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首先把路面温度场简化为非周期一维温度场,用分离变量法得到齐次边界条件下与温度场基本方程相容的傅里叶级数;然后用格林公式在边界展开热传导方程,得到傅里叶级数系数的常微分方程组,并用拉普拉斯变换求解;最后用实测数据标定的材料参数预测路面温度场。分析结果表明:傅里叶级数第4项仅在-0.1℃~0.1℃范围内波动;初始温度扰动对温度场有短时影响,如果扰动深度增大则影响时间变长;用实测数据标定模型后,模型可以较准确地预测路面温度场,标准差为1.88℃。 相似文献
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运动所产生的图像模糊在生活中是常见的,对其进行处理的方法有很多种.常见的一种方法是将这个过程用矩阵的方程表示出来,但是这种方法只适合于求解水平方向上的直线运动模型.对非水平方向上的运动来说,就要对运动图像进行预处理,将其转换到水平方向上,介绍如何对运动方向进行识别及利用几何变换对图像进行处理的过程. 相似文献
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The event-related desynchronization/synchronization(ERD/ERS) time courses of lower and upper alpha band rhythms during hand motor imagery are investigated respectively by Fourier Sectral Entropy (FSE) in this paper. By analyzing one group of BCI competition data, it was found that FSE within upper alpha band displays a pronounced increase and decrease over contralateral and ipsilaterai brain areas respectively at the onset of hand motor imagery, which is corresponding to the antagonistic ERD/ERS patterns in previous studies. Different from the upper alpha activity pattern, FSE within lower alpha band displays a consistent increase over both two hemispheres hand representative areas. The preliminary results show that FSE could disclose the different behaviors of the upper and lower alpha band rhythms so that a new idea with the complexity measure is provided to characterize functional dissociation of lower and upper frequency alpha rhythms in relation to hand motor imagery. 相似文献
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基于HHT方法的电气化铁道谐波检测与分析 总被引:4,自引:0,他引:4
将希尔伯特-黄变换(HHT)方法用于电气化铁道谐波检测中.由于电气化铁道谐波电压、电流信号中基波能量很大,其它次数的谐波能量相对较小,使得经验模态分解 (EMD)方法在应用中出现模态混叠现象,不能准确地提取任意频率的谐波信号.为改善经验模态分解过程中产生的模态混叠现象,本文采用Yang提出的基于Fourier变换的EMD方法对电气化铁道谐波信号进行筛分.通过该方法可以有效地提取出任意频率的谐波分量,进而计算其Hilbert谱.通过对电气化铁道牵引变电所实测谐波电压、电流数据进行分析,结果表明:利用改进的HHT方法可以得到电气化铁道各次谐波准确的时频分布.最后通过HHT方法计算出各次谐波电压、电流含有率及总谐波电压、电流畸变率,并对计算结果进行分析.HHT 方法为电气化铁道谐波检测与分析提供了一种新的途径. 相似文献
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步行荷载作用下楼板振动响应分析 总被引:1,自引:0,他引:1
根据步行荷载曲线,采用APDL参数化语言编程,模拟单人步行,着重数值分析步行荷载特性,比较不同傅立叶级数项对结构响应的不同贡献,讨论其合理的计算取值;并研究不同步行频率作用下,楼板振动响应的规律.结果表明:合理选取傅立叶级数项,对步行荷载作用下楼板振动响应的正确评估至关重要.楼板振动响应的大小,主要取决于步行频率与楼板基频之间的关系. 相似文献
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In contrast to Fourier transform,wavelet transform is especially suitable for transient analysis because of its time-frequency characteristics with automatically-adjusted window lengths.Research shows that wavelet transform is one of the most powerful tools for power system transient analysis.The basic ideas of wavelet transform are presented in the paper together with several power system applications,It is clear that wavelet transform has some clear advantages over other transforms in detecting.analyzing,and identifying various types of power system transients. 相似文献