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Nano-scale Bias-scalable CMOS Analog Computational Circuits Using Margin Propagation
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作者 GU Ming 《机床与液压》 北大核心 2012年第19期1-8,共8页
Approximation techniques are useful for implementing pattern recognizers, communication decoders and sensory processing algorithms where computational precision is not critical to achieve the desired system level perf... Approximation techniques are useful for implementing pattern recognizers, communication decoders and sensory processing algorithms where computational precision is not critical to achieve the desired system level performance. In our previous work, we had proposed margin propagation (MP) as an efficient piece-wise linear (PWL) approximation technique to a log-sum-exp function and had demonstrated its advantages for implementing probabilistic decoders. In this paper, we present a systematic and a generalized approach for synthesizing analog piecewise-linear (PWL) computing circuits using the MP principle. MP circuits use only addition, subtraction and threshold operations and hence can be implemented using universal conservation principles like the Kirchoff's current law. Thus, unlike the conventional translinear CMOS current-mode circuits, the operation of the MP circuits are functionally similar in weak, moderate and strong inversion regimes of the MOS transistor making the design approach bias-scalable. This paper presents measured results from MP circuits prototyped in a 0.5μm standard CMOS process verifying the bias-scalable property. As an example, we apply the synthesis approach towards designing linear classifiers and verify its performance using measured results. 展开更多
关键词 机床行业 液压系统 产品介绍 创新
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公共安全视角下智能应急装备交互方式研究综述
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作者 王年文 陆春杉 +3 位作者 毕翼飞 孟馨培 张艺滢 王翠杰 《包装工程》 北大核心 2025年第10期1-11,共11页
目的针对公共安全事件高频次、高复杂性的现实挑战,系统梳理国内外智能应急装备的交互方式与功能属性,结合数字孪生技术、智能可穿戴技术,以及传感器技术等智能技术,构建从场景需求到技术赋能再到体验优化的三维设计框架,提升应急产品... 目的针对公共安全事件高频次、高复杂性的现实挑战,系统梳理国内外智能应急装备的交互方式与功能属性,结合数字孪生技术、智能可穿戴技术,以及传感器技术等智能技术,构建从场景需求到技术赋能再到体验优化的三维设计框架,提升应急产品在灾变环境中的功能可靠性与人文属性。方法通过文献综述法与案例分析法,总结出交互设计的核心原则,揭示多模态融合交互、数字孪生技术及人机协同机制的研究热点。结论研究表明,智能应急装备正从单一物理操控向自然交互演进,通过语音、触觉、视觉及脑机接口等多模态协同,显著提升复杂场景下的操作可靠性与救援效率,为工业设计赋能公共安全治理提供了理论支撑与技术路径,助力实现人机协同的智能应急新生态。 展开更多
