机仿真》 2024年第9期470-474,共5页
网络舆情信息的形式多样,既有文本也有图片、视频等,复杂度较高,且包含很多谣言、恶意攻击、虚假信息等。如何从众多信息中排除无价值和虚假信息是动态网络舆情监测的难点之一。为此,改进贝叶斯算法,提出一种新的动态网络舆情异常数据... 网络舆情信息的形式多样,既有文本也有图片、视频等,复杂度较高,且包含很多谣言、恶意攻击、虚假信息等。如何从众多信息中排除无价值和虚假信息是动态网络舆情监测的难点之一。为此,改进贝叶斯算法,提出一种新的动态网络舆情异常数据监测方法。利用网络爬虫技术采集动态网络舆情数据,通过改进多小波变换系数相关去噪算法,滤除数据中的噪声。利用TF-IDF算法提取动态网络舆情异常数据关键特征,引入LSI算法获取高频数据。基于此,应用改进的贝叶斯算法构建贝叶斯模型,将全部特征输入模型中,实现动态网络舆情异常数据监测。实验结果表明,所提方法可以精准获取动态网络舆情异常数据,且监测时间更短,监测相对误差低于0.04%。 展开更多
关键词 改进贝叶斯算法 动态网络 数据去噪 舆情异常数据 监测
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Improving autoencoder-based unsupervised damage detection in uncontrolled structural health monitoring under noisy conditions
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作者 Yang Kang Wang Linyuan +4 位作者 Gao Chao Chen Mozhi Tian Zhihui Zhou Dunzhi Liu Yang 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期91-100,共10页
Structural health monitoring is widely utilized in outdoor environments,especially under harsh conditions,which can introduce noise into the monitoring system.Therefore,designing an effective denoising strategy to enh... Structural health monitoring is widely utilized in outdoor environments,especially under harsh conditions,which can introduce noise into the monitoring system.Therefore,designing an effective denoising strategy to enhance the performance of guided wave damage detection in noisy environments is crucial.This paper introduces a local temporal principal component analysis(PCA)reconstruction approach for denoising guided waves prior to implementing unsupervised damage detection,achieved through novel autoencoder-based reconstruction.Experimental results demonstrate that the proposed denoising method significantly enhances damage detection performance when guided waves are contaminated by noise,with SNR values ranging from 10 to-5 dB.Following the implementation of the proposed denoising approach,the AUC score can elevate from 0.65 to 0.96 when dealing with guided waves corrputed by noise at a level of-5 dB.Additionally,the paper provides guidance on selecting the appropriate number of components used in the denoising PCA reconstruction,aiding in the optimization of the damage detection in noisy conditions. 展开更多
