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在面波勘探中,随着软件和硬件的发展及面波勘探技术理论的进一步完善,瞬态瑞雷波法越来越引起人们的重视.由于面波勘探与常规的地震勘探相比具有现场场地要求不高、快速经济、易于激发和识别、有效信号能量强、不受各地层速度的影响、对浅部地层分辨率高等特点,使得面波勘探技术被广泛地应用于探查地下介质结构并进行地层划分、海堤中软弱夹层的探测、天然地基剪切波速度测试、判定场地类别和评估软弱地基处理等无损检测工程领域中.本文叙述了瑞雷面波的勘探原理以及资料整理解释方法,并通过应用实例说明其在工程中的应用效果. 相似文献
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为了解决心电图QRS波检测的问题,研究了一种基于自适应小波变换来检测QRS波的算法。该方法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出QRS波。采用该方法,有利于减小检测的误检率以及提高运行速度。 相似文献
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[目的/意义]基于专利技术—应用二维网络框架开展研究,有助于企业全面识别竞争对手,为战略制定提供情报支撑。[方法/过程]从专利技术文本和应用文本相结合的视角,提出基于文本信息分析的竞争对手识别框架。搜集和预处理专利数据,构建技术和应用的词汇文档矩阵,采用t-SNE方法开展降维和主题识别,构建专利技术—应用二维热图,结合焦点企业技术布局,识别直接竞争对手、潜在竞争对手、间接竞争对手。[结果/结论]以DHA技术领域为例,全面识别了雅培公司的多种竞争对手,证实了方法的可行性。 相似文献
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第四章祝总骧与和郝金凯组合的双子星座在中国经络学界,祝总骧和郝金凯两位教授素以双子星座著称。共同的理想和抱负,使他们走到一起,就像浩翰的苍穹中的两颗璨灿的星星,彼此相互映衬,向天下芸芸众生辐射出和谐、温馨的光 相似文献
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《科技通报》2017,(10)
为提高环境激励下隐蔽结构损伤在线监测识别的精度和效率,本文应用子结构法对隐蔽子结构的损伤识别方法进行探索性研究,建立了基于扩展卡尔曼滤波的子结构损伤识别方法。该方法在测得暴露结构振动信号的基础上,利用扩展卡尔曼滤波追踪识别子结构的时变参数,根据子结构参数的变化来判定结构发生损伤的位置和程度,从而实现对结构的在线监测识别。首先利用扩展卡尔曼滤波稳定性和子结构法的灵活性,建立子结构损伤进行识别基本理论和程序;接着为了能较快识别结构参数的变化,应用预测残差法建立稳定的复合遗忘因子并应用到扩展卡尔曼滤波中,提高了扩展卡尔曼滤波进行参数识别的稳定性和快捷性;最后通过对一个桁架结构损伤在线识别的实例,对该方法的识别效果和识别误差进行了分析。该方法为隐蔽工程结构实现在线健康监测提供理论基础。 相似文献
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近60 年黄河中游水沙变化趋势及其影响因素分析 总被引：14，自引：0，他引：14
采用线性回归、Mann-Kendall检验、双累积曲线及小波变换等方法系统分析了黄河中游干流及支流渭河、汾河和无定河的6个主要水文站（头道拐、龙门、花园口、华县、河津、白家川）1950s-2009年的水沙序列。在系统搜集流域基本信息的基础上,深入探讨流域水沙变化的特征及其驱动力。研究表明：黄河中游流量和输沙量呈现急剧减少趋势,尤其在20世纪70年代之后,减少更加显著,其中,汾河的水沙减少幅度最为显著,2000年-2009年的年均流量与输沙量相当于1950年-1959年约20%。干流龙门站流量和输沙量的小波变换在1980年代前表现出0.5～1.0a显著周期,且达到95%的置信度水平,之后周期特征减弱甚至消失。气候变化、降雨、水土保持措施（如退耕还林、草,梯田建设,水库淤地坝等工程）等人类活动是水沙变化的主要影响因素,其中,干流的头道拐和花园口水沙变化受干流水库影响较为显著。 相似文献
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针对基于四象限压力传感器阵列的迎角测量方法中传感器信号受到干扰的问题,讨论了在其预处理中应用小波包变换进行信号分离提取的方法。根据小波包分解理论,对信号进行小波包分解,信号中频率不同的部分落在不同的尺度上,剔除反映干扰的变换尺度,提取出有用信息。结果表明,该方法可很好地提取信号的主要特征信息,也有效地去除了确定性干扰和随机噪声,与传统的信号滤波方法相比较具有明显的优点,同时为后续的信号处理奠定了基础。 相似文献
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一种基于子波变换的语音增强方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在分析了随机噪声的子波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与子波模极大值的关系后,提出了用一尺度间变化的门限阈值来抑制带噪训音信号在不同尺度上噪声子波系数,从而实现了在重构信号中消除噪声的目的。文中还给出了不同信噪比语音信号的子波去噪的计算机仿真结果,从结果上看出,本文的方法有较好的语音去噪、增强效果。 相似文献
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本文对小波分析的概念、特点和在控制系统中的应用进行了综述。在对小波变换与傅立叶变换进行深入比较的基础上,对小波分析在故障诊断、信号检测和非线性系统建模等控制问题中的应用研究进行了简单的阐述,指出了小波分析在非线性系统建模等控制领域应用中的一些不足,并指出了在控制系统应用中小波分析进一步研究的方向。 相似文献
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《Information processing & management》2022,59(2):102867
This paper proposes an algorithm that uses wavelet level adaptive decision-making for detecting high-voltage direct current (HVDC) discharge in wavelet transform cognitively. The identification and detection of HVDC discharge is an essential area of investigation, which contributes to ensuring pipeline safety and the optimal operation of an electrical power system. The proposed algorithm overcomes the wavelet packet transform’s disadvantage of needing to determine the level in advance. The decomposition level of wavelet packet transform is controlled by calculating relative wavelet energy change to decide its wavelet level. Our proposal extracts richer features of HVDC discharge by comparing other feature extraction algorithms. To select the best-suited mother wavelet function, we also design a selection method based on quantitative and qualitative approaches. An additional objective of this study is to detect the phenomenon of HVDC discharge using CP time-series data to assess the corrosion of energy pipelines. Moreover, a third primary discovery is that a wavelet-based application framework is designed to detect the HVDC discharge and further protect the energy pipeline. These discoveries can be valuably applied to the protection of power systems. They also provide brighter perspectives on future opportunities to expand on studies-to-date on the detection and classification of time-series data. 相似文献