基于脑电两节律和 BP 神经网络的运动想象分类研究

针对脑电信号(EEG)分类过程中无效数据影响准确度的问题,提出一种数据筛选的方法。基于脑-机接口(BCI)系统,通过视觉诱发刺激产生左向和右向两种运动想象任务对应的脑电信号,提取该信号的统计特征,并利用BP神经网络实现运动想象分类识别。在数据处理过程中,首先利用β节律的能量特征对无效数据进行剔除,再结合μ节律信号的均值、标准差、能量谱、功率谱、自相关函数等多个特征进行分类。对筛选后的数据进行分析,所得特征更具代表性,信号分类的准确率由78.25%提高至84.11%。     

基于投影法和卷积神经网络的手写汉字图像分割研究

为提高手写汉字的识别率,针对手写汉字的有效分割,建立了卷积神经网络手写汉字体识别模型,并对投影法和轮廓检测法的适用性进行了对比分析。实验结果显示,相较于轮廓检测法,投影法更适用于手写汉字识别中对文字图像的处理工作,可以实现对所需文字的有效切分,同时简化手写汉字识别网络的设置并提高识别准确率。     

基于平移窗运动想象脑电信号活动段提取

为了迅速、准确地识别运动想象的脑电信号,提出了一种基于平移窗的运动想象脑电信号活动段提取方法.该方法对运动想象脑电信号Mu/Beta节律的事件相关同步化/去同步化(ERS/ERD)特征进行检测,提取ERS/ERD特征明显的时段;再利用统计量进行特征提取,通过Classify分类器进行信号分类.利用2003年BCI竞赛d...     

吸收式制冷机的未来形象——作为排热回收机械

将吸收式制冷机作为排热回收机械,本文考虑了许多改进吸收循环。排热回收机械型式的排优顺序是可用于发电的低温发生器循环、低温蒸发器循环和高性能系数循环。再吸收循环、二发生器循环和装有膨胀机的吸收发电循环也属于排热回收机械型式。     

动力夯实法处理湿陷性黄土的微观机理

利用取自山西的湿陷性黄土,模拟动力夯实现场试验,设计不同夯击次数的模型试验,得到随着夯击次数的增加,土样的密度、强度参数逐渐提高,湿陷性系数逐渐降低的变化规律,但当夯击次数大于8次时,土样竖向变形、密度、内摩擦角和粘聚力均趋于稳定,且湿陷性系数小于0.015.另外,对不同夯击次数下的土样进行SEM（扫描电镜）微观试验,编制SEM图像分析程序,经定性分析得到：随着夯击次数的增加,中小孔隙含量越来越大;夯击前土样等效孔径16 μm以下的孔隙占92.6％,大于16 μm的大孔隙占7.4％,小于4 μm的小孔隙占66.9％.10次夯击后,土体中几乎不存在等效孔径大于16 μm的大孔隙,而等效孔径小于4 μm的小孔隙占81.8％.经定量分析建立了夯击次数与平面孔隙率、平均等效孔径之间的量化关系.从而建立了湿陷性系数与平面孔隙率和平均等效孔径的量化关系.     

桩土相互作用阻尼的试验研究

依据桩土系统受瞬态力作用下波动阻尼方程定义桩侧土阻尼系数,通过模型桩室内试验,模拟真实的桩土系统边界条件,在桩顶进行小应变反射波测试,得到桩底反射波与入射波幅值比随桩周应力的增大成线性减小。利用桩身应力波衰减规律,进一步得出桩侧土阻尼系数随着桩周土应力的增大而成指数增大,最终得到在不同含水状态下砂土、粉土、粘土三种土中桩侧土阻尼系数与桩周应力的相关模型。     

基于PVDF的呼吸信号检测腰带研究

针对人体睡眠状态呼吸信号检测的重要性,基于聚偏氟乙烯(PVDF)的正压电效应,研制了一种呼吸信号检测装置。装置前端由PVDF压电薄膜和可伸缩腰带组成,为获得稳定的呼吸信号,在压电薄膜和腰带间引入弹性结构。针对传感器输出端呼吸信号提取,设计了高品质、灵活的信号处理电路。测试结果表明,该装置检测的呼吸信号波形以周期性形态呈现,稳定性好,满足实际检测需要。     

基于PVDF的呼吸信号检测腰带研究

针对人体睡眠状态呼吸信号检测的重要性,基于聚偏氟乙烯(PVDF)的正压电效应,研制了一种呼吸信号检测装置。装置前端由PVDF压电薄膜和可伸缩腰带组成,为获得稳定的呼吸信号,在压电薄膜和腰带间引入弹性结构。针对传感器输出端呼吸信号提取,设计了高品质、灵活的信号处理电路。测试结果表明,该装置检测的呼吸信号波形以周期性形态呈现,稳定性好,满足实际检测需要。     

Ti5Al4Mo4Cr2Sn2ZrNb钛合金在三种热处理状态下的蠕变裂纹扩展

选用三种不同热处理制度，借助于直流电位法对Ｔｉ５Ａｌ４Ｍｏ４Ｃｒ２Ｓｎ２ＺｒＮｂ钛合金进行抗蠕变裂纹扩展性能的研究。结果表明，二次固溶＋时效处理者最佳，合金抗蠕变裂纹扩展的能力最强，抗蠕变断裂应力强度因子Ｋ也最高，蠕变断裂寿命最长，β处理的合金性能最差，退炎处理者介于两者之间。     

虚拟全景技术在工程实践教学平台开发中的应用

应用虚拟全景技术开发工程实践教学平台,通过高精度影像采集、全景合成与视角重构,将以往难以亲身到达的飞行区跑道周边环境在教室计算机终端屏幕重构展示,为学生提供身临其境般的学习体验,使学生能够对道面病害形成与修复过程有系统完整地认识。该教学平台以智能手机作为运行终端,可直观动态显示全景影像,有效提升课堂展示效果,强化课堂交流和互动参与。演示方式贴近学生使用习惯,教学内容分享传播更加便捷,促进了学生学习兴趣的培养和工程能力提升。