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考虑强噪声干扰的数字音频信号质量增强方法 被引量:2
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作者 张冰 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期73-76,共4页
针对数字音频信号中有效特征易被强噪声掩盖、时频域特性混淆,进而导致音频清晰度不足、可懂度大幅下降的问题,文中提出考虑强噪声干扰的数字音频信号质量增强方法。基于时段定位方法对强噪声实施预处理实现信号初步增强后,对目标时段... 针对数字音频信号中有效特征易被强噪声掩盖、时频域特性混淆,进而导致音频清晰度不足、可懂度大幅下降的问题,文中提出考虑强噪声干扰的数字音频信号质量增强方法。基于时段定位方法对强噪声实施预处理实现信号初步增强后,对目标时段数字音频信号进行短时傅里叶变换,映射至梅尔频率尺度,得到目标时段内含残留强噪声音频信号的精细特征。通过奇异值分解分离音频与噪声特征,经反对角线元素平均与特征逆转换,输出质量增强的数字音频信号。实验结果表明,所提方法可将SNR提升最高达7.2 dB,即便在-10 dB极端强噪声下,该方法仍展现出跨类型、跨强度的稳定增强优势,是一种具有普遍性、高效性的数字音频信息质量增强方法。 展开更多
关键词 强噪声干扰 数字音频信号 信号质量增强 短时傅里叶变换 梅尔频率倒谱 HANKEL矩阵
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混流式水轮机转轮叶片断裂试验
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作者 姬升阳 刘志辉 +3 位作者 魏学锋 蒋雄 李黎浩 李超顺 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第5期1813-1822,共10页
水轮机转轮叶片出现裂纹甚至断裂将严重影响水电机组的运行稳定性。混流式水轮机转轮叶片是很复杂的扭曲形体且封闭在机组内部,很难在其真机或模型机组上开展裂纹或断裂试验。针对大型水电站混流式水轮机ZG06Cr13Ni4Mo材质转轮叶片,开... 水轮机转轮叶片出现裂纹甚至断裂将严重影响水电机组的运行稳定性。混流式水轮机转轮叶片是很复杂的扭曲形体且封闭在机组内部,很难在其真机或模型机组上开展裂纹或断裂试验。针对大型水电站混流式水轮机ZG06Cr13Ni4Mo材质转轮叶片,开展了转轮流固耦合数值模拟和断铅试验,对收集到的声发射信号实施小波降噪处理、快速傅里叶变换及短时傅里叶变换,对其信号进行分析,结果表明:该水轮机转轮叶片断裂信号的特征频段为200~320 kHz。研究结果为该电站水轮机转轮叶片发生断裂提供了判断频段信号,为机组停机和检修提供量化预警阈值与决策依据。 展开更多
关键词 水轮机转轮叶片 流固耦合 断铅试验 小波降噪 快速傅里叶变换 短时傅里叶变换
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机载长合成孔径时间海面运动舰船高分辨SAR成像算法
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作者 陈凯 赵永波 +2 位作者 刘仍莉 邓海涛 孙龙 《系统工程与电子技术》 北大核心 2026年第2期456-465,共10页
为解决海面运动舰船因转动分量不足使得逆合成孔径雷达处理成像分辨率低,以及舰船的非合作性运动导致合成孔径雷达成像散焦的问题,提出一种机载长合成孔径时间海面运动舰船高分辨合成孔径雷达成像算法。首先基于子孔径成像处理完成舰船... 为解决海面运动舰船因转动分量不足使得逆合成孔径雷达处理成像分辨率低,以及舰船的非合作性运动导致合成孔径雷达成像散焦的问题,提出一种机载长合成孔径时间海面运动舰船高分辨合成孔径雷达成像算法。首先基于子孔径成像处理完成舰船目标检测和信号提取,接着利用子孔径之间距离多普勒自适应相关搜索完成舰船信号全孔径归集。在舰船信号集合的过程中,同步完成距离对齐和平动误差补偿。最后利用基于匹配傅里叶变换的方法进行舰船的转动参数估计,实现转动误差补偿,完成长合成孔径时间舰船目标的高分辨合成孔径雷达成像。实验结果和对比分析表明,所提方法对海面运动舰船可以实现高分辨成像,点目标可有效聚焦,相比传统方法,舰船目标散射点细节更明显,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 舰船成像 长合成孔径时间 目标检测和信号提取 目标信号归集 匹配傅里叶变换 子孔径
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航天器泵驱单相流体回路在轨数据分析及预测
