复杂曲面的三坐标测量机采样参数选取

为了提高复杂曲面零件测量精度,研究三坐标测量机若干采样参数对复杂曲面离散数据法向偏差的影响。文章以采样间隔和测量直径两组采样参数为研究对象,先通过理论分析两组采样参数对复杂曲面测量精度的影响,然后通过实验方法研究两组采样参数对复杂曲面法向偏差的影响,最后对实验数据进行统计分析,得到复杂曲面法向偏差图。研究结果表明:采样间隔和测球直径越小,曲面法向偏差越大,越能够反映曲面实际轮廓,提高了测量精度,保证了测量结果的准确性。

振频法索力测量中采样参数优化研究

为提高振频法索力测量结果精度,对影响拉索振动频谱精度的数据采样参数进行优化研究。根据振频法的测量原理,分析得出频谱精度是影响索力测量精度的一个重要因素,进而分析了采样参数即采样率和采样长度分别对频谱精度的影响,以及采样参数两者之间的关系。在此基础上,兼顾测量实时性及有限的数据存储空间,提出数据采样参数设置的优化准则,提高了索力测量精度。对某斜拉桥的拉索进行现场对比测试,结果表明,按照参数优化准则合理设置的参数使得索力测量精度至少提高2倍,此准则具有较好的工程应用价值。

采样参数设置对小鼠心电图波形的影响

目的探讨采样参数设置对小鼠心电图波形的影响。方法选用C57小鼠,戊巴比妥钠麻醉,四肢皮下插针式电极,连接RM6240BD型多道生理信号采集处理系统,选择不同的采样参数设置,对心电图进行采样、记录和分析。结果采样速率、低通滤波、时间常数和陷波滤波等采样参数设置均对心电图波形有影响,部分参数会导致心电图不同形式的变形和失真。结论小鼠的心电图实验中应选择合适的采样参数设置,通过操作技术的改进来提高心电图的稳定性,尽量避免或减少滤波的使用,以获得准确的心电图实验结果。

振频法索力测量系统中数据采样参数匹配研究

利用振频法进行索力测量,数据采样参数设置不当会大大降低基频识别精度进而降低索力测量精度。在分析采样参数即采样率和采样数对基频识别精度影响的基础上,根据奈奎斯特定律,兼顾测量实时性和有限的数据存储空间,提出最优化数据采样参数匹配方法,以提高测量精度。对马桑溪长江大桥斜拉索索力进行现场测试,结果表明:按照最优的参数匹配方法进行合理的参数设置,索力测量精度至少提高2倍,具有较好的工程应用价值。

状态监测中加速度传感器采样参数的设定

阐述了在状态监测中采用加速度传感器的数采器，应正确设定采样参数，否则会影响故障诊断的准确性。

抛物线Radon变换中的参数采样与假频

抛物线Radon变换可作为消除多次波的一种非常有效的方法。在频率域对最小平方抛物线Radon变换中的曲率参数和偏移距参数的采样进行了研究 ,得到了保证方法稳定及抗假频的曲率参数的最小采样间隔和扫描范围 ,分析了由于偏移距采样不足造成的后果。研究表明 ,变换中曲率参数采样不足时 ,远炮检距数据道重建误差较大 ,采样过密只能稍微改善重建的结果 ,但会使最小平方反问题的方程组变为病态 ,而且还会增加计算机时。当偏移距采样不足时 ,整个变换过程不稳定 ,且会产生假频 ,表现为变换域中能量的发散 (拉伸 )。此外 ,若变换过程中曲率参数的扫描范围不能满足采样条件 ,变换时也会产生假频。利用数值计算对文中方法进行了验证。

