基于形状谱的平面四杆机构神经网络轨迹设计法

提出用图像形态学与神经网络相结合的方法进行平面四杆轨迹机构的优化设计。利用数学形态学结合图像处理,提取平面连杆曲线的形状谱特征参数,并构建曲线形态的识别、比较方法;再在曲线识别比较的基础上,提出了平面四杆轨迹机构的神经网络综合法,并用实例验证了方法的有效性。

8字形连杆曲线的形状谱研究

采用数学形态学图象分析处理的方法,对8字形连杆曲线进行了深入研究,发现了8字形连杆曲线形状谱的一些重要特征。在实践中,发现形状谱及其相似度计算公式不能很好地区别不同形状的8字形连杆曲线。最后,对此问题进行了探讨和解答。

分光计测棱镜玻璃折射率实验的谱线形状函数

分光计测棱镜玻璃折射率实验的色散谱线因折射定律而成为曲线.长期以来,由于数学分析与计算的难度,解出该曲线的数学表达式——谱线形状函数成为数学上的一个难题.通过深入分析三棱镜对单色光折射的光路结构,确定了出射光的方位角,由此解出正交条件下谱线的形状函数,再通过坐标转换,导出一般情况下谱线的形状函数,解决了这一难题.谱线形状函数的图像与对应的实际谱线比较,两者一致.

基于形态谱和形状特征的平面四杆机构设计方法

连杆轨迹曲线与连杆机构参量之间存在着复杂的非线性关系,用具有旋转、缩放、平移不变特性的形状谱和几何参数作为联合特征,描述了连杆轨迹曲线的结构形态特征和整体形状特征,并构建曲线形态的识别、比较方法,实现了连杆轨迹曲线描述最小的数据冗余;利用人工神经网络拟合了连杆轨迹曲线与连杆机构之间的非线性关系,获取与预期轨迹最为吻合的连杆曲线参数,实现了机构的快速综合设计。以512幅连杆曲线图像为学习库,64幅图像为工程测试样本的实验数据说明了本文方法的可行性,并分析了误差产生的原因。

基于天牛须搜索算法和内点法的运输类飞机5×5谱编制方法

载荷谱作为运输类飞机疲劳分析和试验的输入,其编制具有重要意义。针对运输类飞机载荷谱编制需求,本文基于天牛须搜索算法和内点法,提出了一种编制5×5谱的方法。首先确定飞机的任务剖面,通过对飞机实测数据进行处理与统计获得过载累积超越数曲线,依据极值载荷对数正态分布准则,采用基于天牛须搜索算法和内点法耦合的5×5谱求解方法对各类飞行类型次数和载荷水平比进行迭代和选取;依据载荷谱形状相似准则,提出了载荷谱形状相似性指标,采用天牛须算法对5×5谱中各类飞行类型中各级载荷出现次数进行迭代,形成各任务段的5×5谱。最后给出了一个示例以阐明该5×5谱编制方法。实现了运输类飞机5×5谱的快速和高质量编制。

基于局部谱形状指标调整结构抗地震倒塌能力的预测结果

选择合适的地震动记录是结构抗地震倒塌性能评估中很有挑战性的一个课题。如果对每个工程结构都根据其场地特点和结构特点选取一组地震动进行地震抗倒塌能力分析,则选波工作量和难度太大,难以在工程中广泛应用。因此,本文提出了局部反应谱形状指标SSI(spectral shape index),并给出了基于SSI的结构抗地震倒塌能力预测结果的调整方法,即通过一组标准的地震动记录对建筑进行倒塌分析,再将抗倒塌能力的结果根据建筑的目标反应谱进行调整,用调整后的结果来评价该建筑的抗倒塌能力。最后,通过3个典型的多层钢筋混凝土框架结构验证了该方法的可行性。