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作者 郭嘉 郑红阳 +3 位作者 王德伟 车邦祥 徐侃 曹剑峰 《航天器工程》 北大核心 2026年第1期98-106,共9页
针对航天器热控单相流体回路直接采集的数据白噪声多、波动严重、难以直接提取有效信息的问题,文章提出赫斯特(Hurst)指数驱动的时序分解-滤波-预测三级在轨数据处理方法。通过Hurst指数量化数据特性,结合时间序列分解分离趋势项、周期... 针对航天器热控单相流体回路直接采集的数据白噪声多、波动严重、难以直接提取有效信息的问题,文章提出赫斯特(Hurst)指数驱动的时序分解-滤波-预测三级在轨数据处理方法。通过Hurst指数量化数据特性,结合时间序列分解分离趋势项、周期项与残差项,并应用傅里叶变换滤除白噪声与离散突变,构建调节分数积分模型进行未来趋势预测。经在轨数据分析,表明:航天器热控在轨数据会因为轨道运动引发的温度变化呈现周期性波动;泵转速呈现强回归性,液位呈现线性泄漏趋势,年泄漏量约0.6 mm;压力与液位显著线性相关。该方法可为航天器热控系统在轨安全运行提供支持。 展开更多
关键词 航天器 在轨数据 泵驱单相流体回路 时间序列分析 傅里叶变换
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基于时频图局部特性的无人机飞控信号检测研究
5
作者 苗凤娟 邱长江 +1 位作者 陶佰睿 张景林 《传感技术学报》 北大核心 2026年第3期600-608,共9页
为了加强无人机的有效监管并防止其可能引发的安全隐患,提出了一种利用STFT进行无人机跳频通信信号的快速识别和参数分析的新方法。可利用射频前端模块将2.4 GHz的信号下变频到基带,针对处理后的基带信号进行深入分析。该算法通过精细... 为了加强无人机的有效监管并防止其可能引发的安全隐患,提出了一种利用STFT进行无人机跳频通信信号的快速识别和参数分析的新方法。可利用射频前端模块将2.4 GHz的信号下变频到基带,针对处理后的基带信号进行深入分析。该算法通过精细化处理时频图,联合利用局部均值、标准差和自相关性质作为统计量,辨识并区分跳频信号与其他类型信号(如定频、猝发信号)。此外,引入自适应阈值设置和基于信号功率特性的背景噪声剔除机制,增强了算法在复杂电磁环境下的鲁棒性。通过模拟实验验证,所提法在保持低误报率的同时,能够准确识别跳频信号,并有效估计其关键特征参数。 展开更多
关键词 跳频信号检测 短时傅里叶变换(STFT) 时频分析 自适应阈值 信号特征估计
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NOMA-UFMC中基于DFT信道估计的改进算法
6
作者 田晓燕 贾苗艺 +1 位作者 姜雨脉 陈雷 《电讯技术》 北大核心 2026年第1期87-92,共6页
针对基于非正交多址接入的通用滤波多载波(Non-orthogonal Multiple Access Combined with a Universal Filtered Multi-carrier,NOMA-UFMC)系统应用传统离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)信道估计算法的局限性展开研究,... 针对基于非正交多址接入的通用滤波多载波(Non-orthogonal Multiple Access Combined with a Universal Filtered Multi-carrier,NOMA-UFMC)系统应用传统离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)信道估计算法的局限性展开研究,系统分析了其在噪声抑制方面存在的两个关键问题:噪声区间不连续性和信道长度内噪声残留现象。基于最小二乘(Least Square,LS)估计方法,提出一种改进型DFT信道估计算法。该算法通过时域阈值门限设计实现样本内噪声抑制,同时采用矩形窗与汉明窗的时域不对称复合加窗方法,构建了具有双重降噪机制的优化方案。仿真结果表明,改进算法显著增强了系统噪声抑制能力,相较于传统DFT算法,远端用户1与近端用户2可分别获得约5 dB和6 dB的误码性能增益。 展开更多
关键词 NOMA-UFMC 信道估计 离散傅里叶变换 不对称加窗
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钢弹簧浮置板轨道系统的三层叠合梁动力模型研究
7
作者 徐平 张云鹏 +2 位作者 王卫东 杨延峰 刘向明 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第2期77-85,共9页
