一种基于小波去噪的脉冲噪声抑制方法

小波去噪是近年来兴起的信号处理领域中的高新技术,而目前许多研究方法都是以高斯噪声为背景的.在小波阈值去噪的基础上,将伪随机m序列引入小波去噪方法中,可有效去高斯噪声中掺杂的脉冲噪声.     

基于图像三维建模技术的桥梁病害巡检定位技术

大量桥梁设施从建设进入运营期,桥梁结构损坏反复维修,桥梁设施损坏的跟踪记录、设施损坏状况的精准检查与定位越来越重要。以序列影像三维建模技术为基础,通过全景图像拼接技术,搭建基于真实场景的三维模型空间。通过损坏图像的位置匹配、表观损坏的识别分析,完成了桥梁裂缝、麻面等表观损坏巡检数据的记录及比对。以东吴大桥和道冠山大桥为例,通过实际建模及数据分析,确定了该技术路线的可行性、主要精度及具体的实施路径。     

强直流传感器采用电压差值法校验的系统误差分析与应用

分析了强直流传感器校验中电压差值法产生的系统误差，针对电流一电压传感器和电流一电流传感器，均推导出系统误差的表达式，讨论了系统误差的主体及方法误差的确定，对校验系统所用的设备，给出了参数合理选择的依据。     

一种扩展自相似分形序列图象编码方案

提出了一种扩展自相似分形（ＥＳＦ）序列图象编码方案，在此方案中，我们将分形静止图象编码中所利用的自相似性由２Ｄ扩展到３Ｄ，从帧内扩展到帧间，使分形拼贴图象与原始图象之间的误差大大减少，从而获得较高的信噪比和压缩比，编解码速度也较快，是一种比较实用的压缩方案。     

SDH传输系统的告警维护信号

介绍了ＳＤＨ传输系统主要告警维护信号，描述了告警维护信号的含义和故障产生原因。举例说明了ＳＤＨ传输系统因传输故障所引起的告警序列。     

基于时间序列法的舰船运动预报实验研究

采用线性自回归AR模型、具有首前波观测量的ARMA模型以及非线性自回归NAR模型三种方法分别对舰船运动进行预报,将得到的预报结果与实验测量结果进行验证比较,并对最佳预报模式进行讨论.     

基于BP神经网络的基坑变形预测

基坑工程施工中,需要根据现场实际情况、周围环境、建筑安全等级等对变形进行严格控制。通过对基坑实测变形数据进行整理和分析,对未来变形量作出预测,保证基坑安全。结合BP神经网络的高度非线性映射能力,提出了一种基于BP神经网络的基坑变形时间序列预测方法。在基坑开挖过程中,采取滚动预测的方法,不断利用前期已有实测数据建模预测后期变形量,以实现信息化施工和动态控制。实例分析表明,BP神经网络模型具有较高的预测精度,并能获得满意的预测结果。     

鲁棒Kalman滤波在电控罗经数据建模中的应用研究

基于电控罗经实测数据,对实时数据进行时间序列建模,并对模型进行了处理,分别采用鲁棒Kalman滤波器和标准Kalman滤波器,并对这两种滤波器进行了对比,从数据的光滑性和滤波器的最优估计角度得出鲁棒Kalman滤波器对于数据处理具有良好的适用性。     

我国商用车发动机新命名序列(上)

近年来,我国商用车领域的各大发动机厂在大力推出各种新型发动机,拼抢市场份额之时,不约而同地对原来的各种型号发动机重新划分系列,重新命名.全面了解各发动机厂各种新的机型系列特别是找到相关的对照参数(尤其是缸数、缸径、排量、功率)成为内业人士十分迫切的需求.     

基于改进蚁群算法的装配序列规划研究

针对复杂装配产品的装配序列规划问题,构建了包含零部件装配方向、重量、尺寸、装配关系数以及装配连接方法的装配序列评价体系函数.提出一种改进的蚁群算法,建立了算法寻优的数学模型和以零部件为对象的启发式函数,将启发式函数值作为引导蚂蚁进行零部件选择的信息素,并在蚂蚁逐步寻优过程中加入候选零部件筛选规则、装配方向规则和装配阻碍规则等计算规则,辅助蚂蚁摒弃劣质解选择最优解,直到获得产品的整条装配序列.最后以船舶某机型柴油机气缸盖模型为例,验证了改进蚁群算法在求解复杂产品装配序列规划问题的可行性和有效性.