辐射损伤对α-Fe_2O_3穆斯堡尔谱线形状的影响

利用离子注入产生晶体缺陷,研究其对穆斯堡尔谱线形状的影响。

非刚性三维形状匹配中基于谱分析的形状描述符综述

基于谱分析的形状描述符在非刚性三维形状匹配中取得了较好的匹配效果,引起了研究者的广泛关注.谱分析是基于流形上拉普拉斯贝尔特拉米算子谱分解的一种内蕴形状分析方法.谱形状描述符和谱距离分布函数是最主要的两类谱分析形状描述符,它们具有不同的数学性质和物理意义.基于两类不同的形状描述符,给出了详细的方法分析及其在形状匹配中的应用.首先,给出了应用基于谱分析的形状描述符的非刚性三维形状匹配框架,介绍了几种常用的谱形状描述符及谱距离分布函数的基本思想和计算方法;然后,分析比较了这些形状描述符的优缺点及应用场景,为研究者选择基于谱分析的形状描述符提供参考;最后,通过实验对比了不同基于谱分析的形状描述符的算法鲁棒性、时间耗费及非刚性匹配性能,以此推动谱分析形状描述符的应用进程.

基于振动信号谱形状熵特征的高压断路器操动状态辨识方法

高压断路器储能弹簧势能瞬间释放转换为机械能促使机构部件运动,并传递到动触头完成分、合闸操作,其伴随的振动信号表现出非平稳、非线性特点。该文提出非平稳信号的谱形状熵特征分析方法,首先利用自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)将频率结构繁杂的非平稳信号逐步拆分,得到代表不同频段特征的分量;然后将筛选后分量的功率谱转换到划分子区域的极坐标下,由发散因子提高主峰区域敏感度,根据波形散布在子区域的特点,计算谱形状熵特征;最后由分群粒子群算法优化支持向量机模型对断路器操动状态进行辨识。实验结果表明,谱形状熵能够刻画振动信号波形变异和功率主峰分布特征,对高压断路器典型机械故障识别准确率高,且辨识过程时间大大缩短。

基于谱线形状与信息量差异的高光谱解混NMF初始化方法

在高光谱像元解混应用中,好的端元光谱矩阵初始化方法对于提高盲信号分解精度具有重要意义。针对空间分辨率较高的高光谱数据,提出了一种新的面向非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)的初始化方法。该方法通过计算像元在谱线形状和信息量差异等方面的参数,利用像元谱线峭度、KL散度和光谱角等参量,从众多混合像元中识别出纯像元;并分辨出不同类型纯像元(或类纯像元)之间的差别,从中选择最适合代表每一类型端元的纯像元(或类纯像元)作为算法的初值像元,完成端元矩阵的初始化。将此方法分别用于模拟数据和真实数据的实验结果表明,该方法能够明显提高高光谱混合数据的NMF精度,相比其他常用初始化方法具有更好的效果。

基于DFR法的复杂载荷谱的等损伤简化方法

载荷谱简化是缩短疲劳试验时间的有效方法。本文在综合考虑三参数S-N曲线的全寿命适应性、细节疲劳额定(DFR)法计算简单可靠以及等损伤折算法不改变总损伤特点的基础上,提出了一种载荷谱的折算简化方法。该方法首先以块谱中某一载荷水平与最大载荷水平一次循环造成损伤的比γ作为判断依据,设定损伤比门槛值γac,以确定折算载荷,其中损伤计算采用了三参数S-N曲线和DFR法;其次考虑谱型对疲劳试验结果的影响,引入块谱形状因子,以减少简化谱改变谱型而对疲劳损伤及疲劳寿命分散性带来的影响;最后引入了疲劳极限附近小载荷的处理方法,形成了等损伤载荷谱简化方法。试验证明,原载荷谱与简化谱的损伤基本不变,但试验时间可大大缩短。

浅析钢琴演奏中的背谱问题

通过对钢琴演奏的记忆方式 :谱面形状记忆、音响记忆、动作记忆、分析记忆、周围环境记忆的几种方法的阐述 ,论述了钢琴演奏中背谱的具体方法。使之融汇贯通 。

仿生微扑翼飞行器翅翼机构的运动设计

实验研究表明,昆虫(如鹰蛾)在作特定的飞行时,它的翅尖作8字形运动,并伴有翅翼的翻转。为了设计微扑翼飞行器的翅翼机构,深入研究了8字形曲线的形状谱特征,发现了形状谱及其相似度计算公式无法有效识别不同8字形曲线的问题。针对该问题,提出了一种基于形状谱提取8字形连杆曲线特征参数和区分8字形连杆曲线的新方法,并用此方法进行了仿鹰蛾微扑翼飞行器翅翼机构的运动设计。

基于数学形态学的轴心轨迹自动识别法

通过分析旋转机械轴心轨迹的特点,以数学形态学方法进行降噪处理,并提纯轴心轨迹,针对轴心轨迹故障类型图形具有旋转、缩放、平移不变性等特点,提出了用数学形态学的形状谱描述轴心轨迹特征向量,并结合神经网络进行分类,最终形成一个轴心自动识别系统,实验表明利用数学形态学能较好地进行旋转机械故障的诊断.