关键词 structural health monitoring guided waves principal component analysis deep learning denoising dynamic environmental condition
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基于多尺度动态卷积和边缘增强的低剂量CT去噪
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作者 魏屹立 王晖 +1 位作者 杨子元 张意 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期31-40,共10页
计算机断层扫描(CT)技术广泛应用于疾病检测与筛查,然而在扫描过程中产生的X射线辐射会对人体造成伤害.采用低剂量CT可以减少患者的辐射暴露,但是重建的图像会有显著的噪声和伪影,干扰医生的诊断.针对这一挑战,众多学者提出了基于传统... 计算机断层扫描(CT)技术广泛应用于疾病检测与筛查,然而在扫描过程中产生的X射线辐射会对人体造成伤害.采用低剂量CT可以减少患者的辐射暴露,但是重建的图像会有显著的噪声和伪影,干扰医生的诊断.针对这一挑战,众多学者提出了基于传统卷积神经网络的低剂量CT去噪算法,并已取得显著成就.然而,传统卷积在不同像素位置共用相同卷积滤波器,这会忽略不同图像区域的内容差异,导致去噪结果的过度平滑化.为避免这一问题,本文提出一种基于多尺度动态卷积和边缘增强的低剂量CT去噪网络MDCEENet,旨在在去噪过程中保留更多的图像纹理和结构细节.MDCEENet是自编码器结构,包含编码器和解码器两个主要模块.具体而言,将低剂量CT图像及其边缘信息输入到编码器中,通过多尺度特征流MFS和边缘信息流EIS,分别提取多尺度图像特征和图像边缘特征,并将它们融合成引导信息GI,引导解码器中多尺度动态卷积块MDConvBlock的参数生成.在GI的引导下,MDConvBlock模块对上采样特征进行多尺度空洞卷积计算,旨在获取更高质量的重建图像.本文在Mayo Clinic公开的两个数据集上执行了相关实验,通过实验结果可知,MDCEENet的去噪效果优于DnCNN、RED-CNN、WGAN、CNCL、NBNet,获得了最优的平均峰值信噪比和平均结构相似性指标,这表明本文提出方法的优越性.本文还在这两个数据集上进行了消融实验,来说明MDCEENet中引入多尺度动态卷积和边缘信息的有效性,以及与ADFNet网络的区别.实验结果表明了本文提出的方法相比于ADFNet更适用于低剂量CT去噪任务. 展开更多
关键词 深度学习 低剂量CT去噪 多尺度动态卷积 边缘增强
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基于FastDTW的电力计量装置故障智能诊断技术 被引量:1
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作者 罗磊 姚栋方 +2 位作者 阎帅 吴瀛 武文广 《信息技术》 2023年第7期167-172,共6页
采用目前方法诊断电力计量装置故障时,没有去除电流信号噪声,存在F1-Score值低、电流信号清晰度低、诊断故障效率低的问题。为此,提出了基于FastDTW的电力计量装置故障智能诊断方法。结合EMD法和小波包能量法预处理电流信号,去除噪声,... 采用目前方法诊断电力计量装置故障时,没有去除电流信号噪声,存在F1-Score值低、电流信号清晰度低、诊断故障效率低的问题。为此,提出了基于FastDTW的电力计量装置故障智能诊断方法。结合EMD法和小波包能量法预处理电流信号,去除噪声,分析并排列高低频电流信号,重组去噪后的电流信号,获得清晰有效的电流信号。在此基础上采用扭曲电流路径距离法结合动态阈值,通过计算实现电力计量装置故障智能诊断。实验结果表明,所提方法的F1-Score值、电流信号清晰度及诊断故障效率均较高。 展开更多
关键词 电力计量装置 信号去噪 小波包能量法 信号重组 动态阈值诊断
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基于惯性传感器车辆动态称重信号的研究 被引量:3
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作者 陈笑颖 马增辉 +1 位作者 张河斌 秦刚 《自动化与仪表》 2023年第2期58-62,共5页
针对车辆动态称重中易受到噪声干扰从而影响测量精度的问题,根据惯性传感器的特点,该文分析了惯性传感器测量车辆经过时产生振动信号的过程,结合车辆动态称重的信号特点,提出EEMD的改进小波阈值降噪算法。为验证算法的适用性,将基于EEM... 针对车辆动态称重中易受到噪声干扰从而影响测量精度的问题,根据惯性传感器的特点,该文分析了惯性传感器测量车辆经过时产生振动信号的过程,结合车辆动态称重的信号特点,提出EEMD的改进小波阈值降噪算法。为验证算法的适用性,将基于EEMD的改进小波阈值降噪算法与小波阈值降噪算法进行对比,实验结果表明,基于EEMD的改进小波阈值降噪算法对车辆动态称重信号具有较好的去噪效果,可提高系统测量的精度与准确性。 展开更多
