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基于HMM模型的煤炭開采沖擊模型分析[其他][其他]

針對(duì)煤炭生產(chǎn)開采中沖擊地壓的安全問題，提出基于隱馬爾可夫(HMM)模型的煤炭開采沖擊模型評(píng)估分析，通過選取煤炭開采環(huán)境正常以及異常狀態(tài)下的采集數(shù)據(jù)樣本作為離線訓(xùn)練樣本，得到預(yù)開采環(huán)境模型參數(shù)；再通過實(shí)時(shí)檢測煤炭開采采集數(shù)據(jù)樣本作為在線訓(xùn)練樣本，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)送入預(yù)開采環(huán)境模型進(jìn)行評(píng)估，在最大似然度下學(xué)習(xí)得出其最大概率，通過匹配得到系統(tǒng)當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在煤炭開采沖擊中有較高的可靠性，煤炭安全監(jiān)測工作穩(wěn)定。

發(fā)表于：6/9/2022 11:05:00 AM

基于Light-BotNet的激光點(diǎn)云分類研究[其他][其他]

三維點(diǎn)云在機(jī)器人與自動(dòng)駕駛中都有著普遍的應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)在二維圖像上的研究成果顯著，但是如何利用深度學(xué)習(xí)識(shí)別不規(guī)則的三維點(diǎn)云，仍然是一個(gè)開放性的問題。目前大場景點(diǎn)云自身數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，點(diǎn)云掃描距離的變化造成點(diǎn)的分布不均勻，噪聲和異常點(diǎn)引起的挑戰(zhàn)性依然存在。針對(duì)于現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)框架對(duì)于激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類效率不高以及分類精度低的問題，提出一種基于激光點(diǎn)云特征圖像與Light-BotNet相結(jié)合的CNN-Transform框架。該框架在于通過對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，以相鄰的特征點(diǎn)構(gòu)造點(diǎn)云特征圖像作為網(wǎng)絡(luò)框架的輸入，最后以Light-BotNet為網(wǎng)絡(luò)框架模型進(jìn)行點(diǎn)云分類訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法與現(xiàn)有的多數(shù)點(diǎn)云分類方法相比，能夠較好地提升激光點(diǎn)云的分類效率以及分類精度。

發(fā)表于：6/9/2022 11:00:00 AM

一種引入濾波的PID控制算法在溫控系統(tǒng)的應(yīng)用[其他][其他]

為了使得溫控系統(tǒng)響應(yīng)更加穩(wěn)定，在PID控制算法中引入了三階離散濾波器對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行濾波，去除了抖動(dòng)噪聲，輸出更為平穩(wěn)的響應(yīng)結(jié)果；此外，設(shè)計(jì)了一種基于STM32微控制器為控制核心的溫度調(diào)控系統(tǒng)，由鉑電阻Pt1000和MAX31865構(gòu)成溫度采集模塊，由半導(dǎo)體制冷器TEC和H橋邏輯器構(gòu)成溫度調(diào)節(jié)模塊，上位機(jī)軟件與下位機(jī)系統(tǒng)使用USB串口通信，將接收的實(shí)時(shí)的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行引入濾波的PID調(diào)節(jié)，將調(diào)節(jié)輸出值發(fā)送給下位機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)一次閉環(huán)的溫度調(diào)節(jié)控制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，引入濾波器的PID控溫度制方法要優(yōu)于結(jié)合Bang-Bang的PID、引入微分先行PID、步進(jìn)式PID、變積分PID，提高了抗干擾的能力，在工程溫度控制方面具有一定的實(shí)用價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：6/9/2022 10:56:00 AM

基于改進(jìn)Clifford混沌系統(tǒng)的圖像加密算法[其他][其他]

信息安全是人們?nèi)找骊P(guān)注的問題，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，很多信息的傳輸都是通過數(shù)字圖像進(jìn)行的。為了減少數(shù)字圖像在信息傳遞過程中存在的安全隱患，改進(jìn)了Clifford系統(tǒng)，通過混沌吸引子圖和Lyapunov指數(shù)分析改進(jìn)的Clifford系統(tǒng)的混沌特性，并且基于改進(jìn)的Clifford系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一種圖像加密新算法。該算法先將明文圖像像素矩陣轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制矩陣，對(duì)二進(jìn)制矩陣的行和列分別進(jìn)行循環(huán)位移；然后再將明文圖像分成9個(gè)大小不同的矩陣塊，對(duì)每個(gè)矩陣塊進(jìn)行置亂操作，在塊置亂時(shí)，塊間結(jié)合混沌序列進(jìn)行置亂，塊內(nèi)進(jìn)行循環(huán)位移，保證了每個(gè)像素點(diǎn)的位置都發(fā)生了變化；最后用混沌序列和置亂后的圖像進(jìn)行異或運(yùn)算，得到最終的密文圖像。仿真實(shí)驗(yàn)以及安全性分析說明該算法具有良好的加密效果。

發(fā)表于：6/9/2022 10:52:00 AM

基于高空VR交互場景的恐懼情緒誘發(fā)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][醫(yī)療電子]

基于高空VR交互場景設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種可提供下肢體感交互的恐懼情緒誘發(fā)系統(tǒng)，通過定制的碳素結(jié)構(gòu)鋼踏板及其底部的雙筒式彈簧單元，可使得人體行走踩踏后產(chǎn)生多角度的應(yīng)力晃動(dòng)，利用匹配的VR跟蹤器可實(shí)現(xiàn)虛擬高空?qǐng)鼍爸械幕蝿?dòng)交互。該系統(tǒng)具有交互顯示、踏板匹配、虛擬場景和實(shí)驗(yàn)管理等功能模塊，可自動(dòng)將誘發(fā)過程中人體的各項(xiàng)生理數(shù)據(jù)、空間位置、時(shí)間信息、任務(wù)績效等數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。