基于数学形态学的8字形连杆曲线特征的研究

采用数学形态学图象分析处理的方法,对8字形连杆曲线进行了深入研究,发现了8字形连杆曲线形状谱的一些重要特征。在计算实践,发现现有的相似度计算公式不能很好地区别不同形状的8字形连杆曲线。针对现有相似度计算公式在区别不同8字形连杆曲线上存在的问题,提出了8字形连杆曲线扭曲角的新概念,对相似度计算公式进行了修改,最后用更多的实例验证了修正公式的有效性。

基于数学形态学的连杆曲线特征描述

深入研究了应用数学形态学理论对连杆曲线形状特征进行描述的方法,揭示了连杆曲线形状谱的意义。通过对各种连杆曲线的全面分析,得到了连杆曲线类型与形状谱的内在关系,提出了连杆曲线图形的宽窄程度决定了其形状谱波峰位置的新观点。基于上述结论划分了连杆曲线的特征区域,建立了连杆曲线区域电子图谱库,可有效提高相似曲线的查询速度与效果。

形态学在机械工具识别中的应用

从理论和试验两方面对归一化形态谱(形状谱)进行了分析和描述,同时证明了在采用圆盘状结构元素的情况下,归一化形态谱具有对图像的平移、旋转、缩放不敏感的特性,可以用作识别不同形状物体的特征参数。并且将归一化形态谱与人工神经网络相结合,实现了对机械工具产品的分类与识别,取得了很好的效果。

声码器激励参数的描述模型

在低速率声码器中,对浊音激励的描述直接影响了重建语音的质量。为提高音质,提出了一种两级浊音激励谱形状描述模型。在混合激励线性预测(MELP)声码器中浊音激励谱幅度峰值描述模型的基础上,增加了对整体谱的表述,同时给出了相应的矢量量化方法。测试表明此模型可使重建语音的音质得以明显改善,主观自然度测试结果达到了63%,对男声更为突出。此模型既保持了在激励谱低频带上描述准确的优点,又大大提高了对全频带描述的准确性,可应用于多种声码器中。

一种多元位置随机极性连续相位调制解调器

为改善随机极性的连续相位扩展二元相移键控(CP-EBPSK)调制信号的频谱结构,提出了一种带功率谱形状调节系数的多元位置随机极性的修正连续相位扩展二元相移键控(MCP-EBPSK)调制解调方式。阐述了多元位置随机极性MCP-EBPSK调制原理和基于数字冲击滤波器多路判决的解调器模型,对比和分析了随机极性CP-EBPSK调制、多进制的随机极性CP-EBPSK调制和新调制方式的功率谱、-60dB带宽、频谱利用率和解调性能。仿真结果表明:新的调制方式不但能使频谱利用率成倍提高,而且可以通过选择合适的功率谱形状调节系数来获得更好的解调性能。

基于特征参数归一化的鲁棒语音识别方法综述

目前,自动语音识别系统往往会因为环境中复杂因素的影响,造成训练环境和测试环境存在不匹配现象,使得识别系统性能大幅度下降,极大地限制了语音识别技术的应用范围。近年来,很多鲁棒语音识别技术成功地被提出,这些技术的目标都是相同的,主要是提高系统的鲁棒性,进而提高识别率。其中,基于特征的归一化技术简单而有效,常常被作为鲁棒语音识别的首选方法,它主要是通过对特征向量的统计属性、累积密度函数或功率谱的归一化来补偿环境不匹配产生的影响。该文主要对目前主流的归一化方法进行介绍,其中包括倒谱矩归一化方法、直方图均衡化方法以及调频谱归一化方法等。