谈物理在生活中的应用

对于每个学生来说一点物理都不陌生,学习了物理知识以后,生活中的一些难以理解的现象瞬间明朗。这是因为物理涉及到了生活中的方方面面,小到肉眼看不到的微观粒子,大到宇宙星辰。因此,在学会高中物理的物理知识后,就应该将物理知识融入到生活中,发现生活中的物理现象来加深对这些物理知识的印象,这也是学习物理知识的一个重要技能和目的。文章从生活中常见的物理现象着手分析,选取生活中常见的物理现象对物理在生活中的应用进行简要地分析,进而达到让人们了解物理知识的目的。     

基于小波散射深度序列神经网络的制动噪声分类识别

为实现对制动噪声的智能化识别,研究了一种小波散射结合深度序列神经网络的识别方法。采用3层小波散射变换构造出制动噪声相应卡钳振动信号的小波散射多维特征向量。首先,以单层一维卷积神经网络（1DCNN）和单层双向长短时记忆网络（BiLSTM）为基础,将小波散射特征以序列形式和分别输入方式进行训练和测试;结果显示,与短时能量和短时平均过零率这类一维序列输入相比,小波散射变换多维特征输入能够大幅提高分类准确率。其次,针对网络欠拟合状况,建立的4层深度1DCNN与3层深度BiLSTM网络相比,其基础网络具有更强的特征捕捉能力,均进一步提高了制动噪声分类准确率。根据分类性能指标F₁,4层1DCNN的整体性能均超过3层BiLSTM网络,并且具有训练参数数量较少的优越性。