关键词 惯性传感器 车辆动态称重 EEMD 小波阈值降噪
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表面振动激励下新拌混凝土动力响应与能量传递特征
10
作者 马宇航 田正宏 马元山 《水电能源科学》 北大核心 2023年第3期157-160,116,共5页
为研究面层振动荷载作用下新拌混凝土内部动力响应与能量传递的时空演变特征,开展了新浇混凝土的室内平板振动密实试验。通过受振混凝土内部不同埋深处加速度传感器获取密实过程中实时动力响应特征参数,采用小波阈值去噪法对振动信号降... 为研究面层振动荷载作用下新拌混凝土内部动力响应与能量传递的时空演变特征,开展了新浇混凝土的室内平板振动密实试验。通过受振混凝土内部不同埋深处加速度传感器获取密实过程中实时动力响应特征参数,采用小波阈值去噪法对振动信号降噪处理,通过测点加速度响应分析新拌混凝土内部运动能量的时空演变规律。结果表明,表面振动源附近集料颗粒以竖向运动为主,宏观尺度下表现为新拌混凝土表面明显沉降;随埋深增加,内部远端颗粒因无法获得充足振动能量,难以克服颗粒间嵌挤力与介质内摩擦阻力而保持初始平衡状态,受振影响小;新拌混凝土振动密实过程中内部颗粒的竖向加速度大于侧向加速度,随着新拌混凝土密实程度的增加,竖向加速度幅值先减小后基本保持不变,侧向加速度幅值先减小后略有增大;振源附近混凝土振动能量衰减幅度最大,但随着埋深增加振动能量衰减不显著。该结论可为新拌混凝土振动密实理论构建及深入研究提供参考。 展开更多
关键词 振动密实 新拌混凝土 滤波去噪 动力响应 能量衰减
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基于动态时间规整的电力系统突变信号自动识别方法 被引量:1
11
作者 卢小海 谭俊杰 陈士强 《自动化技术与应用》 2023年第9期72-75,79,共5页
针对传统信号识别方法准确性差,提出基于动态时间规整的电力系统突变信号自动识别方法。引入电力系统突变信号的阈值函数,得到突变信号去噪处理后的重构公式,预测电力系统突变信号的平均误差值。利用动态时间规整原理设定小波阈值的取... 针对传统信号识别方法准确性差,提出基于动态时间规整的电力系统突变信号自动识别方法。引入电力系统突变信号的阈值函数,得到突变信号去噪处理后的重构公式,预测电力系统突变信号的平均误差值。利用动态时间规整原理设定小波阈值的取值范围,根据最优阈值的选择方法得到经过去噪处理的电力系统突变信号,构建电力系统突变信号矩阵集,得到电力系统突变信号图域特征测试信号特征集合,提取电力系统突变信号图域特征,计算电力系统突变信号的特征向量方差和平均误差值,实现电力系统突变信号的自动识别。实验结果表明方法具有一定有效性,通过突变信号噪声含量测试实验,验证了方法在信噪比指标上具有一定优越性,有效提高电力系统突变信号的识别性能。 展开更多
关键词 动态时间规整 突变信号 自动识别 去噪处理 特征提取
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采用小波阈值的时变光栅莫尔信号去噪方法 被引量:11
12
作者 孙磊 张志利 +1 位作者 谭立龙 唐圣金 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期576-580,共5页
莫尔光栅的纳米级测量需要对莫尔信号进行高倍细分,而高倍细分的精度往往受到高斯白噪声的影响。将莫尔信号视为稳态模型进行去噪分析与处理时存在信号频率相对固定的缺陷,根据信号的频率是大范围可变的,且噪声分布在整个频率范围内,提... 莫尔光栅的纳米级测量需要对莫尔信号进行高倍细分,而高倍细分的精度往往受到高斯白噪声的影响。将莫尔信号视为稳态模型进行去噪分析与处理时存在信号频率相对固定的缺陷,根据信号的频率是大范围可变的,且噪声分布在整个频率范围内,提出了一种更符合实际的时变模型,并采用小波阈值去噪法对信号进行处理。对时变莫尔信号进行了建模,对小波去噪原理及阈值去噪法进行了分析,经大量实验对比,选用Sym8小波基、分解尺度为6、阈值准则为Heursure的软阈值法去噪效果最好。去噪后,光栅莫尔信号接近理想信号,使莫尔信号的细分倍数达到1000倍。 展开更多
关键词 小波阈值去噪法 莫尔信号 时变模型 噪声
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基于二维重组和动态窗格的水质检测紫外-可见光谱去噪算法 被引量:5
13
作者 吴德操 魏彪 +2 位作者 冯鹏 汤斌 刘娟 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期1044-1050,共7页