随着城市轨道交通的快速发展,振动和噪声对环境的负面影响日益显著,开展钢弹簧浮置板轨道减振技术的研究具有重要的意义。充分考虑钢轨、扣件、浮置板、钢弹簧隔振器、混凝土底座和地基基础的结构参数差异,将钢弹簧浮置板轨道系统简化... 随着城市轨道交通的快速发展,振动和噪声对环境的负面影响日益显著,开展钢弹簧浮置板轨道减振技术的研究具有重要的意义。充分考虑钢轨、扣件、浮置板、钢弹簧隔振器、混凝土底座和地基基础的结构参数差异,将钢弹簧浮置板轨道系统简化为三层Euler-Bernoulli梁,构建了移动荷载作用下的动力学方程,通过双重Fourier变换得到三层叠合梁模型的解析解。以传递到底座的最大力来表征轨道系统的减振性能,以钢轨的竖向位移表征列车行驶的安全性能和舒适性能,分析了各因素对轨道系统减振性能的影响:减小钢弹簧的支承刚度,可以提高轨道系统的减振性能,但会增加钢轨的竖向位移峰值、降低产生位移峰值的车速;在一定范围内,增大钢弹簧的支承阻尼,可以提高轨道系统的减振性能;增加浮置板质量可以提高轨道系统的整体强度,但对轨道系统的减振性能有不利影响。充分考虑轨道系统的减振性能、舒适性能、结构安全和耐久性等因素,给出了钢弹簧刚度、阻尼和浮置板质量的取值建议,分别为(4~8)×10^(6) N/m、(6~9)×10^(4) N·s/m、(1600~2500)kg/m。 展开更多
关键词 浮置板道床 EULER-BERNOULLI梁 动力响应 FOURIER变换 减振效果
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三维直流电阻率法全息数值模拟及CPU-GPU并行架构
8
作者 戴世坤 朱德祥 +4 位作者 凌嘉宣 陈轻蕊 田红军 赵文学 才智杰 《地球物理学报》 北大核心 2026年第4期1727-1740,共14页
针对传统数值模拟方法在计算量大、边界条件近似及三维偏微分方程物理信息准确模拟等方面的局限性,本文提出了一种高效、高精度的全息数值模拟方法.该方法基于真实地球物理模型,通过恰当的途径准确获取异常电位的空间-波数谱,并将其转... 针对传统数值模拟方法在计算量大、边界条件近似及三维偏微分方程物理信息准确模拟等方面的局限性,本文提出了一种高效、高精度的全息数值模拟方法.该方法基于真实地球物理模型,通过恰当的途径准确获取异常电位的空间-波数谱,并将其转换回空间域,从而得到真实的电场分布.具体而言,本文对空间域异常电位满足的三维偏微分方程进行水平方向的二维傅里叶正变换,将其转化为不同波数下的一维常微分方程求解.水平方向采用全息傅里叶变换,垂直方向引入行波分解,有效消除上下边界效应,确保空间域与波数域信息的完整性,因此将该方法称为全息数值模拟理论.网格大小在水平和垂直方向上均可自由调整.基于算法的高度并行性,实现了CPUGPU并行架构.通过设计异常球体模型,分析了异常场的波数谱分布特征,验证了波数域对数采样规则的正确性;构建随机模型,验证了算法的准确性;设计边界异常体,将本文算法与有限元算法进行对比.结果表明,本文算法在保持计算精度的同时显著提升了运算效率.此外,并行实验表明,CPU-GPU并行架构适用于本文算法,千万级节点模型单次迭代计算仅需数秒.此外,通过设计起伏地形模型,验证了算法对复杂地形的适应性. 展开更多
关键词 三维直流电阻率法 全息数值模拟 全息傅里叶变换 CPU-GPU并行架构
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基于渐进式高低频的图像分类方法
9
作者 曹天蕊 续欣莹 《现代制造工程》 北大核心 2026年第2期129-133,共5页
目前,深度学习在多个领域均已取得较大成功,图像分类技术作为深度学习领域中极具代表性的一项技术,近年来已取得较大进步。在传统的深度学习分类算法中,一般采用数据驱动端到端的方式进行训练,也就是直接将RGB空间图像输入到深度神经网... 目前,深度学习在多个领域均已取得较大成功,图像分类技术作为深度学习领域中极具代表性的一项技术,近年来已取得较大进步。在传统的深度学习分类算法中,一般采用数据驱动端到端的方式进行训练,也就是直接将RGB空间图像输入到深度神经网络中,通过梯度下降算法不断优化深度神经网络,逐渐取得令人满意的分类准确率。在一般的认知上图像可以被分解为高频信息和低频信息,然而,在传统的深度神经网络算法中,并没有考虑图像的高频信息和低频信息在训练过程中各自发挥的作用。基于以上考虑,通过傅里叶变换提取图像的高频信息和低频信息,结合深度学习方法,提出了基于渐进式高低频的图像分类方法,该方法是一种全新的深度学习训练方式,可以在不改变深度神经网络模型大小和参数量的情况下,提升深度神经网络的性能。将基于渐进式高低频的图像分类方法与当前主流分类方法进行了对比,并在基准数据集上进行了大量实验,实验结果证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 图像分类 高低频学习 傅里叶变换