人造板VOCs采样中吸附剂的选用与吸附性能优化

人造板挥发性有机化合物(VOCs)采样中的吸附剂性能对检测结果具有直接影响。选用5种吸附剂对芳香烃、萜烯、烷烃、酯类、芳香醇和脂肪醇类等73种有机化合物单体进行检测分析,以采样管次级目标单体的色谱保留面积占初级和次级目标单体色谱保留面积3%为限,设定穿透率指标,确定吸附剂适宜的采样流量和采样体积,优化吸附性能。结果表明:选用Tenax TA吸附剂,采样质量为2 000 ng、采样流量为150 mL/min和采样体积为9 L时,除苯、3-甲基戊烷、正己烷、环己烷、甲基环己烷、α、β-蒎烯和莰烯外,其余C6~C16有机化合物单体无明显穿透现象;选用CarbosieveTMS-Ⅲ和Carbopack B混合吸附剂,采样质量为2 000 ng、流量为150 mL/min和体积为15 L时,C3~C16单体无明显穿透现象;选用活性炭吸附剂,C3~C16有机化合物单体除苯甲醇、2-乙基-1-己醇、和丁基羟基甲苯外,均无明显穿透现象;单独选用CarbosieveTMS-Ⅲ和Carbotrap B作为吸附剂,单体检测存在多次穿透现象。相比而言,CarbosieveTMS-Ⅲ和Carbopack B混合吸附剂吸附性能最佳。

基于非参数化采样的单幅图像深度估计

针对传统单幅图像深度估计线索不足及深度估计精度不准的问题,提出一种基于非参数化采样的单幅图像深度估计方法。该方法利用非参数化的学习手段,将现有RGBD数据集中的深度信息迁移到输入图像中去。首先计算输入图像和现有RGBD数据集多尺度的高层次图像特征;然后在现有RGBD数据集中,基于高层次的图像特征通过KNN最近邻搜索找到若干与输入图像特征最匹配的候选图像,并将这些候选图像通过SIFT流形变到输入图像进行对齐;最后对候选深度图进行插值和平滑等优化操作,便可以得到最后的深度图。实验结果表明,与现有算法相比,该方法估计得到的深度图精度更高,对输入图像的整体结构保持得更好。

基于图像的非参数化采样印章生成

通过对一系列同一风格的样本印章的非参数化采样 ,由输入目标篆文自动生成相应的该风格印章 以子分笔画为基本单位 ,采用K近邻法使样本风格自然融入生成印章中 各子分笔画通过变半径圆形brush沿非均匀B样条曲线扫掠来拟合 提出了带约束逐层细分非均匀采样法来得到各插值型值点 文中算法简单明了 ,几何意义明显

电量参数采样方式与算法

通过对某信息采集系统的电量采样方式和工作原理、FFT的物理意义和算法的分析,得出的适用于各电量参数的计算公式是电量采集处理设备的设计指导依据.

设定参数采样法的方差估计及其适用范围

本文分析了电路统计设计中的设定参数采样法,详细推导了其合格率估计的方差,并运用这些结论说明了设定参数采样法的适用范围。

多阶采样原理及其应用

介绍了用滤波器组重构多阶采样信号的原理 ,并且利用多阶采样特殊的重构原理以及在降低采样率上的优势 ,介绍了多阶采样在频率选择上的应用。本文利用“频率特性解析关系”确定采样参数 ,利用采样参数的变化控制选取频带。实验证明 ,用滤波器组重构多阶采样信号能达到较高的精度 ,用多阶采样实现频率选择能达到用硬件滤波器选频的效果。

基于孤立森林算法的电涌保护器异常参数监测研究

应用孤立森林算法构建电涌保护器(SPD)的异常参数监测模型,通过令模型学习正常SPD参数数据的分布,来对无法拟合至该分布内的SPD异常参数数据进行识别,进而对器件实际状态及劣化程度进行评价预警。研究先对SPD进行多参数采样,将得到的390组实验数据进行预处理,结合算法模型计算每组采样数据对应的异常值,来识别对应异常的采样数据,最后根据每组数据对应的标签,对算法的准确度进行验证。检验结果表明,基于孤立森林算法构建的监测模型可以对SPD采样数据的异常程度进行评价,锁定SPD在系统中可能出现不良或劣化状态时所对应的参数值。对于实验数据集,该算法模型在选择不同参数下的性能指标AUC值不低于96%,为SPD性能的监测研究提供了新的思路。