关键词 智能应急装备 公共安全 交互方式 人机协同
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基于异构节点的高效任务卸载策略
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作者 范兴刚 姜新阳 +3 位作者 谷文婷 徐骏涛 杨友东 李强 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期354-362,共9页
在车联网边缘计算中,如何利用有限的网络资源实施高效的任务卸载,是近年来车联网的研究热点。通过研究异构节点模式下的任务卸载,设计了一种异构节点模式下的高效任务卸载策略TOS-HN。当车辆产生任务时,优先考虑移动节点卸载,将任务卸... 在车联网边缘计算中,如何利用有限的网络资源实施高效的任务卸载,是近年来车联网的研究热点。通过研究异构节点模式下的任务卸载,设计了一种异构节点模式下的高效任务卸载策略TOS-HN。当车辆产生任务时,优先考虑移动节点卸载,将任务卸载到附近空闲车辆上。若移动卸载不能满足任务需求,则采用固定节点卸载策略。在移动节点卸载模式中,先根据任务处理时延和能耗构建代价矩阵,再通过匈牙利算法确定任务车辆和处理车辆的最优匹配。仿真实验证明,TOS-HN算法相比于其他算法具有显著优势,在时延、能耗、任务成功率和基站负载方面均具有较好的性能。 展开更多
关键词 车联网边缘计算 任务卸载 异构节点模式 移动 代价矩阵
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基于SSA-VMD的空天地算力网络中数字孪生逻辑靶场负载预测
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作者 陈浩 党政 +2 位作者 黑新宏 赵彤 张杰 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期20-32,共13页
在空天地多层次算力网络背景下,针对数字孪生逻辑靶场中因负载数据复杂性和非平稳特征带来的精准预测挑战,提出融合格拉姆转场(GAF)、卷积神经网络(CNN)、通道注意力机制的压缩与激励网络(SENet)和门控循环单元(GRU)的GCSG模型。GCSG模... 在空天地多层次算力网络背景下,针对数字孪生逻辑靶场中因负载数据复杂性和非平稳特征带来的精准预测挑战,提出融合格拉姆转场(GAF)、卷积神经网络(CNN)、通道注意力机制的压缩与激励网络(SENet)和门控循环单元(GRU)的GCSG模型。GCSG模型通过GAF将一维负载数据转换为二维图像,利用CNN提取局部特征,使用SENet优化特征重要性,采用GRU捕捉时序特征,实现了高效的特征融合和精准预测。此外,GCSG模型采用融合麻雀搜索算法(SSA)的变分模态分解(VMD)对负载数据进行平稳化处理,进一步提高了预测性能。实验结果表明,GCSG模型在不同数据长度下均表现出优异的预测精度和稳定性,且在多步预测任务中同样表现突出。因此,GCSG模型显著提升了负载数据的预测精度,为空天地算力网络中的数字孪生系统负载预测提供了强有力的解决方案。 展开更多
关键词 空天地多层次算力网络 数字孪生 逻辑靶场 负载预测 变分模态分解
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基于深度相机的助残手不同抓取模式的控制方法研究
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作者 崔建伟 王选杰 杜韩 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第8期36-40,共5页
助残手是帮助上肢残疾患者恢复日常生活能力的重要方法,但在目前研究中,助残手一般只有张开和闭合这2种抓取模式,不符合真实的手部动作。为了实现不同的抓取模式,提出了一种基于深度相机的助残手不同抓取模式的控制方法,采用物体信息-... 助残手是帮助上肢残疾患者恢复日常生活能力的重要方法,但在目前研究中,助残手一般只有张开和闭合这2种抓取模式,不符合真实的手部动作。为了实现不同的抓取模式,提出了一种基于深度相机的助残手不同抓取模式的控制方法,采用物体信息-抓取模式映射的策略,帮助用户控制多指助残手对各种日用品进行抓取。通过设计助残手实验,完成了不同抓取模式下6种日常物体的控制动作。实验结果表明:模式识别成功率达到92.83%,验证了基于深度相机助残手不同抓取模式控制方法的可行性和实用性。 展开更多
