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在汽车整车振动试验时,采集前端受车载电源、温度及噪声等外部环境的干扰数值易偏离真实数值,给后续信号处理带来了误差甚至错误,因此振动信号的预处理在信号分析过程中非常重要。文章介绍了对汽车振动原始信号进行消除趋势项处理的主要方法,并在MATLAB编程平台上进行算法编程实现,给出了主要的程序代码。结果表明,振动信号在消除趋势项后得到了较好的改善。 相似文献
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文章以4S店客户信息数据库作为研究对象,利用数据挖掘中关联规则挖掘算法Apriori,挖掘出已成交的客户特征和规则,对分类结果进行分析,并在某品牌4S店销售汽车过程中借鉴这些规则,有针对性的地进行引导销售,从而提高了销售成功率。 相似文献
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We consider the problem of combined state-parameter estimations in biased nonlinear models with non-Gaussian extensions of the Deterministic Ensemble Kalman Filter (DEnKF). We focus on the particular framework of ocean ecosystem models. Such models present important obstacles to the use of data assimilation methods based on Kalman filtering due to the non-linearity of the models, the constraints of positiveness that apply to the variables and parameters, and the non-Gaussian distribution of the variables in which they result.We present extensions of the DEnKF dealing with these difficulties by introducing a nonlinear change of variables (anamorphosis function) in order to execute the analysis step with Gaussian transformed variables and parameters. Several strategies to build the anamorphosis functions are investigated and compared within the framework of twin experiments realized in a simple 1D ocean ecosystem model. A solution to the problem of the specification of the observation error for transformed observations is suggested. The study highlights the inability of the plain DEnKF with a simple post-processing of the negative values to properly estimate parameters when constraints of positiveness apply to the variables. It goes on to show that the introduction of the Gaussian anamorphosis can remedy these assimilation biases. 相似文献
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车身后底板因结构复杂、零部件多而成为白车身设计的难点,采用逆向工程方法对后底板进行了分析设计。针对逆向设计中后底板形状复杂、点云数量大、倒角、翻边及搭接等技术处理难点做了相应的优化,为产品的创新设计和缩短生产周期,以适应快速多变的市场需求提供了技术支持。通过三维建模软件对汽车后底板的逆向设计,完成了数据采集、预处理及三维模型的重建,并对逆向设计过程中遇到的问题做出合理的解答,为逆向工程方法在汽车车身设计的应用提供了参考。 相似文献
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In this paper, we reformulate conventional data envelopment analysis (DEA) models and propose a novel method for evaluating sustainability of suppliers in the presence of interval volume discount offers, fuzzy data, and ordinal data. To this end, we convert all data into interval data. To convert fuzzy data into interval data, we use nearest weighted interval approximation by applying weighting function and we convert each ordinal data into interval one. Then, using enhanced Russell model, interval efficiencies are obtained. After that, using preference degree approach, we rank suppliers. Finally, a case study is presented to illustrate our proposed approach. 相似文献