立足于成功研制的紫外-可见光谱水质检测多参数测量系统,针对紫外-可见光谱水质多参数原位实时检测在精度、灵敏度、稳定性等方面的实际需要,开展了基于二维重组和动态窗格的水质检测紫外-可见光谱去噪算法的研究,以此提高紫外-可见光... 立足于成功研制的紫外-可见光谱水质检测多参数测量系统,针对紫外-可见光谱水质多参数原位实时检测在精度、灵敏度、稳定性等方面的实际需要,开展了基于二维重组和动态窗格的水质检测紫外-可见光谱去噪算法的研究,以此提高紫外-可见光谱水质检测的测量精度。光谱法水质检测系统通常使用工业级低成本光谱仪,其输出光谱包含明显的非平稳噪声。传统去噪法难以在滤除噪声的同时保留谱线细节。而且,原位实时水质检测条件下,被测水样可能快速变化,传统去噪法中常用的多次采样求均值法将产生额外的测量误差。引入的去噪算法通过对水样光谱进行等间隙连续采样,将光谱数据张成由光谱轴和时间轴构成的二维矩阵,经过二维小波变换后,设置一个可变宽度的窗格在系数矩阵中水平滑动,使用窗格内的小波系数计算得到动态去噪阈值,并随窗格滑动构建去噪阈值向量,由此进行光谱去噪。其中,窗格宽度由相邻区域的噪声方差变化率决定,变化率较高的区域缩小窗格宽度,反之则扩大宽度。实验结果表明,这种去噪算法不仅能有效去除光谱中的非平稳噪声,而且能保留光谱的细节信息,有助于提高仪器的测量精度。与此同时,由于该算法并未使用时域平均,样本的快速变化对去噪性能的影响较小,适合在线或原位水质检测的水样本环境。 展开更多
关键词 水质检测 光谱去噪 二维重组 动态窗格
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汽车覆盖件拼接模具硬态铣削过程的动态特性 被引量:5
14
作者 岳彩旭 高海宁 +1 位作者 张海涛 刘献礼 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期822-829,共8页
针对汽车覆盖件拼接模具铣削过程铣削力及振动信号测试失真问题,运用经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)结合小波阈值降噪原理,对铣削力及振动信号进行降噪处理。对降噪后的振动信号进行时频域分析,研究了不同切削参... 针对汽车覆盖件拼接模具铣削过程铣削力及振动信号测试失真问题,运用经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)结合小波阈值降噪原理,对铣削力及振动信号进行降噪处理。对降噪后的振动信号进行时频域分析,研究了不同切削参数、切削进给方向对铣削拼接模具过程动态特性的影响,得到铣削方向由硬度大材料切向硬度小材料,走刀方向与拼接缝成30°夹角时铣削力突变值较小的结论。发现x,y,z方向的切削分力及振动幅值的突变值与轴向切深及进给速度呈现正相关,与切削速度是非线性关系的特性。该研究结果为汽车覆盖件拼接模具硬态铣削的工艺优化提供了理论支持。 展开更多
关键词 拼接模具 硬态铣削 动态特性 经验模态分解 小波降噪
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小波去噪技术在捷联寻北仪中的应用 被引量:4
15
作者 任明荣 刘星桥 +3 位作者 陈家斌 张长江 谢玲 徐建华 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第7期592-595,共4页
为了提高捷联寻北仪在动态干扰下的精度,采用小波去噪法对寻北仪的原始输出信号进行处理.通过对多尺度下信号的小波变换系数及模极大值的跟踪,发现有用信号为平稳信号,而干扰信号的模极大值并不都随尺度的增加而减少,因此提出模极大值... 为了提高捷联寻北仪在动态干扰下的精度,采用小波去噪法对寻北仪的原始输出信号进行处理.通过对多尺度下信号的小波变换系数及模极大值的跟踪,发现有用信号为平稳信号,而干扰信号的模极大值并不都随尺度的增加而减少,因此提出模极大值与软阈值相结合的方法.对随尺度增大的模极大值用其左右相邻几个非模极大值平均值替代,滤去李氏指数大于0的干扰信号;对李氏指数小于0的噪声采用软阈值法去噪.该方法可使寻北精度达到1mrad. 展开更多
关键词 捷联寻北仪 动态干扰 小波去噪 模极大值 软阈值
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一种新的二值图像目标轮廓跟踪算法 被引量:17
16
作者 周丰乐 徐向民 +1 位作者 肖跃 周娇 《微计算机信息》 北大核心 2007年第02X期259-261,共3页
提出了根据方向记忆和动态权值确定下一边界点的二值图像目标轮廓边界跟踪算法。首先搜索轮廓内边界予以标记,并以该标记作为指导,结合上一边界点位置对搜索方向动态赋予不同权值,综合分析后得到下一轮廓边界点。由于采用内外边界的对... 提出了根据方向记忆和动态权值确定下一边界点的二值图像目标轮廓边界跟踪算法。首先搜索轮廓内边界予以标记,并以该标记作为指导,结合上一边界点位置对搜索方向动态赋予不同权值,综合分析后得到下一轮廓边界点。由于采用内外边界的对照搜索,可以较好地过滤图像二值化引起的边界噪声。对于不封闭曲线,本算法也可通过一次扫描得到其轮廓信息。实验表明,该算法在轮廓边界提取速度和准确度方面都有较以往跟踪算法更好的性能,在搜索智能化和处理复杂轮廓方面也有更好的表现。 展开更多
关键词 二值图像 边界跟踪 方向记忆 动态权值 边界去噪