关键词 助残手控制 计算机视觉 深度相机 抓取模式识别
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人机协同视域下基于认知智能大模型的个性化学习设计研究 被引量:8
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作者 牟智佳 岳婷 朱陶 《电化教育研究》 北大核心 2025年第2期80-87,共8页
探索规模化教育与个性化培养有机结合是新时代教育改革发展的一个重要学术命题。以大语言模型为代表的生成式人工智能改变了知识获取和人机交互方式,为提供定制化学习体验和创新个性化学习设计带来了新的驱动力。人机协同视域下的个性... 探索规模化教育与个性化培养有机结合是新时代教育改革发展的一个重要学术命题。以大语言模型为代表的生成式人工智能改变了知识获取和人机交互方式,为提供定制化学习体验和创新个性化学习设计带来了新的驱动力。人机协同视域下的个性化学习设计在转变理路上呈现出由片段式向全程化、由推送式向定制化、由单模态向多模态的本体流变,在发展理路上表现为人机共教、人机共学、人机共评、人机共管的多重向度,在逻辑理路上体现为导引目标、激活进程、定制方法、创新范式的适配赋能。个性化学习设计的结构体系是以学习者差异认知基础为逻辑起点,以支持学习者个性发展为目标导向,以人机协同对话提示语模式为基础,通过学习模块设计与协同路径规划构建个性化学习流程框架,形成三元主体协同、适性服务闭环的个性化学习设计范型。人机协同对话提示语模式依托内容生成机制与提示工程技术,通过需求描述、角色设定、示例指定引导对话轮转以促进个体思维链形成,为个性化学习过程提供协同支持。研究探讨以类人化智慧赋能个性化学习交互场景形成新的人机协同学习样态,为垂类模型的教育应用提供有益参考。 展开更多
关键词 人机协同 认知智能大模型 个性化学习 学习设计 实践模式
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基于热-流-固耦合的齿轮箱稳态热性能研究
7
作者 刘逸 张开林 +1 位作者 邵帅 向泓旭 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第5期666-674,共9页
为准确预测轨道交通传动系统齿轮箱的温度分布,采用一种基于计算流体动力学(CFD)的混合时间尺度耦合法对齿轮箱进行仿真分析.对齿轮箱的内部流场与温度场同时进行数值模拟,通过数据传输实现齿轮箱流场与温度场的实时双向耦合,最后根据... 为准确预测轨道交通传动系统齿轮箱的温度分布,采用一种基于计算流体动力学(CFD)的混合时间尺度耦合法对齿轮箱进行仿真分析.对齿轮箱的内部流场与温度场同时进行数值模拟,通过数据传输实现齿轮箱流场与温度场的实时双向耦合,最后根据内部温度场计算结果,通过有限元方法得到箱体温度分布情况.另外,分析转速、浸油深度、喷油润滑等因素对齿轮箱稳态热性能的影响.研究结果表明:该数值模型在温度预测方面具有良好的性能,仿真结果与实验测量值之间的最大相对误差为7.4%.随着转速的增加,齿轮箱温度随之上升;而随着浸油深度的增加,除下箱体底部温度逐渐上升外,其余区域温度均下降.相同转速时,喷油润滑下的箱体最高温度对比飞溅润滑,降低幅度可达14%;且转速越高,冷却效果越明显. 展开更多
关键词 热-流-固耦合 箱体温度场 混合时间尺度 润滑方式 计算流体动力学
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基于快速子空间分解的主模式抑制算法
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作者 郑达祺 祝献 葛辉良 《声学技术》 北大核心 2025年第3期445-453,共9页
主模式抑制(dominant mode rejection,DMR)波束形成器具有对弱目标检测能力好、需要快拍数少、收敛速度快等优点,被广泛应用到阵列信号处理当中。DMR算法计算量主要在于对数据协方差矩阵的特征分解,当阵元数增加时,运算量会急剧增加。此... 主模式抑制(dominant mode rejection,DMR)波束形成器具有对弱目标检测能力好、需要快拍数少、收敛速度快等优点,被广泛应用到阵列信号处理当中。DMR算法计算量主要在于对数据协方差矩阵的特征分解,当阵元数增加时,运算量会急剧增加。此外,主模式子空间维度参量也会影响算法的性能。针对运算量增大和主模式子空间维度估计这两个问题,从Krylov子空间的角度出发,利用Lanczos型迭代和随机逼近的概念,可以实现主模式子空间的快速分解,同时在Lanczos递推过程中能够对主模式空间维数进行检验估计。所提方法显著降低了算法的运算量,同时还可以准确估计主模式空间的维数,提高算法性能。文章通过仿真及试验数据分析验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 主模式抑制(DMR) KRYLOV子空间 运算速度 信号子空间 协方差矩阵特征分解