發(fā)表于：6/9/2022 10:46:00 AM

基于Cloud Native的質(zhì)檢信息管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

隨著質(zhì)檢信息管理業(yè)務(wù)的復(fù)雜化，現(xiàn)有的質(zhì)量檢驗(yàn)信息管理系統(tǒng)呈現(xiàn)出對(duì)大數(shù)據(jù)的處理能力不夠、人工操作出錯(cuò)率高、擴(kuò)展性差等問題。提出了一種基于Cloud Native(云原生)的質(zhì)量檢驗(yàn)信息管理系統(tǒng)，并對(duì)Cloud Native技術(shù)進(jìn)行分析研究，明確了Cloud Native技術(shù)的原理和特性。接著結(jié)合質(zhì)量檢驗(yàn)信息管理業(yè)務(wù)的實(shí)際使用情況，對(duì)基于Cloud Native的質(zhì)量檢驗(yàn)信息管理系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)。最后對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了功能和性能測試，驗(yàn)證了整體設(shè)計(jì)方案的有效性。

發(fā)表于：6/9/2022 10:42:00 AM

帶殘余頻偏的LSC-DS-CDMA信號(hào)偽碼估計(jì)[其他][其他]

針對(duì)帶殘余頻偏的長短碼直擴(kuò)碼分多址信號(hào)偽碼估計(jì)問題，首先利用短碼和長碼的周期性分段接收信號(hào)構(gòu)建信號(hào)矩陣；其次采用特征值分解法得到帶殘余載波的用戶特征向量子空間，并采用全數(shù)字鎖相環(huán)跟蹤、消除殘余頻偏；然后利用Givens矩陣對(duì)特征向量組成的荷載矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，提出結(jié)合隨機(jī)差分和模擬退火思想的鯨魚優(yōu)化算法，尋求方差最小化的最佳旋轉(zhuǎn)角，從而估計(jì)各用戶的復(fù)合碼片段并依次拼接；最后利用梅西算法和相關(guān)運(yùn)算估計(jì)各用戶的長碼和短碼。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法對(duì)帶殘余頻偏的LSC-DS-CDMA信號(hào)偽碼估計(jì)的有效性。

發(fā)表于：6/9/2022 10:37:00 AM

基于4/5G融合網(wǎng)絡(luò)QoS差異化服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

隨著5G網(wǎng)絡(luò)的部署和商用，基于業(yè)務(wù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)能力的不同需求，在現(xiàn)網(wǎng)中對(duì)不同用戶進(jìn)行差異化服務(wù)已成為行業(yè)研究熱點(diǎn)。為此提出了一種實(shí)現(xiàn)4/5G網(wǎng)絡(luò)QoS差異化服務(wù)融合部署和統(tǒng)一調(diào)用的方法。該方法包含了4/5G網(wǎng)絡(luò)QoS差異化服務(wù)融合部署的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、QoS平臺(tái)服務(wù)端對(duì)終端4/5G用戶自動(dòng)識(shí)別的方法以及4/5G融合的QoS業(yè)務(wù)端到端流程等。此方案的設(shè)計(jì)使得第三方不需要區(qū)分用戶的4/5G形態(tài)，使用全國統(tǒng)一的調(diào)度接口直接調(diào)用運(yùn)營商的QoS能力，充分發(fā)揮運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢和價(jià)值。

發(fā)表于：6/9/2022 10:33:00 AM

基于VPX開放式架構(gòu)的無線電監(jiān)測平臺(tái)設(shè)計(jì)[可編程邏輯][其他]

無線電監(jiān)測系統(tǒng)對(duì)信號(hào)搜索、截獲、識(shí)別等能力提出了更高的要求，傳統(tǒng)無線電監(jiān)測系統(tǒng)軟硬件標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化不成熟，定制性較強(qiáng)，通用性較差，難以滿足未來對(duì)裝備的需求。結(jié)合軟件無線電的思路，設(shè)計(jì)了一種基于VPX開放式的無線電監(jiān)測平臺(tái)，重點(diǎn)研究了平臺(tái)的硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)和軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)，最后搭建驗(yàn)證平臺(tái)，測試了平臺(tái)的傳輸功能和系統(tǒng)性能，驗(yàn)證了平臺(tái)的可行性。

發(fā)表于：6/9/2022 10:28:00 AM

基于3D傳感器的帶束層糾偏算法[其他][其他]

為了解決帶束層在傳輸時(shí)中心位置發(fā)生偏移的問題，提出了一種基于3D傳感器的帶束層糾偏算法。首先對(duì)3D傳感器采集的輪廓數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使數(shù)據(jù)變得更平滑；其次在糾偏過程中，將帶束層糾偏過程分為上中下3個(gè)區(qū)域，在上邊和下邊區(qū)域采用定邊，中間區(qū)域采用定中，通過在3個(gè)不同區(qū)域計(jì)算不同的位置進(jìn)行實(shí)時(shí)糾偏。最終通過MATLAB進(jìn)行仿真，該算法的糾偏精度可以達(dá)到1 mm以內(nèi)，相比于傳統(tǒng)的單邊糾偏，糾偏精度和糾偏穩(wěn)定性更好。

發(fā)表于：6/9/2022 10:23:00 AM