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基于最优短时分数阶傅里叶变换的分段线性调频信号检测方法
10
作者 范黎林 郭鑫 +1 位作者 张艳娜 李源 《探测与控制学报》 北大核心 2026年第1期89-97,共9页
目前基于时频分析技术的分段线性调频(LFM)信号检测方法,因不同时间段频率随时间动态变化差异,面临两大核心问题:一是交叉项干扰严重,影响信号检测准确性;二是时频分辨率受限于定性分析和固定搜索步长,难以灵活应对复杂多变的信号特性... 目前基于时频分析技术的分段线性调频(LFM)信号检测方法,因不同时间段频率随时间动态变化差异,面临两大核心问题:一是交叉项干扰严重,影响信号检测准确性;二是时频分辨率受限于定性分析和固定搜索步长,难以灵活应对复杂多变的信号特性。为解决上述问题,利用自适应短时分数阶傅里叶变换(STFRFT)技术,提出基于最优STFRFT的分段LFM信号检测方法。首先,从理论上建立窗长和分数阶与时频支撑区域之间精确的映射关系,以定量分析的方式弥补现有自适应STFRFT在解释时频质量提升方面的不足,避免交叉项干扰;其次,构建高效的STFRFT优化模型,并提出一种基于信号局部特性差异的“先粗后细”搜索策略,旨在提高时频分辨率优化算法效率,保证算法在处理复杂信号时的灵活性和准确性;最后,采用信息熵和运行时间作为算法性能衡量指标,在噪声环境下验证所提方法对分段LFM信号的检测性能。与其他时频分析方法对比,所提方法在提高分段LFM信号的时频分辨率方面表现出色,能够在较低的信噪比环境下显著提升分段LFM信号瞬时频率提取的鲁棒性。 展开更多
关键词 分段线性调频信号 自适应短时分数阶傅里叶变换 时频分辨率 支撑区域
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基于船舶交直流一体化储能系统的脉冲负载冲击电流平抑策略
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作者 孙东阳 陈德甲 +3 位作者 孙崐 李爽 张术宁 方世源 《电机与控制学报》 北大核心 2026年第1期137-154,共18页
脉冲负载的周期性暂态特性会对船舶综合电力系统造成持续的冲击效应,从而导致柴油发电机组在特定频段下振荡失稳甚至脱网停机。针对该问题,本文首先通过状态平均法建立了脉冲负载与其供电电路的整体动态数学模型,确定了脉冲负载对于系... 脉冲负载的周期性暂态特性会对船舶综合电力系统造成持续的冲击效应,从而导致柴油发电机组在特定频段下振荡失稳甚至脱网停机。针对该问题,本文首先通过状态平均法建立了脉冲负载与其供电电路的整体动态数学模型,确定了脉冲负载对于系统的关键影响因素。其次,建立了脉冲负载扰动下系统整体的传递函数,确定了脉冲负载连续冲击造成柴油发电机组失稳的振荡功率频率区间。针对不同工况下,脉冲负载电流对系统冲击特性的差异,采用改进快速傅里叶变换对脉冲负载电流的频率和幅值进行辨识。最后,设计了一种附加双馈飞轮储能系统的船舶综合电力系统冲击平抑架构,并依据脉冲负载电流与交流侧电流的传递函数,提出了一种基于改进快速傅里叶变换辨识结果的储能补偿策略。利用RT Box 3半实物仿真平台,搭建载有脉冲负载的船舶综合电力系统模型,验证了所提控制策略的有效性。 展开更多
关键词 船舶综合电力系统 脉冲负载 双馈飞轮储能 功率平抑 快速傅里叶变换
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基于FrFT的合成孔径定位算法
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作者 李旭虹 齐曼儒 +1 位作者 王裕旗 王安义 《现代雷达》 北大核心 2026年第3期88-93,共6页
针对合成孔径定位中最大似然估计(MLE)定位算法计算效率低的问题,文中提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的算法。该算法的过程如下:第一步,在快时间域进行傅里叶变换,实现了距离频率聚焦;第二步,在距离频谱的峰值处提取方位向信号,... 针对合成孔径定位中最大似然估计(MLE)定位算法计算效率低的问题,文中提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的算法。该算法的过程如下:第一步,在快时间域进行傅里叶变换,实现了距离频率聚焦;第二步,在距离频谱的峰值处提取方位向信号,并利用FrFT对该信号进行变换处理,得到分数阶域的定位图像;第三步,通过参数―坐标映射直接获得高精度定位图像。在算法层面,一方面由于FrFT可以通过傅里叶变换实现,从而降低了计算的复杂度;另一方面,在进行FrFT操作时,采用两步搜索方式,提高了算法的计算效率。通过仿真实验,将FrFT定位算法与合成孔径中MLE的定位算法进行了对比,实验结果验证了所提算法的高效性。 展开更多