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基于计算流体力学的送风模式对层装蜜桃差压预冷效果的影响
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作者 谌英敏 令狐博祥 +1 位作者 赵茗彰 宋海燕 《食品科学》 北大核心 2025年第7期292-302,共11页
本研究基于计算流体力学构建了不同预冷工况条件下的层装蜜桃差压预冷传热传质数值模型。通过实验和仿真数据分析,发现所构建数值模型与实验组间的最大均方根误差为0.7967℃,最大平均绝对百分比误差为6.74%,表明该建模方法具有可行性和... 本研究基于计算流体力学构建了不同预冷工况条件下的层装蜜桃差压预冷传热传质数值模型。通过实验和仿真数据分析,发现所构建数值模型与实验组间的最大均方根误差为0.7967℃,最大平均绝对百分比误差为6.74%,表明该建模方法具有可行性和真实性。通过对比分析两种送风模式下的预冷效果,发现与恒速相比,采用变速ΔP_(1)+ΔP_(2)的送风模式进行预冷时可改善果实预冷均匀性,也可缩短预冷时间,且ΔP_(2)与ΔP_(1)存在7倍的阈值关系。当ΔP_(2)>7ΔP_(1)(ΔP_(1)<35 Pa)后,果实预冷均匀性可稳定提高10%~20%,且预冷时间可缩短50%~75%,但能耗成本会至少增涨7倍以上,且与ΔP_(2)呈幂函数递增关系。由此可知,在选择送风模式时,若更注重预冷品质和冷藏转移时间,应选择变速送风模式,其中(15+105)Pa是变速模式中蜜桃预冷效果较优的环境参数组合;若更追求节能预冷,应选择恒速送风模式。本研究可为中小型果园合理选择送风模式以及精准掌控果实预冷效果提供理论参考依据。 展开更多
关键词 蜜桃 差压预冷 送风模式 计算流体热力学 数值计算
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基于改进FMEA的高铁CTC系统自律机风险评价
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作者 孙延浩 张涛 +2 位作者 袁志明 丁舒忻 杨生良 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第6期2433-2444,共12页
为解决高速铁路调度集中(CTC)系统自律机在故障模式及影响分析(FMEA)中存在的模糊性、不确定性以及权重忽视等诸多问题,以传统FMEA基本原理为指导,提出一种基于区间二元语义的加权逼近理想解排序(TOPSIS)风险评价模型。该模型首先利用... 为解决高速铁路调度集中(CTC)系统自律机在故障模式及影响分析(FMEA)中存在的模糊性、不确定性以及权重忽视等诸多问题,以传统FMEA基本原理为指导,提出一种基于区间二元语义的加权逼近理想解排序(TOPSIS)风险评价模型。该模型首先利用区间二元语义对故障发生的概率、危害程度和检测的难易度3种风险属性进行评价。分别计算风险属性的主观和客观权重,再结合博弈论思想对风险属性的主观和客观权重进行博弈组合得到组合权重。根据群决策一致性的特点对FMEA专家团队的权重进行动态的自适应调整。在此基础上,利用属性权重和专家团队权重对评价信息进行加权集结,然后对加权集结信息进行比较遴选得到正、负理想解,最后根据不同故障模式和正、负理想解间的相似度,来获取故障模式的相对贴进度,再通过相对贴进度的大小对自律机的故障模式进行风险排序。研究结果表明:对于高速铁路CTC系统自律机而言,风险程度最高的3种故障模式分别为双机同步数据故障、主备倒机切换故障、通信通道故障,排序结果与工程实际具有较好的一致性。通过与其他模型方法的对比分析,进一步验证了改进模型的有效性和可行性。研究结果可以为进一步优化高速铁路CTC系统自律机的可靠性设计提供参考。 展开更多
关键词 自律机 故障模式及影响分析 区间二元语义 权重 逼近理想解排序
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结构振动模态灵敏度分析的改进子空间迭代法
11
作者 曹鸿飞 朋茜 杨秋伟 《振动与冲击》 北大核心 2025年第10期161-169,190,共10页
振动模态(特征值和特征向量)的灵敏度分析在结构振动控制、优化设计和损伤识别中被广泛应用。目前主流的模态灵敏度分析方法是模态叠加法、Nelson方法以及它们的改进算法。但这些算法应用于大规模工程结构的模态灵敏度分析时,普遍存在... 振动模态(特征值和特征向量)的灵敏度分析在结构振动控制、优化设计和损伤识别中被广泛应用。目前主流的模态灵敏度分析方法是模态叠加法、Nelson方法以及它们的改进算法。但这些算法应用于大规模工程结构的模态灵敏度分析时,普遍存在着计算效率不高的缺陷。为了节省计算成本,提出一种结构振动模态灵敏度分析的改进子空间迭代方法。首先,通过差分运算,把模态灵敏度的计算问题转化为结构发生微小修改后的模态特征对计算问题;然后,提出一种近似柔度计算公式,用于快速估算结构修改后刚度矩阵的逆矩阵,并将其应用于子空间迭代法的过程中,以迅速获得结构微小修改后的模态特征对,据此便可快速计算出相应的模态灵敏度。以两个结构模型为例验证了所提方法,结果表明,所提方法的计算精度与现有的模态灵敏度算法基本相同,但计算时间大幅度减少了,显示出了这种新方法的计算效率显著优于现有方法,更加适合于分析大型结构的振动模态灵敏度。 展开更多
