一种ECVT有限元自动剖分方法

ECT三维传感器场域剖分是当前ECT直接三维成像研究的关键问题,提出一种三维有限元自动剖分方法并得到结果验证。采用四面体作为剖分单元,利用Delaunay四面体剖分算法反复迭代实现三维实体自动剖分;为清晰显示剖分图像,结合画家算法对网格进行消隐处理。仿真结果表明,随着迭代次数增加,剖分精度提高,其剖分时长也会相应增加。根据需求剖分精度设置迭代次数,能有效的剖分传感器场域,实现了三维场域自动剖分,为计算三维敏感场从而提高ECT三维成像精度奠定基础。 更多还原     

《仪礼》与礼学研究

从历史的角度考察历代《仪礼》研究,重申《仪礼》作为礼学研究核心经典的学术地位。学术研究应在礼乐文化的视角下关注《仪礼》的整体性特征,以《仪礼》的礼例研究方法作为礼学研究的基本方法,这将对二者的研究都是有积极意义的。     

一种高时频聚集性的方法在非平稳信号分析中的应用

非平稳信号广泛存在于自然界及工程实践中,时频分析是处理非平稳信号的有力工具。时频聚集性是评价时频分析方法的重要指标,传统时频分析方法在时频聚集性上已经不能满足要求,同步压缩小波变换将小波系数在频率方向进行压缩,能够有效提高时频聚集性。本文将此方法分别用于不同信噪比下的单分量及多分量信号分析,并与传统方法对比。结果表明该方法具有较强的噪声鲁棒性,对于复杂多分量信号仍能保持高时频聚集性。最后用于变转速滚动轴承故障信号分析,进一步验证了此方法的实用性。     

Lab色彩空间的Retinex轮对踏面图像增强算法

针对货车轮对踏面检测中,由于低照度和雾霾环境产生的图像清晰度差、色彩失真问题,提出了一种基于Lab色彩空间的改进Retinex图像增强算法。该算法将RGB空间图像先转换为Lab色彩空间,然后保持图像色度分量a、b不变,仅对亮度分量L进行多尺度Retinex变换并根据L通道反射分量对a、b通道图像自适应调整,同时在亮度分量Retinex变换过程中将空间域高斯函数与图像的卷积运算转换为窗口无关快速均值滤波(FMF)算法处理,最后将Lab模型转换为RGB色彩空间,使增强后的图像颜色得到保持。实验结果表明,将改进算法应用于货车轮对踏面图像增强处理中,提高了图像色彩的保真度,增强了图像处理速度,为后续踏面图像检测分析打下了基础。     

《仪礼》研究及其意义

《仪礼》是中国思想文化的经典著作之一 ,通过了解它的书名由来、内容结构、成书年代及历代研究状况等一般问题 ,可以看到《仪礼》研究在现代社会仍然有着十分重要的意义。     

GPRS在煤矿瓦斯安全监测系统中的应用

提出了一种新的煤矿瓦斯安全监测系统，该系统的核心部分——GPRS监测站应用了当前流行的GPRS技术，从硬件和软件两方面详细介绍了GPRS监测站的设计及实现方法。GPRS监测站以微处理器Rabbit3000为核心，将井下上传的瓦斯浓度等数据，通过无线modem经GPRS网络发送到Internet上的远程监控中心，并在远程监控中心完成数据的存储和显示。这种新型的煤矿瓦斯安全监测系统非常适合于时边远山区的煤矿实现无线的实时在线监测。     

AM型随机共振模拟电路的滚动轴承微弱故障检测性能研究

随机共振理论广泛应用于信号检测中,尤其在滚动轴承微弱故障检测中极其重要。但是对滚动轴承微弱故障检测性能的定量评价问题未做深入研究。在传统随机共振理论的基础上设计了基于调幅(Amplitude Modulation,AM)信号的改进型双稳态随机共振电路,通过Multisim仿真验证了该电路不仅可以实现对大参数故障信号进行故障诊断,还可以有效地削弱直流量的影响,实现滚动轴承微弱故障信号的检测。除此之外,还分析了不同强度噪声对微弱故障检测的影响,以及输入参数变化对电路输出的影响规律,为随机共振电路在滚动轴承微弱故障检测的实际工程应用提供了可靠的科学依据。     

一种基于摄像机标定的车辆视频测速方法

以Tsai两步法为摄像机标定原理，提出了一种车辆速度视频测量方法，并对摄像机标定误差和车速检测误差进行了分析。首先利用Tsai两步法得到摄像机的内部和外部参数，然后将图像空间提取出的运动车辆特征点位移转换到世界坐标系，最后利用帧差时间求得车辆的瞬时速度。实验结果表明，基于摄像机标定的车辆速度视频测量方法，具有简单实用、鲁棒性强、精确度高等优点，满足车辆视频测速系统的要求。     

中小企业如何吸引人才

在中小企业的生存与发展过程中,人才起了关键性的作用,如何吸引人才是中小企业经营者都十分关心的问题。本文通过对中小企业的分析,根据中小企业的特点,比较系统地提出了中小企业吸引人才的策略。     

变分模态分解和形态学滤波在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承早期故障信号易被强烈的背景噪声淹没及故障特征难以提取的特点,提出了基于变分模态分解(VMD)和形态学滤波相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先利用VMD将早期故障信号自适应地分解为一系列IMF分量,然后选择峭度值最大的前两个IMF分量重构,并对重构信号进行形态学滤波,最后通过Teager能量算子计算重构分量的能量谱来提取滚动轴承的故障频率,判断故障类型。将该方法应用于滚动轴承仿真信号与实际故障数据中,分析结果表明该方法能够更加有效提取故障特征频率信息,实现了滚动轴承故障的精确诊断。