关键词 合成孔径定位 分数阶傅里叶变换 参数―坐标映射 两步搜索方式 定位图像
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基于时频域特征融合与深度学习的液压支架压力信号预测模型
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作者 余琼芳 孙成成 +2 位作者 杨艺 杨鹏飞 王珂一 《振动与冲击》 北大核心 2026年第3期20-31,共12页
液压支架压力信号的准确预测对于提升煤矿安全生产水平具有重要的理论意义与应用价值。然而,现有方法在处理压力信号中复杂的时频特性时仍存在一定局限。为此,提出了一种融合时频域分析与深度学习的压力信号预测框架——时频融合神经网... 液压支架压力信号的准确预测对于提升煤矿安全生产水平具有重要的理论意义与应用价值。然而,现有方法在处理压力信号中复杂的时频特性时仍存在一定局限。为此,提出了一种融合时频域分析与深度学习的压力信号预测框架——时频融合神经网络(time-frequency Transformer network,TF-TransNet)。首先,采用高斯移动均值滤波对原始压力信号进行去噪处理,并利用格兰杰因果分析筛选出最具预测价值的特征变量。在特征表示阶段,引入通道注意力机制以动态调整特征权重,并设计特征融合模块以增强变量间的交互建模能力。模型核心为创新性的时频融合编解码结构,结合快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)与概率稀疏自注意力(probabilistic self-attention,PSA)机制,实现对压力信号多维度时频特征的深度挖掘。FFT提供频域全局信息,揭示信号隐含的周期性模式;LSTM有效捕捉长时序依赖关系;PSA机制则引导模型关注关键的时频特征信息。以山东枣庄付村煤矿实际液压支架压力数据为基础,分别与传统LSTM及Transformer模型进行了对比,并通过消融试验验证了各模块对模型性能的贡献。试验结果表明,在12步长预测任务中,TF-TransNet在均方根误差上较LSTM和Transformer分别降低约28.10%和20.48%,平均绝对误差分别降低约33.62%和24.00%,R^(2)指标分别提升0.482 6和0.301 0。 展开更多
关键词 液压支架压力信号 深度学习 时频域分析 快速傅里叶变换(FFT) 特征融合 概率稀疏注意力(PSA)机制
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Fourier变换与期权定价:一种快速收敛算法
14
作者 闫理坦 吴莹莹 郑兴伟 《应用概率统计》 北大核心 2026年第2期274-290,共17页
本文给出一种基于Fourier变换的期权定价算法.相较于目前已知的其他同类算法,该算法具有收敛速度更快、执行耗时更短和易于在计算机程序中实现等优点.一方面,函数的光滑性与其Fourier变换的尾部衰减速度之间的关系被用于从理论上说明该... 本文给出一种基于Fourier变换的期权定价算法.相较于目前已知的其他同类算法,该算法具有收敛速度更快、执行耗时更短和易于在计算机程序中实现等优点.一方面,函数的光滑性与其Fourier变换的尾部衰减速度之间的关系被用于从理论上说明该算法的有效性.另一方面,对欧式期权和二值期权在三大类不同的标的资产价格模型下所做的数值计算,又从实证角度进一步支持了这种有效性. 展开更多
关键词 FOURIER变换 期权定价 算法优化 收敛速度
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基于快速傅里叶变换的长时间时变DOA精确估计
15
作者 王安义 马晨晨 王裕旗 《现代雷达》 北大核心 2026年第2期51-57,共7页
在阵列信号处理快速发展的当下,波达方向(DOA)估计算法与波束形成技术能够精确估计目标的来波角度,为雷达、通信等应用领域提供技术支撑。针对现有DOA估计算法在时变环境下因噪声功率过大导致信号测量精度下降问题,文中提出了一种新颖... 在阵列信号处理快速发展的当下,波达方向(DOA)估计算法与波束形成技术能够精确估计目标的来波角度,为雷达、通信等应用领域提供技术支撑。针对现有DOA估计算法在时变环境下因噪声功率过大导致信号测量精度下降问题,文中提出了一种新颖的基于运动平台对静止目标的DOA估计方法。该方法引入波束形成方向图积累的概念,建立了线性DOA估计模型,并提出一种基于快速傅里叶变换的长时间时变DOA精确估计方法用于微调波达方向,增强信号的累积效应,消除线性DOA变化。首先,通过直接波束形成算法获得短时间的DOA估计结果,然后,补偿长时间接收信号的DOA时变量,最后,获得较为精确的DOA估计。仿真结果表明:在不同信噪比下,所提算法保证了DOA估计的测量误差及准确性等问题。 展开更多