关键词 振动模态 灵敏度分析 子空间迭代法 近似柔度 计算效率
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基于多模式硬件在环试验台的防滑系统仿真试验方法
12
作者 周军 齐政亮 +2 位作者 樊贵新 蔡田 张洋 《铁道机车车辆》 北大核心 2025年第2期12-20,共9页
为减少轨道试验次数,降低成本并提高安全性,通常采用仿真试验来代替轨道试验,以测试防滑系统的功能和性能。按照防滑标准的要求建立了基于多模式“硬件在环”的防滑仿真试验台,主要由仿真计算单元、气动模拟单元、轴速模拟单元、信号处... 为减少轨道试验次数,降低成本并提高安全性,通常采用仿真试验来代替轨道试验,以测试防滑系统的功能和性能。按照防滑标准的要求建立了基于多模式“硬件在环”的防滑仿真试验台,主要由仿真计算单元、气动模拟单元、轴速模拟单元、信号处理单元等组成。通过对轴速模拟单元和气动模拟单元的真件和仿真模型切换可获得试验台的不同模式结构。基于Simulink平台设计并开发了模块化、参数化的防滑仿真模型,可以完整地表示防滑试验过程中的黏着条件、车辆参数、轨道坡度等条件。按照仿真试验流程,在防滑仿真试验台上开展了低黏着条件下的防滑仿真试验,与相同条件下的轨道试验相比,仿真试验结果满足精度要求,验证了防滑仿真模型及仿真试验方法的有效性和可靠性,为防滑系统研发、测试以及认证提供了有效的试验手段和技术支持。 展开更多
关键词 多模式 硬件在环 防滑保护 仿真计算单元 黏着模型
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脑电信号伪迹去除算法综述
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作者 赵欣 吴建行 +2 位作者 王坤 蔡雨 许敏鹏 《信号处理》 北大核心 2025年第6期1015-1039,共25页
脑电图(Electroencephalography,EEG)是通过精密放大仪器将脑部微弱的生物电位加以放大记录而获得的图形。因其具有安全无创、成本低廉、时间分辨率高等优点广泛应用于医疗诊断和神经科学研究等领域。然而脑电信号幅值微弱,在采集过程... 脑电图(Electroencephalography,EEG)是通过精密放大仪器将脑部微弱的生物电位加以放大记录而获得的图形。因其具有安全无创、成本低廉、时间分辨率高等优点广泛应用于医疗诊断和神经科学研究等领域。然而脑电信号幅值微弱,在采集过程中容易受到外部环境和生理活动的影响,实际获得的脑电信号通常混有大量噪声,其中由被试者生理活动引起的噪声在时域或频域上与脑电信号存在重叠,简单的预处理手段难以将它们分离,因此能够有效去除这些噪声的脑电伪迹去除算法一直是脑机领域的研究热点。传统的伪迹去除算法包括回归、小波变换、经验模态分解、盲源分离等,它们通过信号自身的时频特征或信号间的统计特征进行伪迹分离,在脑电图的应用发展中发挥了重要的作用。然而由于伪迹成分复杂,脑电伪迹去除研究中尚不存在一种可以适用所有情况的去伪迹方法,为实际应用中目标和算法之间的匹配问题带来不必要的选择负担。为此,文中首先总结了伪迹的成因和类别,并探讨了不同生理伪迹的形态特点。之后,对现有的国内外脑电去伪迹方法进行了归纳总结,讨论了不同算法在去除伪迹方面的优缺点及适用性差异,为今后不同领域的研究人员选择适用的脑电伪迹去除算法提供理论依据。最后分析了当前研究存在的一些问题,展望了未来脑电去伪迹研究的发展方向。 展开更多
关键词 脑机接口 伪迹去除 独立成分分析 经验模态分解 深度学习
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人机交互技术下舰船操控台智能导航方法研究
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作者 方晓路 王晶 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第13期176-180,共5页
针对舰船操控台智能导航系统在复杂航行环境中面临的人机交互效率低、信号依赖性强等关键问题,设计基于人机交互技术的舰船操控台智能导航方法。以舰船操控台导航系统基本结构为基础,设计语音模态人机交互界面,利用语音意图理解框架与... 针对舰船操控台智能导航系统在复杂航行环境中面临的人机交互效率低、信号依赖性强等关键问题,设计基于人机交互技术的舰船操控台智能导航方法。以舰船操控台导航系统基本结构为基础,设计语音模态人机交互界面,利用语音意图理解框架与大语言模型解析指令并生成导航执行代码;将导航参数作为状态因子,引入RFR辅助GNSS-INS组合导航模型,构建RFR辅助因子图导航方法,确保舰船操控台智能导航效果。测试结果显示:该方法具备较好的人机交互效果,支持语音指令快速完成导航操作;在导航信号缺失时,生成的航行轨迹与设定航迹高度吻合;导航结果与设定航线的偏差最大值为(0.194,1.449,0.114)m,满足高精度导航要求。该方法显著提升了舰船导航的智能化水平和鲁棒性。 展开更多
