基于最优小波包基改善高速长输信号的完整性

为了解决理想无损传输线理论在分析高速信号长距离输送时的不适用性的问题,将信号衰减因子引入高速长输信号的反射和串扰分析。围绕由不确定环境骚扰、反射和串扰噪声所引出的高频数字信号的完整性问题,通过对将自底向顶和深度优先相结合的最优小波包基搜索策略的探讨,采用数字仿真与实验数据相结合的方法,提出基于最优小波包基改善高速长输信号完整性的方法。数字仿真结果表明：最优小波包基方法消噪效果优于小波方法或普通小波包方法,可提高高频数字信号的边沿质量,有利于高速长输信号完整性的改善。     

基于小波包-Elman神经网络的电机轴承故障诊断

根据电机滚动轴承振动信号的频域变化特征,通过小波包分析将轴承振动信号分解在不同的频带之内,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用容错性强、动态性能良好的Elman神经网络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现电机轴承故障分类。仿真结果表明,采用小波包和Elman神经网络相结合的方法能更加有效地实现电机轴承的故障诊断。     

基于CNN 和sEMG 的手势识别及康复手套控制

由于sEMG( Surface Electromyography) 对肌肉疲劳、不同患者以及电极位移等都非常敏感,设计一种可 靠、鲁棒的智能手部康复设备仍然是一项艰巨的工作。为此,提出一种基于深度学习的康复手势神经解码方 法,利用患者前臂的表面肌电信号,通过卷积神经网络( CNN: Convolutional Neural Network) 识别患者的手部运 动意图。通过组合特征提取方法,对8 通道肌电信号每个通道的信号进行组合特征提取,组合特征包括小波包 分解能量特征、时域特征和频域特征共32 个特征。将8 个通道特征组成一个8 × 32 的数值矩阵并进行灰度处 理成特征图,再用此特征图训练卷积神经网络,对5 种不同手势进行分类,分类器准确率达到98． 1%。最后通 过STM32 I /O 口根据分类结果输出对应的PWM( Pulse Width Modulation) 控制信号控制康复手套的动作,表明 了该方法的可行性,为深入研究康复手套运动控制奠定了基础。     

数据包的拦截与过滤研究与实现

数据包的拦截与过滤广泛应用于信息安全产品的研发中,如防火墙、入侵检测系统、病毒防范等。本文介绍了NDIS驱动程序结构,给出NDIS中间驱动程序实现网络数据包的拦截方法;并实现了一个基于规则的过滤算法,在过滤算法中引入了一个分层框架。     

依托众创空间应用型高校双创人才培养研究

依托高校国家级众创空间,课题组对应用型高校创新创业人才培养思路进行了探讨,重新设计了基于创新创业课程的人才培养体系,以创新创业模块为途径开展培训,以一站式服务大厅为窗口提供服务,提出了结合学校、用人单位和社会第三方评价的“专业知识+综合能力+职业素养”三位一体评价机制。     

基于包标记的DDoS攻击源追踪方案研究

依据FMS标记思想,结合密码学的数字签名方法,设计了自适应hash签名标记方案AHSM。该方案是在包经过的路由器处,路由器按一个变化的概率对包进行hash签名。采用hash签名,签名速度快、误报率低、重构开销小,实现了IP地址的防篡改和发送者的不可否认,能有效地防止路由器假冒。采用变化的概率,可以减少受害者重构攻击路径时所需的数据包数,提高了追踪速度。     

包壳相关行为对严重事故进程的影响分析

严重事故工况下,锆合金包壳与水剧烈反应,产生氢气并释放大量热量,会导致堆芯熔化。熔化的锆合金包壳发生共晶反应,二氧化铀与二氧化锆在低于其熔点时发生熔化,将对堆芯熔毁事故进程产生显著影响。本文使用一体化严重事故分析程序,研究百万千万级压水堆核电站发生全场断电叠加破口事故下,包壳行为对严重事故进程的影响。分析结果表明,锆水反应精细化计算模型修改后,全场断电叠加大破口事故下堆芯产氢量减少24.1 Kg;共晶反应能够加速熔融物向下封头迁移同时延长堆芯失效时间。     

基于振动信号降噪的钢板件损伤定位

为了实现汽车船舶等行业中钢板件的结构健康监测,针对冲击、碰撞损伤发生时的振动信号,提出了一种结合小波包阈值降噪(WPT)和集合经验模态分解(EEMD)降噪的方法来提高损伤源的定位精度。首先,设计了动态环境下钢板件的冲击损伤试验系统并进行实验方案设计,采集了损伤时刻数据;其次,通过对损伤信号进行WPT-EEMD降噪有效提高信噪比,并利用阈值检测获得信号到达各传感器的时间;最后,基于延时叠加算法,完成了钢板件中损伤区域的定位成像。实验结果表明,该方法可在动态环境下有效定位出钢板件上冲击损伤发生的位置,为解决动态无损监测问题提供了思路。     

木鱼包滑坡变形与库水位相关性定量化分析

为研究库水位高程、降雨量对三峡木鱼包滑坡变形的影响,分别从定性与定量的角度分析了位移数据与库水位高程数据、降雨量数据之间的相关性。通过对长期监测数据的定性分析,认为水位高程是影响木鱼包滑坡变形的主要因素,并根据滑坡变形速率的大小将变形过程划分为3个阶段;对多年月监测数据的计算得出滑坡的位移量数据与2个月前的水位高程数据之间的斯皮尔曼相关系数的均值最大,为0.409(中等正相关),而与任意时期的降雨量数据之间的相关系数几乎小于0.2;日监测数据的计算得出滞后期为40 d时滑坡变形数据与库水位高程数据之间的相关系数的均值最大,为0.622(强正相关)。综上可知木鱼包滑坡变形对库水位变动的响应较为明显,并且在时间上存在约40 d的滞后期,而降雨量对木鱼包滑坡变形的影响并不明显。本文所取得结论与其他学者对木鱼包滑坡的认识基本一致,说明相关性的定量计算能够在滑坡变形影响因素方面的研究提供一定的科学依据。     

双语表情包中英、汉语的形式特征与话语分工

基于话语分析法,以虚拟网络空间中的英汉双语表情包语料为研究对象的解释性研究发现,双语表情包中英语和汉语的表现形式各自发生了不同特征的变异,具体表现为7种话语形式。英语的变异形式为汉语化英语,即英语表征呈现出语法失调和语码转换特点,语法失调的程度又决定了变异程度;汉语的变异形式为碎片化与网络语言化,具体表现为句子短小、网络热点词的频繁使用以及标点符号的缺失。同时,英汉双语间不同的表现形式匹配了不同的话语分工,英语具有延异性功能,而汉语具有趋同性功能。英汉双语的整合性并置创造了英汉双语表情包全新的语言变异景观。