基于小波分形理论的风电轴承故障识别

针对风电轴承振动特征信号易被环境噪声调制污染、信噪比低、具有非线性和不平稳的特点,利用基于小波分形的故障识别方法对此进行了研究.采用小波包分解,利用互信息法和Cao算法分别确定了相空间的延迟时间和嵌入维数,根据不同频带的关联维数变化确定风电轴承的工作状态.该方法不依赖于风力机工作的动力学模型,对整体系统信息状态变化敏感.通过现场实验证明,该方法较好地解决了风电轴承故障难以识别的问题,为更加细致地研究风电轴承振动信号提供了重要参考.     

一种虹膜色素块检测与分类方法

针对现有虹膜识别系统中全局纹理特征提取方法忽略了纹理类型信息的问题,提出了一种针对全局性纹理中虹膜色素块的检测与分类方法.该方法利用灰度聚类法实现虹膜图像中色素块可能存在区域的初定位,依据坑洞和色素斑这两类色素块的灰度空间分布特性,定义一组区域特征参数作为分类特征向量,利用支持向量机实现二者的检测与分类.算法对图库中图像的坑洞和色素斑的检测正确率分别为99.2%和86.5%,对无特征纹理存在的虹膜图像检测正确率为87.2%.实验结果表明,该方法具有较高的正确率,能够满足虹膜识别系统的纹理特征提取要求.     

一种应用于噪声点分布密集环境下的噪声点识别算法

为了提高DBSCAN及其改进算法在噪声点分布密集环境下的噪声点识别率,通过结合PageRank算法思想及噪声数据分布密集的特点,构造簇间投票映射函数,提出了簇间投票噪声点识别算法-NoiseRank 。实验结果表明,在噪声点分布密集环境下,NoiseRank算法比DBSCAN算法具有更高的噪声点识别率。     

基于RFID的监狱智能定位系统的设计与实现

为解决在押犯人管理困难的问题,该文介绍了一种基于射频识别技术的CC1110 RSSI定位系统。系统主要由腕带标签、读卡器、无线中继和服务器组成。标签主要负责对读卡器发送相关信息,读卡器负责接收标签的数据并转发给无线中继,中继通过以太网把读卡器传送过来的数据发送给服务器,服务器负责对数据的处理、分析并进行相关管理操作。该系统结构简单、硬件成本较低、易部署、适应性较强。实际测试表明,该系统能够用于监狱在押人员的定位,降低非视距误差。     

基于模糊识别的驾驶员疲劳检测

汽车驾驶员疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一,通过监测驾驶员的眼睛可以判别驾驶员的疲劳程度。对驾驶员眼睛的张开程度、眨眼频率、闭眼持续时间占空比等状态量进行检测和运算分析,提出利用模糊识别算法判别驾驶员眼睛疲劳状态。实验结果表明,该方法能有效识别驾驶员的疲劳状态,实时性好,准确率高。     

Effect of asymmetrical channel chirping on field intensity patterns of supermodes and modal discrimination in index guided laser arrays

The effect of channel-width chirping on near- and far-field intensity patterns of the six supermodes was investigated. The supermode discrimination was evaluated in various channel-chirped index guided laser arrays. The results show that the linearly channel-chirped laser array has very good supermode discrimination which is better than that of a uniform laser array, the V channel-chirped laser array has the smallest radiation angle of the fundamental supermode among the calculated arrays, and the asymmetrically V channel-chirped array has a very small radiation angle of the fundamental supermode, which is smaller than that of the uniform array and also allows for very good fundamental supermode discrimination against the higher-order supermodes, which is better than that of the V channel-chirped laser array.     

语音特征增强方法综述

经过数十年的发展语音识别取得了长足进步,但各种语音识别系统的性能仍然难以满足现实应用的需求.造成这种情况的一个重要原因在于目前的系统仍然难以适应各种噪声环境.因此,增强语音识别系统的噪声鲁棒性是推动其走向现实应用的关键.系统地阐述了特征增强类方法的国内外研究现状,介绍了信号增强、从听觉层面或可区分层面的提取特征、特征归正和特征补偿等方法,分析了他们存在的局限性.在此基础上,分析了稀疏编码与语音特征增强的基本问题和研究现状,提出了稀疏编码在语音特征增强方面的需要解决的问题,为从事鲁棒语音识别的研究者提供参考.     

基于希尔伯特-黄变换的船舶声信号特征提取

将希尔伯特-黄变换(HHT)用于船舶声信号特征提取中,利用HHT对实录船舶辐射噪声进行特征提取后,利用神经网络进行分类.研究表明希尔伯特-黄变换方法对于信号的时频特性具有较高的分辨能力,适用于水声非平稳信号的分析.与传统时频分析方法相比具有很强的自适应特性和较好的时频聚集性,时频分辨力高于小波变换.结果表明对于船舶声信号识别,希尔伯特-黄变换方法是一种有效的特征提取方法.     

基于全量补偿算法的结构损伤识别

频率和振型是反应结构动力特性的主要模态参数,文中对损伤结构的频率和振型进行了研究。通过实测损伤结构的频率和振型,利用矩阵理论修正理论有限元模型,使之与实测损伤结构的频率和振型一致;将修正的理论有限元模型表达成单元刚度矩阵与损伤因子的线性组合,把损伤识别问题转化为组合系数的识别问题。给定损伤因子的合理取值范围,用优化方法求解损伤因子。通过对十跨桁架结构的数值仿真,仅用结构的前5阶频率和振型就能很好的识别结构的损伤,且该方法不需要对实测振型进行归一化处理,具有较强的实用性。     

房地产开发企业核心竞争力识别

核心竞争力是企业竞争优势的动力来源,为了对房地产开发企业核心竞争力进行有效识别,以系统整合的观点,借助企业价值链和供应链等分析工具,构建了包括基础层、核心层和表现层的结构模型.然后以陕西省的房地产企业为例进行实证研究,结果显示房地产企发企业核心竞争力由物业产品保证、资本运筹、人力资源、项目盈利保证、社会关系、组织管理、战略管理、市场推广、企业文化十个方面的关键能力构成,验证了房地产开发企业核心竞争力结构模型具有较好的解释能力,准确的识别了房地产开发企业核心竞争力.