双曲Radon变换参数分析

为避免双曲Radon变换在消除多次波和提取速度差异的过程中出现假频现象,对地震资料处理造成一定的影响。笔者在时间域对最小二乘双曲Radon变换中的曲率参数和最小二乘迭代次数进行了研究,计算出平衡准确度和计算量的最佳参数选取范围为,曲率参数在30~40之间,迭代次数在6~10之间。理论模型测试和实际资料处理结果表明,适当的参数选取能够在保证准确度的同时极大减小计算量,有利于双曲Radon变换的实际应用。

含可再生能源电力系统可靠性评估的非参数重要性分层抽样法

现代电力系统中的间歇式可再生能源占比不断增长,使电力系统可靠性评估的传统方法的效率大幅降低。为此,提出了一种电力系统可靠性评估的非参数重要性分层抽样法,解决了拉丁超立方采样与非参数重要性采样结合时难以进行样本相关性控制的问题,实现了这2种方法的有机结合。该方法可将系统状态样本集中在对可靠性指标贡献大的重要区域,且减少了样本的重复,因此可显著提升含多新能源厂站的现代电力系统可靠性评估的效率。利用实际风电场、光伏电站和水电站的历史出力数据修改了IEEE RTS-79标准测试系统并开展算例仿真,结果显示所提出的非参数重要性分层抽样法的计算速度明显超过单独的重要性采样法,证明了该方法的有效性。

中外音频档案数字化的现状及启示

伴随着数字化革命的到来,传统音频档案陷入了"窘迫"的境地。一方面由于新技术的层出不穷,旧的记录载体和播放设备早已过时;另一方面,数字信号记录的音频复制无衰减,高信噪比,已呈现出取代模拟音频的态势。如果不及时地对这些音频档案进行转换,或许在不久的将来它们都将无法识读,造成"社会记忆"的丧失。为此,如何完好地保存和利用这些珍贵的音频档案就十分迫切。本文结合国外在这方面的情况,对我国音频档案数字化提出了自己的看法。

沙尘暴应急监测方法研究

在沙尘暴应急监测方法研究中 ,通过对总悬浮颗粒物采样仪器及各种采样参数的研究确定和降尘采样器的研制 。

沙尘暴应急监测方法研究

在沙尘暴应急监测方法研究中,通过对总悬浮颗粒物采样仪器及各种采样参数的研究确定和降尘采样器的研制,制定出沙尘暴应急监测方法。

基于图像的个性化卡通系统

介绍了一个卡通动画系统.该系统可使用户很方便地生成个性化的卡通头像,并通过简单的交互定制各种夸张而生动的表情,还可以实时生成语音驱动的卡通动画.系统主要包括3部分:基于图像的卡通自动生成模块、交互的卡通表情编辑模块和语音驱动的卡通动画模块.卡通自动生成模块采用基于样本学习的方法生成具有特定艺术风格的卡通头像.这里使用了一种非参数化采样算法来学习原始照片和画像间复杂的统计关系.在此基础上,卡通表情编辑器可以通过预先设计的模板生成各种具有生动表情的卡通.同时,用户也可以定制自己的表情模板.卡通动画模块使用了实时的唇形合成算法,可以生成语音驱动的卡通动画.该系统可以使普通用户很方便地生成个性化的卡通头像和动画,在这一点上优于其他动画制作系统.

基于样本学习的肖像画自动生成算法

提出了一种基于样本学习的人脸肖像画自动生成算法 .文章采用非均匀的马尔科夫随机场模型来描述肖像画与人脸图像之间的统计关系 ,并使用基于训练样本的非参数化的概率表示 ,在贝叶斯优化的框架下设计了迭代采样算法 ,可以自动的从人脸图像生成特定风格的肖像画 .在该方法中 ,使用非均匀的统计模型是保持肖像中人脸结构准确性的关键 .文中所提供的例子表明了该文方法的有效性 .