基于变分模态分解与快速谱峭图的齿轮箱滚动轴承故障特征提取

针对齿轮箱的滚动轴承故障信号因噪声干扰,难以进行有效提取的问题,提出了基于变分模态分解与快速谱峭图相结合的轴承故障特征提取方法。首先,利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将振动信号分解成若干个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),通过相关峭度计算选取故障信息最突出的分量信号;然后,利用快速谱峭图自适应地确定带通滤波;最后,对滤波后的信号进行平方包络谱分析,提取出故障信息。通过公开数据分析和齿轮箱轴承故障实验,证明了该方法的有效性和可行性。     

铁素体/贝氏体双相钢循环载荷作用下变形行为的模拟研究

为了避免铁素体/贝氏体双相钢管线管在服役过程中的交变载荷作用下引起的塑性损伤，采用有限元模拟方法，建立了Chaboche随动强化模型，研究了铁素体/贝氏体双相钢在循环应变载荷作用下的变形行为。结果显示，在循环应变作用下，应变优先在铁素体中形成累积，并在铁素体、贝氏体界面集中；随应变幅的增大，应变带在铁素体中形成，而贝氏体内累积应变增加不大，两相界面应变差增大。研究表明，铁素体内应变和两相应变差的增加将降低双相钢的塑性变形能力。     

电缆聚氯乙烯绝缘层热变形性能的影响因素研究

基于IEC 60811-508:2017的热变形性能测试方法,采用控制变量法开展了电缆聚氯乙烯绝缘层的热变形试验,结合微观形貌观测,分析了温度、载荷等因素对聚氯乙烯电缆绝缘热变形性能的影响。结果表明:随着温度的升高、载荷的增大,聚氯乙烯电缆绝缘的热变形性能显著降低。     

针对多种处理痕迹的数字语音取证算法

现有的数字语音取证研究主要集中于对单一的某种操作进行检测，无法对不相关的操作进行判断。针对该问题，提出了一种能够同时检测经过变调、低通滤波、高通滤波和加噪这四种操作的数字语音取证方法。首先，计算语音的归一化梅尔频率倒谱系数（MFCC）统计矩特征；然后通过多个二分类器对特征进行训练，并组合投票得到多分类器；最后使用该多分类器对待测语音进行分类。在TIMIT以及UME语音库上的实验结果表明，归一化MFCC统计矩特征在库内实验中均达到了97%以上的检测率，且在对MP3压缩鲁棒性测试的实验中，检测率仍能保持在96%以上。     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。     

高光谱激光雷达谱位合一的角度效应分析

高光谱激光雷达以其谱位合一的技术优势为实现超三维精准遥感观测提供了可行途径,因此成为当前激光雷达与高光谱遥感领域共同大力推进的前沿发展方向。目前已有多型原型系统研发出来并得到了原理性验证,然而针对其数据处理核心环节问题的基础技术仍较为欠缺。典型问题之一是不同波段回波信号受激光入射角度的影响,该角度效应限制了高光谱激光雷达实现高性能遥感。以芬兰空间信息研究所高光谱激光雷达原型系统扫描桦树树干为例探讨了该角度效应,发现了不同激光波段对不同入射角度的回波强度响应模式,推导出了角度效应的基本规律及其精细尺度的统计规律,为后续该方向的系统研发、数据处理及信息提取等提供了可借鉴的底层机理与技术基础。