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基于EMD间隔阈值消噪与极大似然估计的滚动轴承故障诊断方法 被引量:9
17
作者 周智 朱永生 +2 位作者 张优云 袁幸 师浩浩 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期155-159,共5页
针对小波阈值消噪用作滚动轴承故障信号处理存在小波基函数较难选择及传统硬阈值、软阈值消噪效果差等缺点,将EMD间隔阈值消噪与极大似然估计相结合,应用于滚动轴承早期微弱故障诊断。对原始信号进行EMD分解;对各IMF进行基于极大似然估... 针对小波阈值消噪用作滚动轴承故障信号处理存在小波基函数较难选择及传统硬阈值、软阈值消噪效果差等缺点,将EMD间隔阈值消噪与极大似然估计相结合,应用于滚动轴承早期微弱故障诊断。对原始信号进行EMD分解;对各IMF进行基于极大似然估计的间隔阈值消噪,并重构出故障信号;进行包络谱分析得出诊断结果。数字仿真信号与实验信号验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 EMD间隔阈值消噪 极大似然估计 滚动轴承 故障诊断
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短数据量动态光散射颗粒测量信号去噪方法 被引量:2
18
作者 王雅静 申晋 +2 位作者 郑刚 谭博学 刘伟 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1388-1392,共5页
在动态光散射测量中,采用自相关法对测量信号进行去噪,其去噪效果受数据量影响。根据噪声和信号的不同特点,采用小波包变换对信号进行去噪,能够提高信噪比,改善粒径反演结果。采用两种去噪方法,对粒径为100 nm颗粒的散射信号进行去噪并... 在动态光散射测量中,采用自相关法对测量信号进行去噪,其去噪效果受数据量影响。根据噪声和信号的不同特点,采用小波包变换对信号进行去噪,能够提高信噪比,改善粒径反演结果。采用两种去噪方法,对粒径为100 nm颗粒的散射信号进行去噪并反演,小波包去噪法能够改善粒径误差0.88%-6.41%。在不同数据量下,由两种去噪法的反演结果对比看出,在短数据量时,小波包去噪效果更好,当数据量大于1×10^6时,两种去噪法效果相差不大。因此,小波包去噪法更适合于短数据量的动态光散射颗粒测量。 展开更多
关键词 动态光散射 颗粒测量 去噪 自相关 小波包变换
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非线性迟滞阻尼减振器动力学模型参数识别 被引量:6
19
作者 王轲 李伟 朱德懋 《华东交通大学学报》 1999年第4期1-5,共5页
在非线性迟滞阻尼减振器的建模中可以把减振器恢复力分为几部分:非线性弹性力,非线性阻尼力,以及由于摩擦引起的迟滞力. 恢复力与位移变形之间般存在非对称关系,本文采用实验建模方法,根据系统达到最大变形位置前后恢复力与变形的本构... 在非线性迟滞阻尼减振器的建模中可以把减振器恢复力分为几部分:非线性弹性力,非线性阻尼力,以及由于摩擦引起的迟滞力. 恢复力与位移变形之间般存在非对称关系,本文采用实验建模方法,根据系统达到最大变形位置前后恢复力与变形的本构关系不同,利用最小二乘法识别出滑移极限等模型参数. 考虑实际噪声污染的影响,用小波变换进行信号预处理,既去除噪声又较好地保留了时城信号的形状和相位。 展开更多
关键词 非线性动力学 减振器 参数识别 迟滞阻力减振器
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高速铁路用膨胀型微发泡垫板的制备及应用 被引量:2
20
作者 严为群 黄学彬 +3 位作者 陈勇 赵德建 高坤光 王德禧 《塑料》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期106-110,共5页
轨道交通作为主要的交通运输形式,始终是国民经济的发展重点,铁路5次大提速及各大城市轨道交通的崛起,标志着我国发展轨道交通的决心。提速所造成轮轨作用力明显增大,轨枕和道床震动加速,不仅对轨枕结构强度和稳定性提出更高的要求,产... 轨道交通作为主要的交通运输形式,始终是国民经济的发展重点,铁路5次大提速及各大城市轨道交通的崛起,标志着我国发展轨道交通的决心。提速所造成轮轨作用力明显增大,轨枕和道床震动加速,不仅对轨枕结构强度和稳定性提出更高的要求,产生的震动噪声也不能忽视。因而在保证高速、安全、舒适的前提下,降低轮轨动力效应、减低噪声就成了轨道交通方面研究的重要课题,微孔发泡成型铁路垫板便应运而生,作为塑料加工的一个重要成型技术,其产品已经广泛应用于航空航天、汽车、交通、机械、电子电气及民用生活的各个领域。简要叙述了弹性体材料各种发泡的技术特点,特别是膨胀法发泡成型技术及其产品的应用,以飨读者。 展开更多
关键词 微发泡 热膨胀 减震 降噪 动刚度 静刚度
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