基于车辆振动响应间接识别桥梁频率的模型试验研究

为证明采用过桥车辆振动信号可以识别桥梁多阶振动频率,搭建了缩尺车桥耦合振动模型进行试验,研究了各类影响因素下采用二轴试验车对桥梁频率的识别效果。首先,介绍了缩尺车桥耦合振动的模型梁和试验车;其次,分析了传感器分别安装于模型梁、试验车底座和试验车顶座的振动信号,并对比这3种振动信号对桥梁频率的识别效果;最后,研究了悬架刚度、车身质量、路面粗糙度和运营车流激励对试验车间接识别桥梁频率的影响。结果表明,试验车底座的振动传感器可以识别得到桥梁前3阶竖向振动频率和前2阶扭转振动频率,与安装于桥梁振动传感器的频谱大致相同,说明该传感器不受车体振动影响;试验车顶座的振动传感器可以准确识别桥梁第一阶竖向振动频率,但是桥梁高阶频率受到车体自身振动频率干扰较难识别。各类影响因素主要影响试验车顶座振动传感器的桥梁频率识别效果,对试验车底座振动传感器的桥梁频率识别效果影响很小,证明了所设计试验车在间接测量桥梁动力特性的优越性。     

工业取用水监测奇异数据挖掘与重构方法

提高工业取用水监测数据质量是目前国家水资源监控能力建设的重要内容,而奇异值问题已成为影响监测数据质量的关键短板。本文在解析现阶段工业取用水监测数据奇异值主要类型基础上,以国家水资源管理系统数据库中工业取用水监测数据为样本,利用小波变换模极大值模型提取工业取用水监测数据时频变化特征,并利用傅里叶函数对其残差序列进行修正,进而运用相对误差控制方法挖掘监测数据奇异值。在此基础上,采用混沌粒子群优化的最小二乘支持向量机模型重构填补奇异值数据。研究结果表明：小波变换模极大值模型能够较好地提取工业取用水监测数据序列的时频变化特征,但是同时容易导致监测数据的信息损失,利用傅里叶函数对小波变换进行残差修正则可进一步提升取用水监测数据序列的特征提取效果;以小波变换模极大值特征序列为基础,通过相对误差控制可实现对监测数据奇异值的高效挖掘;对于挖掘出的奇异值重构填补问题,可选取混沌粒子群优化的最小二乘支持向量机模型,其重构精度要优于多项式曲线拟合等传统统计学方法和普通最小二乘支持向量机模型。上述工业取用水监测数据奇异值挖掘重构策略为现阶段国家水资源监控能力建设的推进提供了重要技术方法支持。     

一种基于小波变换和PCA的人脸识别改进方法

针对主成分分析PCA算法中存在的问题,提出了利用小波变换对人脸图像进行预处理,PCA提取图像特征,最近邻法分类的人脸识别改进方法.基于ORL、YALE数据库的相关实验表明,这样的系统能够降低数据维数和克服角度、位移变化对算法的影响,能够取得比传统PCA更好的识别性能。     

马克思的生产力理论是反生态的吗?

马克思的生产力理论并非是反生态的。马克思在其物质生产理论中多次提到人与自然之间的物质交换关系 ,他在强调人类改造自然的能动性的同时 ,清醒地意识到人类遵循自然规律的重要性。马克思的生产力理论在当代应展现出它所固有的生态意蕴 ,在实践中应发挥生产力的生态功能     

快速傅立叶变换在数字信号处理器上的实现研究

结合数字信号处理器的性能特点,对基2、基4、分裂基和Bruun FFT等快速傅立叶变换算法及其在TMS320C30上的实现进行了研究,开发出高效的FFT算法和程序。     

一种基于超混沌的水印算法

提出了一种基于超混沌的小波域数字图像水印算法.首先利用改进的Arnold变换,对二值原始水印图像进行置乱,再产生一超混沌序列对其加密,然后将水印信息嵌入原始图像小波域的低频系数,使得水印方案具有双重安全性.实验结果表明,该算法对JPEG压缩、图像加噪、剪切等攻击方式具有较强的鲁棒性,并且实现了盲检.     

语法知识在语言信息处理中的作用

随着机器翻译系统的出现,人们开始关注语言信息处理。首先介绍了语言信息处理的基本模型和语法信息词典所遵循的现代汉语词语分类体系,然后从中文输入和文本校对两个方面阐述语法知识与语法研究在语言信息处理中的重要作用。     

相位舍位对DDS谱分布的影响

采用严格的信号分析方法，运用离散傅里叶变换（ＤＦＴ）和傅里叶变换（ＦＴ）详细推导了理想状态和相位舍位条件下直接数字频率合成器（ＤＤＳ）的频谱分布规律。所得到的理论推算结果与目前公认的结果一致，这对实际的ＤＤＳ系统设计有着极大的参考价值