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荧光层析X射线照相法——一种新型层析照相技术 总被引:1,自引:0,他引:1
18 95年 ,德国物理学家伦琴 (RontgenWC)在研究真空管中的高压放电现象时 ,发现了X射线。自此 ,X射线就被广泛应用于医学、工业技术和科学研究等领域。利用X射线的无损检测 (NDT)技术就是其重要应用之一。例如 ,用于医疗临床诊断的X射线照相 (X射线拍片 )和X射线层析照相 (CT) ,实际上就是X射线NDT技术在医学中的应用 ,如今 ,这已成为家喻户晓的一种医学临床诊断手段。在工业NDT领域 ,X射线的应用则是多方面的 ,其中较为重要且目前仍被广为采用的NDT技术 ,主要是X射线照相、X射线实时成象及X射线层析照相… 相似文献
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分析了中子辐照图像的持点,提出一种适合于数字中子照相系统的图像压缩算法。将小波和方向滤波器组(DFB)结合,得到非冗余的图像变换WDFB;通过WDFB系数的重新组合,提出一种新颖的图像压缩方案,该方案类似于无表零树编码(LZC)算法;为了充分利用WDFB变换对二维分段光滑函数的良好表达能力,该算法引入线性索引技术并采用不同于LZC算法的零树表达策略。实验结果表明,该算法用于中子辐照图像压缩是有效的,在相同压缩比下,其主观视觉质量和峰值信噪比(PSNR)都明显优于LZC算法,和多级树集合分裂编码(SPIHT)算法相比,具有相当的压缩性能但更易于硬件实现。 相似文献
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辅助海洋管理决策的多步预测预警意义重大且极具挑战性。实时、稳定、高效的广域海洋环境数据获取是保障多步预测性能的前提,未来6G空天地海一体化网络部署将有效地提升海洋分布式态势感知能力,提供高质量的数据支撑。众所周知,多步长模式下数据间的时序依赖性被极大地弱化,对此,本文提出了基于多阶段特征学习的海洋环境数据多步预测模型。结构上,该模型主要包括卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、优化组合的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM)和全连接层。这里,CNN用于提取海洋环境数据的细粒度特征,而基于粒子群优化的多LSTM组合方法,可以有效地挖掘数据间的时序依赖关系(粗粒度特征)。实验结果表明该模型的预测性能明显优于CNN、LSTM以及门控制循环单元,并进行了统计验证。 相似文献
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对大液滴撞击过冷壁面结冰的传热和相变过程进行了实验研究,采用高速成像技术与红外测温成像技术对液滴撞击不同温度过冷壁面时的动态过程进行拍摄记录。另外提出一种新的除冰方式,利用高频纳秒脉冲介质阻挡放电等离子体激励器进行了除冰的实验验证,并进行了热力学分析。实验结果表明:壁面温度的变化对液滴铺展过程影响较小,最大铺展系数几乎不变,但对液滴收缩与振荡过程以及最终结冰冰形有较大的影响;结冰从液滴底层开始,壁面温度越低,液滴与过冷壁面温差越大,底层液滴结冰更快,而上层液膜经过回缩、振荡之后,液膜厚度更薄,结冰相变所需时间也更短;利用高频纳秒脉冲介质阻挡放电除冰效果显著,其放电区域作用相当于是一个"热源",且根据其作用方式的不同,除冰过程可分为两个阶段。 相似文献
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针对铁路电务信号供电系统中由于高压熔断器熔断、断路器三相触头合闸接触差以及变压器内部绕组故障或遭受雷击等严峻问题,导致电务信号设备不能正常工作而引发铁路安全事故,提出了一种基于微处理器MK60N512的铁路信号供电缺相故障的智能低压配电箱测控系统设计方案.在详细分析供电变压器高压侧缺相故障状态特征的基础上,设计了系统的硬件电路和基于实时操作系统μC/OS-Ⅱ的多任务软件,实现了一种智能低压配电箱的铁路信号供电缺相故障测控系统.该测控系统已应用于某铁路局供电段的监控系统之中,实际使用结果表明,它既能快速检测并切断故障电源,又可实现远程网络传输和本地记录故障信息,提高了供电设备的科学化管理,保障电务信号设备的供电可靠性,具有广泛的应用前景. 相似文献
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将经验模态分解方法应用于光电探测的裂变中子事件的分析与处理中,通过引入基于二次平滑度检测的自适应的分量处理机制和基于小波阈值技术的分量去噪方法,构建了一种基于光电探测的中子裂变事件信号去噪处理新方法。模拟实验和实测数据的分析结果研究表明,在同等条件下,此方法适应性好,通过去噪处理后,信号的信噪比高,且信号的平滑度也较好,避免了因采取过度的去噪处理而将一些有用信息损失掉的不足。同时,去噪程度指标可进行量化设置。 相似文献
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