关键词 人机交互技术 舰船操控台 智能导航方法 语音模态 随机森林回归
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基于带宽划分改进VMD与AMF的变转速轴承故障诊断
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作者 卫军 马洁 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期175-179,195,共6页
针对滚动轴承在变转速工况下故障特征提取困难和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法参数确定困难的问题,提出了基于BDVMD-AMF与COT的变转速轴承故障诊断。首先,提出基于频带划分的改进变分模态分解(bandwidth divisi... 针对滚动轴承在变转速工况下故障特征提取困难和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法参数确定困难的问题,提出了基于BDVMD-AMF与COT的变转速轴承故障诊断。首先,提出基于频带划分的改进变分模态分解(bandwidth division variational mode decomposition,BDVMD)算法,即利用加权谱趋势(weighted spectrum trend,WST)对振动信号频带进行划分,以此确定VMD算法的分解层数和惩罚因子;同时提出综合指标筛选优质分量并重构信号;其次,采用自适应形态滤波(adaptive morphological filtering,AMF)算法进一步降低重构信号中的噪声干扰并突出故障特征;最后,为克服变转速导致的频谱模糊问题,通过计算阶次跟踪(computed order tracking,COT)算法得到滤波信号的角域平稳信号,获取其包络阶次谱提取故障特征,实现变转速滚动轴承故障诊断。通过仿真信号、渥太华轴承数据集以及对比实验验证,结果表明所提方法更加高效、效果更优。 展开更多
关键词 变转速滚动轴承 带宽划分变分模态分解 自适应形态滤波 计算阶次跟踪 特征提取 故障诊断
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Efficient fast mode decision using mode complexity for multi-view video coding 被引量:1
16
作者 王凤随 沈庆宏 都思丹 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第11期4244-4253,共10页
The variable block-size motion estimation(ME) and disparity estimation(DE) are adopted in multi-view video coding(MVC) to achieve high coding efficiency. However, much higher computational complexity is also introduce... The variable block-size motion estimation(ME) and disparity estimation(DE) are adopted in multi-view video coding(MVC) to achieve high coding efficiency. However, much higher computational complexity is also introduced in coding system, which hinders practical application of MVC. An efficient fast mode decision method using mode complexity is proposed to reduce the computational complexity. In the proposed method, mode complexity is firstly computed by using the spatial, temporal and inter-view correlation between the current macroblock(MB) and its neighboring MBs. Based on the observation that direct mode is highly possible to