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首次使用了离散傅里叶方法数值分析局域空心光束。用离散傅里叶方法描述单色平面波产生局域空心光束(bottle beam)的光强分布,引入色散公式使得一定频谱宽度的LED光源同样适用。讨论抽样要求并对变量进行离散化,导出LED产生bottle beam的离散化傅里叶公式。最后代入相关参数并用MATLAB进行数值模拟,得到了在不同距离处光束的强度分布。设计实验进行验证,实验结果表明:使用LED也能够产生高质量的bottle beam。数值模拟与实验结果基本吻合,证明了采用傅里叶方法可以精确地分析非相干光源产生bottle beam,并且相较于传统的标量衍射理论,它更加简洁、快速,是研究bottle beam的一种全新又可靠的方法。 相似文献
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通过SOPC Builder搭建出的NiosⅡ微处理器软核及外围设备控制器作为可编程多轴控制器硬件平台,本文较详细地介绍基于μC/OS-Ⅱ的多轴控制器的软件设计思想。系统将μC/OS-Ⅱ与片上可编程技术SOPC的特点充分结起来,很好地解决了可编程多轴控制器PMAC(Programmable Multi -Axis controller)的程序结构复杂以及实时性差难题。实验结果表明,改善了传统系统软件单任务顺序机制,系统安全性、实时性都得到了显著的提高。 相似文献
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针对电力系统短期负荷数据存在非线性和时变性等问题,提出了一种变量相关性局部即时学习算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电力系统短期负荷预测模型。利用互信息计算气象数据、各气象因素等变量的相关度,并引入到即时学习算法训练集中,用以选择当前电力系统负荷的建模邻域,提高系统短期负荷模型预测的精度。利用相似度阈值对局部模型进行自适应更新,增强系统负荷模型实时性。利用Matlab对某市宛城区的负荷量进行预测,结果表明,基于即时学习算法的电力系统短期负荷预测模型误差更小,系统预测精度更高。 相似文献
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电力系统中电能质量扰动分类特征选择标准不统一、泛化能力差、分类效果与分类效率有待提高。为了解决这些问题,一方面,引入多层极限学习机自编码器,优化输入权重,完成电能质量扰动信号的特征提取。另一方面,引入多标签排位分类算法,充分考虑各标签之间的相关性,完成电能质量扰动的分类。基于两种算法,设计出基于多层极限学习机的多标签分类模型,并得到多层极限学习机的最优网络结构和多标签分类的最佳分类阈值。实验结果表明,所提方法适用于电能质量单一扰动和复合扰动的分类,改善了分类效果和分类效率,具有较高的分类精度、良好的抗噪能力和泛化能力。 相似文献
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针对煤矿井下复杂环境中的人脸检测,研究了基于主动形状模型的ASM算法。算法结合人脸面部几何参数,经平移、伸缩、旋转等,调整人脸在整体图像中的位置,经过学习训练集中的局部形变,建立了脸部线性形状模型和块模型。该算法较好地解决了煤矿考勤系统中井下人员人脸检测和跟踪问题。 相似文献
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根据水泥窑纯低温余热发电系统工艺特点及控制要求,设计了基于iFIX组态软件的余热发电监控系统。该系统具有强大的监视、控制和管理功能,能够实时地显示被监控设备的各种数据,同时完成报警、趋势曲线、历史记录、报表打印等功能。运行结果表明,该系统很好地满足了水泥生产线余热发电控制要求。 相似文献
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