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1.
针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。 相似文献
2.
为了探究花岗岩型铀矿石在微波照射下的裂隙演化和强度变化规律及破碎特征。利用JYC-3型微波高温焙烧炉,微波功率为1 kW、2 kW和3 kW分别对干燥试样和水饱和试样照射30 min和45 min,再进行自然冷却和水淬冷却;采用RMT-150B岩石力学试验机对冷却后的试样进行单轴压缩试验,分析其裂隙演化和强度变化规律及其破碎特征。研究结果表明:铀矿石试样的抗压强度随微波功率的增加而急剧降低,微波功率从1 kW上升到2 kW时,铀矿石试样的抗压强度降低了10.63%;微波功率从2 kW上升到3 kW时,铀矿石试样的抗压强度降低了21.3%;功率相同时增强照射时间能有效的降低试样的抗压强度;水淬冷却后试样的抗压强度比自然冷却的强度低;微波照射下水饱和试样比干燥试样更容易在早期开裂。 相似文献
3.
主要工作集中在医疗数据的预处理和神经网络模型的训练.首先结合数据挖掘和自然语言处理技术,在保留医疗数据语义基础上对分词工具语料库进行补充,将中文数据分词,同时对其中大量冗余信息进行清洗,将中文数据转换成计算机可识别的编码,其次利用多种经典热门的神经网络模型来训练医疗数据,同时对比基于传统决策树模型的GBDT模型的训练结果,最后实验结果证明,对于多种疾病诊断,神经网络模型的效果要优于其他模型,诊断准确率接近90%. 相似文献
4.
考虑到在实际应用中学生在做题时的猜测和失误(统称为噪音)会影响探索性因素分析法所使用的四分相关矩阵的质量,该文提出四分相关矩阵的一种噪音修正方法,并将其应用于Q矩阵标定.模拟研究结果表明:猜测和失误这2种噪音会对Q矩阵的标定产生不利的影响; 基于修正后的四分相关矩阵的探索性因素分析法,在样本量较大和噪音较大等情况下,均能有效地提高Q矩阵标定的准确率. 相似文献
5.
近年来有机物的污染使饮用水安全问题备受关注。由于水中有机物具有浓度低、组分复杂、干扰物质多、易受环境影响等特点,通常需要采用复杂的提取、净化、浓缩等有机物处理技术才能进行分析测定。在饮用水有机物的检测分析中,用时最长,最容易导致结果误差的步骤就是预处理技术。本文主要对目前常用的顶空、吹扫捕集、固相萃取、固相微萃取等样品预处理技术进行介绍,为饮用水有机物检测分析中预处理技术的选择提供一些参考。 相似文献
6.
厌氧处理结合超声空化高效破解剩余污泥 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高超声空化破解剩余污泥的效率,进而提高污泥的可生化性能,提出先进行短时间的厌氧处理,再进行超声空化的破解方案;并对厌氧0~6 d的污泥进行了超声破解实验研究.实验结果显示:随着厌氧时间的增加,污泥自身性质发生较大改变,如化学需氧量(COD)、肽聚糖浓度大幅度增加,p H值明显降低等;对厌氧污泥进行破解,其破解效果优于新鲜污泥:对厌氧6 d的污泥进行破解,其COD浓度是新鲜污泥的99.3倍,是新鲜污泥破解后的9.5倍.厌氧处理可以降低污泥的破解难度,在较大程度上提高超声空化强度,该工艺可以实现高效破解剩余污泥的目的. 相似文献
7.
文章通过以水生植物菹草为研究对象,对水生植物制备生物乙醇和甲烷过程进行了比较分析,并利用稀酸处理提高其生物可降解性。试验结果表明:对于产乙醇过程,最优的预处理条件为硫酸质量分数2%、温度125℃、时间2h,在此条件下,乙醇产量达75.70mg/g;而对于产甲烷过程,最优的预处理条件为硫酸质量分数2%、温度115℃、时间2h,最大产甲烷量为110.56mL/g。X射线衍射仪分析结果显示稀酸预处理后菹草纤维素结构受到不同程度的破坏。分析表明厌氧产甲烷过程效率更高,更适于菹草资源化。研究结果可为水生植物的能源化利用提供技术参考。 相似文献
8.
C&I(chopping and interleaving)干扰是一种针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达的典型干扰样式, 干扰子信号调频斜率与雷达发射信号相同, 利用信号处理工具分离真实回波与干扰信号难度较大。针对该问题, 以LFM相参雷达抗自卫式C&I干扰为背景, 提出基于回波预处理和相参积累的干扰抑制算法。根据估计的回波时延, 设置距离窗截取受干扰回波段, 在此基础上, 通过对回波预处理, 改变不同重复周期内假目标的快时间位置分布, 通过相参积累实现干扰抑制。仿真试验表明, 所提算法能够有效抑制强干扰背景下的C&I干扰, 干扰抑制后真实目标检测概率大幅提高, 虚假目标数量明显减少。 相似文献
9.
为了研究自动驾驶汽车交通协调性的主客观映射评价模型,以高速公路匝道汇入为研究场景,首先基于自然驾驶数据的交互样本数据,以自车平均行驶速度、并线时刻侧向速度、并线时刻车头TTC、并线时刻两车相对侧向速度和对手车减速程度等客观指标数据和交通协调性主观评价结果作为模型输入和输出,构建映射评价模型;然后设计2×2交叉对比实验,并分析数据预处理方法及神经网络类型对评价模型效果的影响。研究结果显示,基于线性函数归一化处理的BP神经网络模型和Dropout神经网络模型总精度分别为95.71%和80.00%,基于阶梯函数归一化处理的BP神经网络模型和Dropout神经网络模型总精度分别为94.60%和73.25%。由此可见,模型评价效果较好,所建立的客观表征指标集能够较好地表达专家对车辆交通协调性表现的评价。在建模方法方面,基于BP神经网络的映射评价模型的表现优于Dropout神经网络模型,能够根据客观数据更准确地得到符合专家评判标准的评价结果。在样本数据预处理方法方面,线性函数归一化处理方法能够在消除数据间数量级差异的同时保留客观表征指标集数据在不同样本之间的差异,能提高映射评价模型的评价精度。因此,在小样本数据量下,基于线性函数归一化和BP神经网络的映射评价模型构建方案的评价效果更优。 相似文献
10.
为解决由于疲劳驾驶导致交通事故的问题,采用视频图像分析技术处理疲劳的相关特征,运用基于训练的 Adaboost 人脸检测算法精确定位司机脸部和眼睛区域,实时采集眼睛二值化区域面积,采用阈值比较法进行眨眼判断,并提取眼皮疲劳参数 AECS( Average Eyelid Closing Speed) 和 PERCLOS( Percent Eyelid Closure over the Pupil Time) ,进行综合疲劳状态分析,最终确定是否疲劳驾驶。实验结果显示,人脸和人眼检测的精度都有较大程度提高,设计的软件可实时监测驾驶员疲劳状态,有效防止疲劳驾驶。 相似文献