关键词 波达方向 波束形成 傅里叶变换 信号补偿
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Thermodynamic Correlation Between Surface Carboxyl Configuration and Wettability
16
作者 GUO Zhuohuan WANG Dayang 《高等学校化学学报》 北大核心 2026年第1期255-266,共12页
In this study,polyacrylic acid(PAA)films were employed as a model system,and a series of PAA films with tunable water wettability was systematically prepared by varying molecular weight and curing temperature.Using at... In this study,polyacrylic acid(PAA)films were employed as a model system,and a series of PAA films with tunable water wettability was systematically prepared by varying molecular weight and curing temperature.Using attenuated total reflectance Fourier-transform infrared spectroscopy(ATR-FTIR),the molecular configurations of surface carboxyl groups(COOH),free carboxyl(COOH_(f))and hydrogen-bonded carboxyl(COOH_(HB),were directly correlated with the polar component of surface energy(γ^(s,p)).By decomposing theγ^(s,p)values of the PAA thin films as a sum of the contributions of COOH_(f)and COOH_(H B),the intrinsic polar component of surface energy of COOH_(H B)(γ_(H B)^(s,p*))was quantified for the first time as 8.34 mN/m,significantly lower than that of COOH_(f)(γ_(f)^(s,p*)=34 mN/m).This result highlights that hydrogen bonding markedly reduces theγ^(s,p),providing a rational explanation for the relatively large water contact angle observed on PAA thin films.Furthermore,it establishes a thermodynamic basis for estimating the fraction of surface COOH_(H B)groups(f H B)from wettability measurements.Further extension of the model to carboxyl-terminated self-assembled monolayers(COOH-SAMs)revealed that surface COOH density(ΣCOOH)critically regulates wetting behavior:whenΣCOOH ranges from 4.30 to 5.25 nm^(-2),COOH groups predominantly exist in a free state and facilitate effective hydration layers,thereby