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三电平中点钳位逆变器由于具有低谐波和波形质量好而备受关注;然而为了实现光伏等分布式电源高电压,需要增加DC/DC才能实现升压和逆变功能,这降低了系统效率。为了解决上述问题,研究了Z源三电平中点钳位逆变器。传统的同相电压偏移(phase disposition,PD)的方法虽然能够减少开关次数和降低开关损耗,但是升压能力不够。提出一种恒最大化升压方法,能够在任何调制比情况下实现最大化的升压;而且能够消除低频纹波和减少电压应力的作用。详细地分析了升压比和开关频率之间的关系;并通过仿真和实验证明了所提算法方法的有效性。 相似文献
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针对传统指纹识别方法存在准确率低、推理速度慢等问题,提出了一种应用于指纹识别和匹配的深度学习模型Finger-mixNet指纹识别算法。Finger-mixNet模型基于卷积神经网络和Transformer结构进行关联融合,包括两个核心模块共同表征指纹识别任务的深度特征。Network-C模块基于卷积神经网络获取浅层纹理特征,Network-TC模块基于自注意力机制和卷积共同捕捉指纹深度特征信息,在获得对重点区域注意力的同时,具有比传统卷积更小的计算开销。为证明模型的有效性,在自建的指纹数据集和公共数据集中对模型进行了测试,在自建数据集中Finger-mixNet达到了97.1%的识别准确率,在公共数据集中也取得了98.3%的识别准确率,除此之外Finger-mixNet在保持高识别率同时在上述两种数据集中均能保持200FPS的识别速度。 相似文献
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利用fMRI脑成像技术探讨了图形形状和颜色特征绑定的神经机制。根据图形不同特征设计了一种形状和颜色相互对比的实验任务,任务涉及到形状和颜色特征绑定问题。利用广义线性模型和BOLD信号分析法进行分析,结果发现:与控制任务相比,图像对比任务在枕叶、颞叶中回和下回、右侧中央前回、额叶上/中回等脑区有显著激活。简单任务激活区域较复杂任务较少,且知觉信息整合与右侧前额叶有关。 相似文献
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功能磁共振成像(fMRI)作为一种工具,用于预测临床信息,如疾病的诊断及预测等,然而由于fMRI数据的高维性使得对其进行数据分析成为一个重要的研究课题,独立成分分析算法(ICA)常用于任务态下的fMRI数据的处理.本文提出将独立成分分析和默认模式脑网络(DMN)结合的方法,并将其应用于静息态的fMRI数据,可以根据大脑静息态下fMRI数据诊断出是否患有抑郁症,实验结果表明,此方法对处理静息态的fMRI数据的处理有一定的效果,正确率达到73.68%,可以为抑郁症患者提供辅助诊断治疗方法. 相似文献
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