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1.
2.
针对运行于高架桥上高铁引发的震源, 基于对移动组合源形成的波场传播的理论分析, 提出一种利用多台互相关测量高铁波场视速度的方法。然后, 生成分层介质条件下的高铁波场合成数据, 计算信号视速度, 并通过与理论结果的对比, 验证方法的正确性。 相似文献
3.
基于合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术,结合热点分析和机器学习算法,进行区域高形变斜坡自动提取和潜在滑坡人工智能识别研究,以提升潜在滑坡识别效率和准确性,解决传统人工调查和目视解译无法有效识别位于高位、隐蔽性较强的潜在滑坡问题.结果表明,基于热点分析自动提取20处高形变区域,提取正确率、错分率和漏分率分别为74.31%、25.69%和11.80%,证实热点分析方法能够有效应用于InSAR高形变区自动识别和提取.基于识别的高形变区,结合历史滑坡灾害发育特征,利用机器学习算法建立潜在滑坡预测模型,采用表现最佳的自适应提升模型对自动提取区域进行预测,预测召回率和准确率分别为81%和65%,能够实现潜在滑坡的有效识别. 相似文献
4.
从非均匀声场偏移角度研究汽车风洞流场外测量得到纯音信号声幅值伴随风速大幅变化的机理。以汽车表面可控声源为试验研究对象进行风洞试验,通过传声器获得不同风速下纯音声压级波动幅度,并使用传声器阵列观察到声场的非均匀分布。基于点声源干涉理论模拟重构了非均匀声场,参数化分析了各个反射壁面影响。根据几何声学理论推导剪切层折射产生的声场偏移,较为准确地预测了不同试验风速下纯音幅值变化的趋势。结果证明干涉产生非均匀声场经剪切层折射后偏移是风洞纯音幅值波动的根本原因,使用该声场重构方法能有效减小误差。 相似文献
5.
为解决当前OFDM网络信道噪声消除算法难以规避信道中的窄带莱斯噪声,且抗信道衰落能力不强,以及信道间普遍存在严重的频率干涉问题,提出了一种基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法.首先,根据各个传输子信道具有差异化的频率载波特性,将传输子信道等价为接收背景中的接收点,从而构建了超螺旋接收结构,有效消除不同传输子信道间存在的频率干扰特性,降低信道窄带莱斯噪声对信号预发射过程的衰落影响;随后,基于角度识别方式进行锐-钝识别,并结合拐点思想,采用序列重排技术,将待发射信号进行消波处理,并进行自旋精度提升,从而提高了其抗窄带莱斯噪声的性能.仿真实验表明:与常见的超高频精度自适应机制(UHF adaptive,UHFA)、共线度自旋精度提升机制(the degree of accuracy of collinear spin,DACS)相比,本文算法与理想状态下的OFDM功率谱密度曲线最为接近,具有更高的信号增益水平与更低的信道误码率. 相似文献
6.
现有航空发动机气动力降阶模型的研究主要集中在叶片颤振方向,对动静叶干涉引起叶栅气动力变化的问题没有讨论。其中背压扰动是动静叶干涉影响上游叶栅气动力的重要因素。通过对背压扰动的傅里叶分解,分别计算分解背压扰动所得各谐波引起的叶栅气动力响应,由此建立了基于谐波平衡法的背压扰动叶栅气动力降阶模型。在此基础上,研究了各谐波幅值对气动力降阶模型精度的影响。算例的结果表明:提出的方法能非常好地描述动静叶干涉中背压对上游叶栅气动力的影响;根据幅值大小选择主谐波,可以在不大幅降低气动力降阶模型精度的情况下减少待定参数的个数;利用该方法可准确确定任意时刻动静叶干涉中背压扰动叶栅的气动力。 相似文献
7.
8.
针对载波电子散斑干涉(CESPI)偏转物面调制法出现的载波相关条纹的调制频率(f)的合理取值问题,通过CESPI迈克尔逊测量系统光路图分析了偏转角(Δα)与调制频率之间关系,根据散斑大小与散斑空间位移间的相关约束条件,推导出载波相关条纹调制频率的极大值公式;根据载波相关条纹图的频谱分离要求,推导了载波相关条纹调制频率的极小值公式.为了有效提高调制频率,提出了一种基于偏转参考镜面的调制方法,并建立了几何光路模型进行理论分析.实验结果表明:该方法能克服散斑尺寸对调制频率的约束,可以有效提高载波相关条纹的调制频率,特别适用于大载荷形变的CESPI测量. 相似文献
9.
研究通过对番茄MSI2 like蛋白序列与其它模式植物的蛋白序列进行同源性比对, 发现番茄MSI2 like与马铃薯的同源性最高; 另外还预测了其蛋白质的理化性质及三级结构. 酵母双杂交实验证明, MSI2 like与UV Damaged DNA Binding Protein 1(DDB1)具有相互作用. 同时, 利用RNA干涉技术构建植物双元载体, 农杆菌介导法转化番茄得到转基因植株, 该转基因植株在干旱胁迫条件下有一定的抗旱功能. 再利用实时荧光定量PCR分析MSI2 like基因表达的组织差异性, 发现它在各个组织中都表达, 但是在生殖器官花中的表达量明显较其他组织高. 相似文献
10.
针对传统甚长基线干涉测量(very long baseline interferometry,VLBI)并行处理方法存在逻辑复杂、数据存储和计算扩展性较差等缺点,基于MapReduce模型设计了一种VLBI观测数据相关的并行处理方法。该方法采用模型周期作为数据并行处理基本单元,构建数据关联算法分割观测数据使各台站同一模型周期数据对齐到同一波前,设计实现数据相关计算的Map过程,使用Reduce对各模型周期结果进行综合处理以得到最终结果。实验结果表明:该方法在积分周期包含的模型周期数量大于节点CPU核数时性能比传统方式低25%左右,在积分周期包含的模型周期数量小于节点CPU核数时通常能提供更高的计算效率,并且能简化VLBI并行相关处理的复杂度,具有更好的数据存储和计算可扩展性。 相似文献