一种下肢运动意图识别算法性能实时测评系统* .txt

摘要：对腿部运动意图识别算法的实时性能进行综合可靠的评价是实现下肢假肢灵活稳定控制的前提。提出一种逐层分级的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法，对算法的可靠性、稳定性以及运动意图识别速度进行综合评价。利用开发的运动意图识别算法评测系统，对基于肌电信号源和机械信号源的两种运动意图识别算法进行了实时性能测试，发现肌电信号源的算法识别时间大于机械信号源算法，但是其算法稳定性优于机械信号源算法。进一步地，还利用该评测系统有效地区分出正常识别策略与异常识别策略，发现正常策略的动作识别稳定系数比异常策略高25%左右。因此，所提的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法，能够对不同信号源算法以及不同识别策略的实时性能进行有效评价，为智能下肢假肢控制系统开发提供可供参考的测试平台。 .txt     

DPON技术在配电网中的应用

针对中国电网通信系统的现状结构、通信系统对电网的需求进行分析和研究,提出了DPON技术在电网通信系统中的应用。通过分析DPON的技术原理和传输特点,得出DPON具有网成本低、易于维护、安全性高的特点,结合电力通信网的现状和结构,提出了电力通信网络保护应用、组网方案及其可行性,以更好地实现电网的高信息化、共享和互动化。     

一种基于3D GIS 的计算水库淹没区范围的算法研究

介绍了水库淹没区的基本概念,分析了传统基于二维的水库淹没区范围和基于 DEM 模型的水库淹没区范围 2 种计算方法的不足,及它们计算水库淹没区范围存在误差的原因。提出了一种基于 3D GIS 的计算水库淹没区范围的算法,并列举了所提算法用来计算水库淹没区范围的基本流程,论证了该算法在理论上的可行性和在实践中的有效性。     

变精度Rough Sets模型在数据挖掘中的应用

经典的粗糙集理论在进行分类时其类之间的分界线很严格,这样提高了知识属性对被研究对象识别分类的精度,但这种方式的容错能力很差,使得模型的实际适用性很弱.变精度粗糙集是对经典粗糙集理论的一种扩展,通过研究得出了知识的依赖程度饱和值不变约简法及信息熵不减约简法.     

地理信息系统在采矿安全中的设计与实现

详细研究煤矿安全地理信息系统的结构、功能设计,并具体实现系统功能。     

基于数学形态学的正序基波谐波检测方法

在非线性负荷特性及电力系统电压突变情况下,提出一种新的谐波检测方法,即基于数学形态学的正序基波谐波检测方法。该方法在数学形态学基础上,通过选取合理的扁平结构元素的结构及长度,运用形态学的膨胀和腐蚀运算对电力系统的谐波进行运算处理。在电力系统信号存在高斯噪声干扰条件下,该方法能快速、准确地检测出电力系统中的谐波频域分量和较好地滤除电力系统信号中的高斯噪声,有较好的谐波检测效果。在Matlab/simulink仿真平台上,通过实例验证了该方法是有效的。     

基于数学形态学改进型谐波检测方法

在瞬时无功功率谐波检测方法的基础上,针对电网谐波电流检测方法存在延时和计算量大等特点,提出了一种基于数学形态学的电流谐波检测方法。通过合理地选择扁平结构元素的长度,对采样信号进行处理,该方法能快速、准确地检测出电流中的谐波分量,具有较高的检测灵敏度,在系统存在噪声的情况下,该改进方法也有良好的检测效果,用Simulink仿真实列证明了这种改进型方法的有效。     

基于GIS的地基液化判别系统的设计与实现

研究探讨并采用了国外较为成熟的地基液化判别物理模型用于地基的液化分析计算.使用SQL Server2000作为该物理模型中使用的地基液化分析前期数据存储的手段,并利用Delphi7和Map Objects,开发出了一个实用的基于数据库管理和GIS的地基液化判别程序及计算结果空间分析系统.并实际用于昆明市地基液化危险度空间分布的分析计算.     

飞机架构用7075合金的微弧氧化工艺

以飞机架构用7075合金为研究对象,通过正交试验法优化了7075合金在NaAlO2、Na2SiO3、Na2B4O7和Na3PO4四个电解液体系下的微弧氧化工艺参数最佳方案,并对微弧氧化膜层的厚度、硬度、表面形貌和截面形貌进行了表征。结果表明,7075合金微弧氧化的四种电解液的最佳配方为：NaAlO2浓度为9 g/L、Na2SiO3浓度为8 g/L、Na2B4O7浓度为15 g/L、Na3PO4浓度为12 g/L,NaOH和三乙醇胺浓度分别为1 g/L和3 g/L;四种优化电解体系的微弧氧化陶瓷膜层的显微硬度的最大值出现在NaAlO2体系（1091 HV0.1）,而陶瓷膜层的最小值出现在Na3PO4体系（553 HV0.1）。     

基于LMD多尺度熵和极限学习机的模拟电路故障诊断

为了高速、高效的测试和诊断模拟电路,提出一种将局部均值分解(LMD)多尺度熵和极限学习机相结合的模拟电路故障诊断的新方法。该方法中,首先采用LMD将故障信号分解为若干个乘积函数(production function,PF);然后,求出各PF分量的多尺度熵并构造故障特征向量;最后,将特征向量输入到极限学习机中进行训练和测试。仿真实验结果显示采用该方法诊断时间只需0.028 74 s,诊断精度达到了98.89%。相较于其他3种方法有效减少诊断时间,提高故障诊断精度。