山区落石运动规律实验研究

针对落石灾害,采用模拟试验的方法,研究落石的形状、质量以及地表形态等对落石运动的影响,记录落石的碰撞点、最终停止点、偏移量,计算出偏移比。分析出落石的形状对落石的偏移比有较为显著的影响,其中立方体和近球体的偏移相对较小,形状越不规则的落石在相同的条件下偏移比越大,实际的防护工程中,对于形状不规则的落石岩体应该采用范围更大的防护措施。落石的质量越大,其相应的偏移比越小,质量巨大的落石,偏移比都小于0.1。     

当代中学校园庭院空间特征与设计策略

本文选取当代中学校园庭院作为研究对象,在大量的实地调研和案例分析的基础上,结合学生行为活动特点,对不同特征的庭院空间进行了剖析和现状问题总结,并对各自适应的空间属性提出了优化设计的策略,为今后的设计实践提供参考。     

黄土高原半湿润区民居绿化现状与思考

<正>黄土高原,世界最大的黄土堆积区,具有特殊的自然生态特征,是我国乃至世界上水土流失最严重,生态环境最脆弱的地区。研究黄土高原"植物—民居"的关系,可以为地区的民居建筑节能和植物多样性的增加提供帮助,从而加快地区的生态环境建设和推动人居环境的可持续发展。一、关键词辨析     

西部河谷型城市山水图景的当代诠释 以天水风貌规划控制研究为例

<正>1引言一直以来,以"山水"为代表的自然环境在中国传统文化中扮演着重要的角色,古人称"山水即天理",其概念不仅仅具有地理学上的意义,同时饱涵了中国人的传统文化、美学及心理诉求。在这一认识上,钱学森教授提出"山水城市"的概念,认为应该要"把中国园林构筑艺术应用到城市大区域建设",使"人离开了自然,又要返回自然"的营城理念。这一理念与当代生态城市的价值诉求不谋而合,成为当前城市营建的基本依据。天水是典型的西部河谷型城市[1],地处渭河及其支流藉河的河谷阶地,河谷两侧南北两山对     

绿色建筑规划方法在低碳生态城市中的分析

我国的城市化发展进程较快、经济也处于迅速发展的状态,碳排放量日益增多,建设低碳城市成为我国城市发展的重要方向。文中以低碳城市规划为研究依据,概述了规划低碳城市的基本特征,分析了低碳城市规划必须解决的问题。     

基于球面特征的点云配准方法研究

针对多视点云的配准问题,提出了基于球面特征的自动配准方法。在测量的零件周围固定标准球,把零件和标准球作为一个整体进行点云测量。用球面拟合的方法求解标准球的球心坐标,并在待配准点云的球心坐标中搜索对应点,从而计算粗配准中的旋转矩阵和平移矩阵,实现点云的粗配准,采用融入球心坐标信息的改进的ICP算法(迭代最近点法)实现点云的精配准。这种方法大大缩少了粗配准中对应点的搜索范围,并实现了自动配准,提高了配准效率,改进的ICP算法增强了配准算法的鲁棒性,实例证明该方法有效。     

含集中参数弹性梁振动特性解析与实验识别

基于Laplace变换推导出含集中质量与集中刚度弹性梁的振型函数和典型边界条件对应的频率方程,针对有一个集中质量与一个集中刚度的悬臂梁,求解出其固有特性,并利用基于自然激励技术(natural excitation technique,简称NExT)的特征系统实现算法(eigensystem realization algorithm,简称ERA),即NExT-ERA法对相应结构系统进行了模态识别。通过对比解析结果和实验结果,分别讨论了集中质量与集中刚度大小变化和位置变化时对梁振动特性的影响,得出了集中质量和集中刚度在悬臂梁上位置和大小变化时,悬臂梁固有频率的相应变化规律,为工程中具有集中质量和集中刚度等直弹性梁的振动分析方法和集中参数布置设计提供了参考。     

基于极值符号序列分析的EMD端点效应处理方法

针对经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)的端点效应提出一种新的抑制方法。考虑到极值序列在EMD分解的包络线形成中占有主导地位,将信号局部极值序列进行符号化,根据符号特征进行特征匹配,在信号两端依据符号序列特征匹配结果进行符号序列拓延与对应信号还原,对拓延还原后的信号进行EMD分解以实现端点效应抑制。所提方法对于随机信号与周期信号都有着明显的抑制效果,通过对仿真信号和轴承故障信号端点效应的分析验证了方法的正确性。研究与ARMA模型、BP神经网络、镜像拓延等常见方法进行了对比,所提方法的各分量有效值指标均值为19.64%,低于其他方法,说明对低频分量有着更好的抑制效果。     

由可见光谱视频中提取心率的对角累积量法

由于使用经典的联合近似特征对角化(JADE)算法从视频中估计光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)信号,再经快速傅里叶变换转化成的心率值与真实心率值的误差较大,本文提出使用基于对角累积量算法从视频中分离PPG信号,再经过快速傅里叶变换转换成心率的方法来提高心率测量的准确性。进行了从RGB彩色可见光视频信号中恢复心率值的实验。对比实验表明,基于对角累积量分离算法所得心率值与真实心率值差的绝对值的统计特征参数较JADE算法均有所降低,均值、标准差、均方根误差平均分别下降1.46,4.98和4.49。通过Bland-Altman图的分析表明,在95%的置信区间内,对角累积量算法所得心率的浮动范围较JADE算法减小了2倍以上,显示对角累积量算法具有更高的估计精度,对肤色亮度和外界自然光的要求更低,通过调整参数值,可使运行时间控制在1s之内,基本满足实时提取心率的要求。     

采用改进尺度不变特征变换在多变背景下实现快速目标识别

提出一种改进的尺度不变特征变换(SIFT)算法,用于实现多变背景下的快速目标识别。首先,构建目标图像尺度空间,提取SIFT特征点并将其按大小分类,目标识别时只需比较同一类型的特征点。然后,由SIFT特征点子区域方向直方图计算得到4个新角度用于代表特征点的方向信息,并且在目标识别时根据角度信息限制特征点匹配范围,从而提高SIFT算法的运算速度。最后,计算目标图像和待识别图像之间的尺度因子,在尺度因子约束条件下进行目标特征点匹配,从而有效地保证正确匹配数量,提高目标识别的鲁棒性。实验结果表明:当目标在待识别图像中发生局部遮挡、旋转、尺度变化或者弱光照等情况下,改进的SIFT算法能够完成多变背景下快速目标识别任务,平均识别速度提升了40%。