be the optimal mode, mode complexity is always checked in advance whether it is below a predefined threshold for providing an efficient early termination opportunity. If this early termination condition is not met, three mode types for the MBs are classified according to the value of mode complexity, i.e., simple mode, medium mode and complex mode, to speed up the encoding process by reducing the number of the variable block modes required to be checked. Furthermore, for simple and medium mode region, the rate distortion(RD) cost of mode 16×16 in the temporal prediction direction is compared with that of the disparity prediction direction, to determine in advance whether the optimal prediction direction is in the temporal prediction direction or not, for skipping unnecessary disparity estimation. Experimental results show that the proposed method is able to significantly reduce the computational load by 78.79% and the total bit rate by 0.07% on average, while only incurring a negligible loss of PSNR(about 0.04 d B on average), compared with the full mode decision(FMD) in the reference software of MVC. 展开更多
关键词 multi-view video coding mode decision mode complexity computational complexity
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多模态人机交互设计研究进展 被引量:8
17
作者 边坤 韩冬楠 +2 位作者 李思雨 郭媛媛 李祺 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第11期199-204,共6页
为进一步分析多模态人机交互的研究进展,探讨该领域未来的研究方向,从起源、模态分类及应用前景方面对多模态人机交互进行梳理和总结,并指出发展趋势和挑战。多模态人机交互在视觉、听觉、触觉和手势方面的研究和实际应用已相对成熟;眼... 为进一步分析多模态人机交互的研究进展,探讨该领域未来的研究方向,从起源、模态分类及应用前景方面对多模态人机交互进行梳理和总结,并指出发展趋势和挑战。多模态人机交互在视觉、听觉、触觉和手势方面的研究和实际应用已相对成熟;眼动追踪、面部表情和肢体语言在学术研究中得到了广泛的关注和探讨,但在转化为实际应用时,其普及程度相对较低;而嗅觉和味觉的研究受其复杂性和多样性的影响,仍处于发展阶段。多模态人机交互呈现开放数据库及强智能的跨模态交互及跨设备交互发展趋势,但在模态融合、数据收集和隐私安全方面仍面临诸多挑战。通过梳理和归纳多模态人机交互的相关研究成果,为后续相关研究提供参考与借鉴。 展开更多
关键词 人机交互 多模态 交互模态 发展趋势
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基于视觉与加速度测量的结构动态位移融合估计 被引量:3
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作者 熊春宝 孙长保 牛彦波 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期891-901,共11页