promoting superhydrophilicity.Overall,this study not only establishes a unified thermodynamic framework linking surface COOH configurations to macroscopic wettability,but also validates its universality by extending it to COOH-SAMs systems,thereby providing a unified theoretical framework for the controllable design of hydrophilicity in various COOH-functionalized surfaces. 展开更多
关键词 Polyacrylic acid film Hydrogen bonding Attenuated total reflectance Fourier-transform infrared spectroscopy Quantitative carboxyl configuration Polar component of surface energy
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融合STFT-SWT和2DCNN-SVM的小样本轴承故障分类诊断
17
作者 卢进南 何益佳 《现代制造工程》 北大核心 2026年第3期146-154,共9页
针对小样本滚动轴承故障诊断准确率不高的问题,提出STFT-SWT-2DCNN-SVM模型。该模型结合STFT的固定窗口特性与SWT的多尺度分析能力,将信号转为时频图后,通过2DCNN提取故障特征并优化模型,再融合STFT与SWT的训练模型进行验证,最终用SVM... 针对小样本滚动轴承故障诊断准确率不高的问题,提出STFT-SWT-2DCNN-SVM模型。该模型结合STFT的固定窗口特性与SWT的多尺度分析能力,将信号转为时频图后,通过2DCNN提取故障特征并优化模型,再融合STFT与SWT的训练模型进行验证,最终用SVM分类器输出结果,并用t-SNE可视化。采用了PT400实验平台进行了相关实验验证。结果表明,此方法在训练集∶测试集为300∶600的情况下,轴承故障分类识别准确率可以达到98.666 7%,而在训练样本总数为100,平均单类样本数为5.6的前提下,10次重复实验的平均轴承故障分类识别准确率仍可以达到97.45%,比STFT-SWT-2DCNN、SWT-2DCNN-SVM、STFT-2DCNN-SVM分别提高15.32%、39.23%、44.91%,证明该研究模型有很好的鲁棒性和工业实用性。 展开更多
关键词 滚动轴承 小样本 短时傅里叶变换 同步压缩小波变换 二维卷积神经网络 支持向量机 t-SNE可视化
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基于非Fourier生物热传导解析解的激光辐照皮肤组织热损伤分析
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作者 张丽静 张齐 尚新春 《北京理工大学学报》 北大核心 2026年第2期192-201,共10页
较为准确地预测激光辐照下皮肤组织内部的热分布和热损伤是生物医学领域的一个难题.为探究这个问题,提出了一种使用Laplace和Hankel变换推导出解析解的策略.建立三维非Fourier热传导模型,并引入升温函数简化问题.通过积分变换及其逆变... 较为准确地预测激光辐照下皮肤组织内部的热分布和热损伤是生物医学领域的一个难题.为探究这个问题,提出了一种使用Laplace和Hankel变换推导出解析解的策略.建立三维非Fourier热传导模型,并引入升温函数简化问题.通过积分变换及其逆变换推导出解析解,并基于该解析解进行数值模拟,得到了不同辐照时间和半径下皮肤热分布和热损伤的预测结果,进而研究了激光辐照持续时间和半径对皮肤组织的影响.此外,对非Fourier热传导模型和经典Fourier热传导模型得到的皮肤组织热损伤预测结果进行了全面比较.分析结果表明,非Fourier和经典Fourier两种热传导模型所预测的热损伤深度是不同的.具体来讲,在短时间辐照时,非Fourier热传导理论的预测深度要小于Fourier热传导理论,而长时间辐照时,结果恰好相反. 展开更多
关键词 激光 生物材料 非Fourier效应 积分变换 解析解 热损伤
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脉冲噪声环境下基于循环谱的BPSK调制信号码元速率估计
