基于协同表示的声振传感器网络车辆分类识别

针对使用单一信号分类的现有车辆识别技术的不足,提出了一种基于声音信号与振动信号协同表示的车辆分类识别方法.利用梅尔倒谱系数(MFCC)提取车辆的声音信号和振动信号特征,分别对提取的2种信号特征进行多任务训练分类,以获得多任务协同表示的重构误差并对其进行加权处理,得出被检测目标的分类识别结果.结果表明,所提出的车辆分类识别方法对于车辆目标具有较好的分类效果和较高的识别效率.     

尖端导体表面附近的电场特性

以圆锥形导体为研究对象,从求拉普拉斯方程在边界条件下的解出发,得到尖端导体附近的电势分布和等势线方程。利用场强与电势的关系,导出尖端导体表面附近电场强度的数学表达式及其表面面电荷密度。用计算工具软件M athem atica作出相应的等势线簇图形。