结构动态位移测量与精准估计对于结构安全运营和性态评估具有重要意义.基于计算机视觉的位移监测方法具有精度高、非接触式、成本低、设备安装简便等优点,在实际复杂工程环境中,设备难以架设,视觉测量方法较传统接触式位移监测方法具有... 结构动态位移测量与精准估计对于结构安全运营和性态评估具有重要意义.基于计算机视觉的位移监测方法具有精度高、非接触式、成本低、设备安装简便等优点,在实际复杂工程环境中,设备难以架设,视觉测量方法较传统接触式位移监测方法具有明显的优势.图像分辨率和拍摄帧率等因素在一定程度上限制了视觉方法的使用.针对视觉位移测量技术高频振动识别精度低的问题,提出了一种基于视觉与加速度测量的结构动态位移重构方法,通过融合视觉低频与加速度高频振动响应信号,实现结构动态位移精准识别.首先,利用光流法从结构振动视频数据中提取结构位移响应,引入前后向误差与离群值过滤机制,提升特征点追踪精度,避免漂移问题.然后,利用逐次变分模态分解方法分别从视觉位移与加速度二次积分得到的位移信号中提取相应的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量.最后,基于互相关函数筛选机制,确定融合模态分量,融合基于视觉测量的低阶IMF与基于加速度测量的高阶IMF,重构结构位移响应.通过一个钢筋混凝土框架结构振动台试验,对提出的位移融合估计方法进行了试验验证.结果表明:与单一视觉测量方法相比,所提出的方法能够更为准确地估计结构动态位移,并且通过引入加速度测量中的动态位移分量,融合后的位移比基于视觉测量的结果具有更宽的频率范围. 展开更多
关键词 数据融合 计算机视觉 光流法 逐次变分模态分解 互相关函数
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基于计算思维的高中信息技术项目教学模式研究 被引量:9
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作者 张长水 《天津师范大学学报(基础教育版)》 CSSCI 北大核心 2024年第1期38-42,共5页
计算思维作为《普通高中信息技术课程标准(2017年版2020年修订)》提出的四大核心素养之中枢,在当今已被提升到全民素养的高度。项目教学是“新课标”倡导的学习方式,开展基于计算思维的项目教学模式实践,对提升学生信息素养和实现学科... 计算思维作为《普通高中信息技术课程标准(2017年版2020年修订)》提出的四大核心素养之中枢,在当今已被提升到全民素养的高度。项目教学是“新课标”倡导的学习方式,开展基于计算思维的项目教学模式实践,对提升学生信息素养和实现学科价值有着重要意义。研究认为,基于计算思维的项目教学模式需以横向“项目主线”为教学流程,运用计算思维基本方法,在纵向“教学主线”下开展实践,包括确定项目需求,发现生活中的实际问题;抽象分解建模,界定问题生成活动任务;分组协作探究,寻找并实施自动化方案;总结反思评价,实现求解方案拓展迁移等环节。 展开更多
关键词 计算思维 高中信息技术 项目教学模式
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基于VMD-SSA-LSTM考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型研究 被引量:1
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作者 王秋莲 欧桂雄 +3 位作者 徐雪娇 刘锦荣 马国红 邓红标 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1052-1063,共12页
传统的切削过程功率获取需要基于复杂的切削功率模型且很少考虑刀具磨损的影响,针对此设计了一种基于变分模态分解(VMD)、麻雀搜索算法(SSA)、长短时记忆(LSTM)神经网络的考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型,该模型无需解构数控铣... 传统的切削过程功率获取需要基于复杂的切削功率模型且很少考虑刀具磨损的影响,针对此设计了一种基于变分模态分解(VMD)、麻雀搜索算法(SSA)、长短时记忆(LSTM)神经网络的考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型,该模型无需解构数控铣床运行过程的能耗机理,基于一次性的历史实验数据即可实现数控铣床切削过程功率的高精度预测。首先,采用人工智能机器视觉技术对刀具磨损图片进行分析处理,获取刀具磨损图像的数字化特征,从而得到刀具最大磨损量;然后,建立基于VMD-SSA-LSTM考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型,利用VMD对数控铣床运行数据进行分解,采用SSA算法对LSTM神经网络超参数进行寻优,并将分解出的铣床运行数据分量输入到LSTM神经网络中,接着将每个分量的预测值相加,得到切削功率预测值;最后以面铣加工为例,将所提出的预测模型与BP神经网络、LSTM神经网络和传统模型进行对比分析,验证了所提模型的有效性和优越性。 展开更多
关键词 切削过程功率 刀具磨损 麻雀搜索算法 长短时记忆神经网络 变分模态分解 计算机视觉技术
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