基于对偶基的比特并行算法实现RS编码

以DVB-C系统中的RS编码为例，参照Berlekamp比特串行乘法器，提出了一种基于对偶基的比特并行乘法器的方法来实现RS编码器，可以达到较高的吞吐率，从而可以采用FTGA／CPLD实现高速RS编码。     

谈低温的获得及绝对零度不能达到原理

简述了不同制冷方法及绝本对零度不能达到的原理．     

基于多尺度排列熵和正则化RVFL的高压隔膜泵单向阀故障诊断

高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy,MPE）和正则化随机向量函数链接（Random Vector Functional Link,RVFL）网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）获得既定的若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%.     

斜流式气波制冷机制冷性能数值模拟研究

提出一种波转子为锥形结构的斜流式气波制冷机,能够提供一定的离心效果.建立了从0°(轴流式)至90°(径流式)不同锥角的波转子数值模型,通过Ansys Fluent模拟其增压和制冷性能.在同样的工况和结构参数下,斜流式气波制冷机具有比轴流式更高的循环压差,比径流式更低的轴功消耗,其制冷效果高于二者且随锥角增大先增大后减小,在锥角为12°时达到最优,制冷温降和等熵效率相较轴流式分别高9.59℃和13.8%,相较径流式分别高20.48℃和30.9%.然后固定锥角12°,探究一定范围内转速和压比对性能的影响.结果表明,增压效果随转速增大而提升,制冷效果在转速2 500 r/min时最优;压比增大会使循环压差降低,但制冷温降和等熵效率均有所提升.     

选区激光熔化FeCoNiCr系高熵合金微观组织的实验研究

介绍了关于选区激光熔化的热分析理论,利用选区激光熔化技术制备FeCoNiCrAl_0.5和FeCoNiCrAl_0.8高熵合金试件.利用超景深显微镜对试件微观组织进行观测,分析了粉末粒径、元素含量,以及工艺参数等因素对选区激光熔化高熵合金的微观组织的影响.结果表明,随着激光功率增大,试件顶部等轴晶的占比越来越少,尺寸越来越细小,试件底部组织中枝晶的占比逐渐增多,尺寸不断增大;随着扫描速度增大,高熵合金试件底部组织中枝晶尺寸逐渐减小、宽度变窄;搭接率对高熵合金试件微观组织影响较小;制得的高熵合金试件存在着裂纹、凹陷及气孔等缺陷.     

基于不确定性测度的犹豫模糊决策模型

针对已有犹豫模糊熵测度计算复杂、区分能力弱等问题,在综合衡量犹豫模糊元自身不确定性及其所表达信息不确定性的基础上,以凸组合的形式设计了混合型犹豫模糊熵和交叉熵测度。混合型犹豫模糊交叉熵测度用于度量两个犹豫模糊元之间的区分程度,它和混合型犹豫模糊熵测度一起统一于犹豫模糊元的不确定性测度。与已有的犹豫模糊不确定性测度相比,混合型熵测度具有结构简单、物理意义明确、区分能力强等优势;而混合型交叉熵测度则具有自然的对称性。然后,基于混合型犹豫模糊熵和交叉熵测度构建了属性权重未知条件下的多属性决策模型,并将其应用于无人机作战效能评估。     

基于多级频谱分析和能熵比的应答器系统设计

为解决传统应答器系统在模拟不同距离水下目标时易受强噪声干扰及转发时延精度不高的问题,提出一种粗-细两级波达时刻估计方法并开发一套高精度时延的可靠应答器系统.该系统主要由以信号采集、信号处理为主的上位机和以功率放大器、换能器为主的下位机组成.其中上位机利用多级频谱分析及其峰均比大于设定门限进行粗估计,初步获取信号的波头;再利用基于能熵比的双门限检测算法进行细估计,获得更精准的波达时刻,进而解决了时延不准的问题;最后,系统下位机通过 TCP 接收上位机传输的应答信号并在预定时刻应答回波信号.湖试结果显示,该系统的时延误差小于 40 ms,具有高精度的转发时延优势,并且在强噪声干扰下具有良好的鲁棒性.     

基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析

针对传统情感分析模型将单词或词语作为单一嵌入,而忽略句子之间依存信息和位置信息的问题,提出基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析模型（Based on Bi-GRU and Hierarchical Attention,BGHA）。首先,将文本数据转成词向量再加入位置编码信息,得到包含位置和语义信息的词向量后通过双向门控机制提取上下文特征;接着,分别在单词注意力层和句子注意力层用注意力机制对特征分配权重,突出重点词和重点句信息;最后,结合给定的方面信息选择性提取与其较匹配的情感特征。在SemEval 2014、SemEval 2016和Twitter短文本评论数据集上的实验结果表示,BGHA模型的准确率对比其他模型都有不同程度的提高,证明了模型的有效性。     

〔23，12，7〕Golay码的改进译码算法

ＭａｒｉｏＢｌａｕｍ和ＪｅｈｏｓｈｕａＢｒｕｃｋ提出了一种基于［２３,１２,７］Ｇｏｌａｙ码校验矩阵＂设计＂特性的译码算法,和其它的Ｇｏｌａｙ码译码算法相比,这种译码算法的复杂度最小,但它不便于用集成器件实现和不便于完全集成化,作者对该算法进行了改进,使其易于集成实现;同时使［２３,１２,７］Ｇｏｌａｙ码译码算法进一步简化．对其复杂度分析证明,当误码率≤１０％时,作者所设计的译码算法优于其它译码算法。     

模型故障诊断中测量点优选的一类期望熵法

基于“第１原理”的诊断方法,给出二个极优的测量点选择方法,其时间复杂性为０,算例表明通用性好,精确性高,与ｄｅ Ｋｌｅｅｒ法不同,文中使用二值的结构模型,用结构信息划分候选诊断。