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空间非合作目标轨道机动特征参数检测方法: 1; 作者邓豪张新 +2 位作者龚柏春韩飞宁昕《宇航学报》北大核心 2025年第1期168-180,共13页; 针对现有空间非合作目标机动检测方法难以给出目标机动速度和准确机动时刻的难题,提出了一种基于短弧历史数据的机动特征参数检测方法。首先,建立了追踪器轨道坐标系基准的J2项摄动条件下,相对运动动力学模型和视线角测量模型。然后,设... 展开更多; 关键词空间态势感知机动特征参数检测短弧历史数据批最小二乘; 在线阅读下载PDF 职称材料

小波变换在声发射信号特征参数检测中的应用被引量：14: 2; 作者李录平邹新元唐月清《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期67-68,81,共3页; 本文论述了小波变换在声发射信号的事件计数特征参数检测中应用的理论和方法。用小波变换来检测声发射信号的事件计数特征参数 ,其准确率与域值电平的取值大小无关 ,从而可大大提高声发射信号特征参数检测的准确率。该方法可用于旋转机... 展开更多; 关键词小波变换声发射信号事件计数率旋转机械故障诊断声发射检测特征参数检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

心电信号QRS波群检测算法研究被引量：37: 3; 作者苏丽赵国良李东明《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期513-517,共5页; 心电信号特征参数的提取和识别是心电图分析和诊断的基础.在心电信号的分析中,快速准确地检出QRS波群非常重要,它是计算相关参数和诊断的前提.该文对QRS波群的检测算法进行了研究,对传统差分阈值法在R波检测中存在的一些问题加以改进,... 展开更多; 关键词心电图 QRS波群特征参数检测差分阈值法; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种应用于半导体制造业的支持向量机SVM检测方法: 4; 作者王艳生俞微魏峥颖《集成电路应用》 2019年第8期56-59,共4页; 提出一种支持向量机SVM的检测方法,用于半导体制造过程中特征参数检测。首先对SVM模型进行分析,结果显示2D SVM和模糊SVM模型效果最佳。然后提出一种将2D SVM和模糊SVM这两种模型结合的方法,证明了这种方法更有利于半导体晶圆厂检测产... 展开更多; 关键词集成电路制造机器学习支持向量机SVM 特征参数检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名空间非合作目标轨道机动特征参数检测方法: 1; 作者邓豪张新龚柏春韩飞宁昕; 机构南京航空航天大学航天学院上海航天控制技术研究所西北工业大学航天学院; 出处《宇航学报》北大核心 2025年第1期168-180,共13页; 基金国家自然科学基金(12272168) 空间智能控制技术全国重点实验室开放基金(HTKJ2023KL502015)。; 文摘针对现有空间非合作目标机动检测方法难以给出目标机动速度和准确机动时刻的难题,提出了一种基于短弧历史数据的机动特征参数检测方法。首先,建立了追踪器轨道坐标系基准的J2项摄动条件下,相对运动动力学模型和视线角测量模型。然后,设计了利用短弧相对轨道历史数据正向和反向演化交汇的机动特征参数检测方案,并建立了基于批处理最小二乘的求解算法模型,用于平滑噪声影响,获取高精度机动特征参数解。最后,对所提算法进行了数值仿真验证,并对相对轨道构型、机动量大小以及量测噪声等关键因素的敏感性进行了仿真分析。仿真结果表明,机动速度求解误差均值在0.008 m/s以内,机动时刻定位误差均值和均方差分别不超过2 s和14 s。; 关键词空间态势感知机动特征参数检测短弧历史数据批最小二乘; Keywords Space situational awareness Maneuver characteristic parameters detection Short-arc historical data Batch least squares; 分类号 V448.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小波变换在声发射信号特征参数检测中的应用被引量：14: 2; 作者李录平邹新元唐月清; 机构长沙电力学院振动与噪声实验研究室; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期67-68,81,共3页; 文摘本文论述了小波变换在声发射信号的事件计数特征参数检测中应用的理论和方法。用小波变换来检测声发射信号的事件计数特征参数 ,其准确率与域值电平的取值大小无关 ,从而可大大提高声发射信号特征参数检测的准确率。该方法可用于旋转机械 (特别是大型汽轮发电机组 )的碰磨故障和裂纹故障的检测。; 关键词小波变换声发射信号事件计数率旋转机械故障诊断声发射检测特征参数检测; Keywords wavelet transform,emission signal,event count rate; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化] TB52 [理学—声学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名心电信号QRS波群检测算法研究被引量：37: 3; 作者苏丽赵国良李东明; 机构哈尔滨工程大学自动化学院; 出处《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期513-517,共5页; 基金黑龙江省信息产业厅信息产业化基金资助项目(FX-02-048); 文摘心电信号特征参数的提取和识别是心电图分析和诊断的基础.在心电信号的分析中,快速准确地检出QRS波群非常重要,它是计算相关参数和诊断的前提.该文对QRS波群的检测算法进行了研究,对传统差分阈值法在R波检测中存在的一些问题加以改进,将正向和倒置R波分开检测,提出了在自适应差分阈值法检测正向R波的基础上,用幅值基线比较法检测倒置R波的检测方法.在Q、S波检测方面,文章以差分法为基础,给出了Q、S波定位的一种简便易行的方法.利用美国麻省理工学院的MIT_BIH心电数据库和临床实测数据对以上方法进行验证,QRS波群的检出率高达99.4%以上.实验结果表明,该方法简单有效、准确率高,适于实际应用。; 关键词心电图 QRS波群特征参数检测差分阈值法; Keywords electrocardiogram（ECG） QRS complexes detection of characteristic parameters difference threshold algorithm; 分类号 R318.04 [医药卫生—生物医学工程] TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种应用于半导体制造业的支持向量机SVM检测方法: 4; 作者王艳生俞微魏峥颖; 机构上海华力微电子有限公司; 出处《集成电路应用》 2019年第8期56-59,共4页; 基金上海市经济和信息化委员会软件和集成电路产业发展专项基金(1500204); 文摘提出一种支持向量机SVM的检测方法,用于半导体制造过程中特征参数检测。首先对SVM模型进行分析,结果显示2D SVM和模糊SVM模型效果最佳。然后提出一种将2D SVM和模糊SVM这两种模型结合的方法,证明了这种方法更有利于半导体晶圆厂检测产品的各种特征参数。; 关键词集成电路制造机器学习支持向量机SVM 特征参数检测; Keywords IC manufacturing machine learning support vector machine SVM feature parameter detection; 分类号 TN405 [电子电信—微电子学与固体电子学] TN407 [电子电信—微电子学与固体电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	空间非合作目标轨道机动特征参数检测方法	邓豪张新龚柏春韩飞宁昕	《宇航学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	小波变换在声发射信号特征参数检测中的应用	李录平邹新元唐月清	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2001	14	在线阅读下载PDF 职称材料
3	心电信号QRS波群检测算法研究	苏丽赵国良李东明	《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2005	37	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种应用于半导体制造业的支持向量机SVM检测方法	王艳生俞微魏峥颖	《集成电路应用》	2019	0	在线阅读下载PDF 职称材料