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作者 洪顺利 李有明 +2 位作者 李亮 武勇 黄欣欣 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2026年第2期85-91,共7页
【目的】在无线通信系统中,信号除了会受到高斯噪声的影响,还会受到脉冲噪声的干扰,例如电磁干扰、雷电噪声等。这类脉冲噪声具有非高斯、突发性、强脉冲等特性,导致基于高斯噪声的传统信号处理方法性能严重退化。二进制相移键控(BPSK)... 【目的】在无线通信系统中,信号除了会受到高斯噪声的影响,还会受到脉冲噪声的干扰,例如电磁干扰、雷电噪声等。这类脉冲噪声具有非高斯、突发性、强脉冲等特性,导致基于高斯噪声的传统信号处理方法性能严重退化。二进制相移键控(BPSK)作为一种传统的基础调制方式,被广泛应用于卫星通信、水声通信及军事通信等领域,其码元速率估计是实现信号解调、同步与参数盲识别的关键环节。然而,在脉冲噪声环境下,传统码元速率估计方法因依赖信号的统计特性,估计性能会严重恶化,甚至完全失效。循环谱理论能够有效利用信号的循环平稳特性,在频域-循环频率二维平面上实现信号与噪声的分离,为脉冲噪声环境下的参数估计提供了可行思路。但传统循环谱理论方法在提取循环谱线的过程中,易受脉冲噪声干扰,导致估计性能降低。【方法】基于上述问题,本文提出了一种基于改进型循环谱的高精度码元速率估计方法。该方法利用BPSK调制信号固有的循环平稳特性,构建对应的非线性函数,并依次求解自相关函数、周期自相关函数和循环谱函数,利用经非线性变换后,脉冲噪声与高斯白噪声在BPSK调制信号循环谱非零的循环频率处均为零的特性,在接收信号循环谱的傅里叶频率和循环频率所在的谱线平面上,通过搜索谱峰值及其对应的循环频率,精确估计信号的码元速率。【结果】非线性变换可在优化信号二阶统计量的同时,保持信号相位信息不变,从而有效降低脉冲噪声的干扰。该方法在脉冲噪声环境下表现出显著的性能优势,清晰揭示了改进型循环谱对α稳定分布脉冲噪声的抑制机理,同时验证了离散谱峰检测的有效性,为脉冲噪声环境提供了高鲁棒性的码元速率估计方法。【结论】相较于小波变换法,本文方法能更有效降低脉冲噪声对码元速率估计的影响,不仅具有更高的估计精度,且算法复杂度更低。计算机仿真实验结果表明,本文方法的归一化均方误差显著低于现有方法,且随着α稳定分布脉冲噪声值的增大,归一化均方误差进一步缩小,这充分证明了本文方法的估计精度优势。本文方法在高信噪比场景下的性能优势更明显,且在不同脉冲噪声条件下均具备较优的鲁棒性,适用场景更为广泛。 展开更多
关键词 脉冲噪声 循环平稳 BPSK信号 循环谱 非线性变换 傅里叶频率 循环频率 码元速率估计
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基于时频图特征压缩的低复杂度CNN干扰识别方法 被引量:1
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作者 刘子龙 张军 +1 位作者 丁良辉 杨峰 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期39-47,共9页
在宽带通信干扰识别中,使用短时傅里叶变换等时频分析方法将信号转换为时频图后输入卷积神经网络(CNN)实现干扰识别的算法存在复杂度高的问题。针对这个问题,提出了一种基于时频图特征压缩的低复杂度CNN干扰识别方法。该算法根据干扰时... 在宽带通信干扰识别中,使用短时傅里叶变换等时频分析方法将信号转换为时频图后输入卷积神经网络(CNN)实现干扰识别的算法存在复杂度高的问题。针对这个问题,提出了一种基于时频图特征压缩的低复杂度CNN干扰识别方法。该算法根据干扰时频图中信息的冗余性和无效性,使用时频图的时域均值滤波、频域均值滤波和极值滤波结果联合表征干扰的时频图特征,将滤波后的三组一维特征序列输入CNN网络,实现干扰识别。所提方法结合减少输入数据量和降低CNN规模两种方式,在保证识别性能的同时显著降低干扰识别复杂度。实验结果表明,针对常见的7种压制式干扰,与传统的基于时频图的CNN识别方法相比,所提方法能减少98.78%的网络参数量和降低93.57%网络计算量,且在低干噪比情况下识别性能提升约2 dB;此外,所提方法在识别准确率和网络复杂度两方面均优于深度可分离卷积、网络剪枝和时频图尺寸压缩这几种低复杂度方案。该方法特别适用于无人机、便携式通信设备等资源受限设备中的实时干扰识别任务,为复杂电磁环境下的干扰识别提供了一种高精度、低复杂度的解决方案。 展开更多
关键词 通信干扰识别 卷积神经网络 宽带通信系统 短时傅里叶变换 时频图
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