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基于改进Faster R-CNN的铝塑泡罩药板缺陷检测算法研究

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基于改进Faster R-CNN的铝塑泡罩药板缺陷检测算法研究

作者：汪国伟南昌航空大学

学位级别：硕士

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井漏时压力波特征辨识理论研究

井漏时压力波特征辨识理论研究

作者：汪北京长江大学

学位级别：硕士

核电控制棒驱动机构和堆内构件零部件热处理标准和执行方法探究

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金属热处理 2024年第5期49卷 210-214页

作者：米大为吉翠翠上海第一机床厂有限公司上海201306

针对核电控制棒驱动机构和堆内构件中零部件的热处理执行标准以及热处理工艺进行分析,结合相应的热处理生产经验,总结出控制棒驱动机构和堆内构件中零部件的热处理类型分为消除应力热处理(又称“尺寸稳定化热处理”)、改善材料性能热处... 详细信息

针对核电控制棒驱动机构和堆内构件中零部件的热处理执行标准以及热处理工艺进行分析,结合相应的热处理生产经验,总结出控制棒驱动机构和堆内构件中零部件的热处理类型分为消除应力热处理(又称“尺寸稳定化热处理”)、改善材料性能热处理、退火处理(含光亮退火)、时效处理、局部热处理等,得到指导核电控制棒驱动机构和堆内构件零部件热处理的执行标准和常规热处理制度。

关键词：核电控制棒驱动机构堆内构件热处理标准执行方法

基于IEEE802.11的OFDM无线视频通信系统及其FPGA实现

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基于IEEE802.11的OFDM无线视频通信系统及其FPGA实现

作者：汪奥南昌大学

学位级别：硕士

随着信息技术的飞速发展,正交频分复用(OFDM)作为一种物理层调制解调技术,因其优越的抗多径干扰和宽带传输能力,在第四代(4G)和第五代(5G)移动通信技术领域中扮演着重要的角色;在自组网和光通信等特殊场景下,OFDM也同样发挥着重要的作... 详细信息

随着信息技术的飞速发展,正交频分复用(OFDM)作为一种物理层调制解调技术,因其优越的抗多径干扰和宽带传输能力,在第四代(4G)和第五代(5G)移动通信技术领域中扮演着重要的角色;在自组网和光通信等特殊场景下,OFDM也同样发挥着重要的作用。利用OFDM技术为核心实现数据通信的原型机系统,不仅具有重要的研究价值,也为无线视频传输提供了实际可行的解决方案。本文围绕正交频分复用的无线视频通信系统展开研究,主要工作内容以及取得的成果如下:(1)搭建了软硬件一体化的无线视频通信系统。本系统分为802.11物理层调制解调算法处理模块、射频信号收发模块和软件控制模块三个部分。FPGA完成802.11物理层调制解调算法设计和射频芯片的配置;射频芯片AD9361完成OFDM信号与射频信号的转换和射频信号的收发工作;软件控制模块方面,利用FFmpeg和Easy Darwin工具来实现流媒体的实时传输。(2)建立了OFDM的仿真模型,实现了基于IEEE802.11物理层的调制解调算法。本文利用软件工具Matlab对OFDM调制解调系统中符号同步、频偏估计和包络检测等模块的理论性算法进行了验证。同时,使用FPGA完成了从理论到代码的映射过程,并使用Modelsim对RTL代码进行了详尽的仿真,为支持多种调制模式与数据速率的切换奠定了基础。(3)提出并实现了基于流媒体技术的网络视频传输方案。该方案通过一系列工具和技术来实现流媒体传输。具体而言,本文使用FFmpeg对输入视频进行H.264压缩编码;同时,利用Easy Darwin将经过压缩编码的视频数据推流到服务器上;最终,使用VLC将服务器中压缩编码后的视频数据推流到FPGA指定网口实现流媒体的实时传输。(4)测试了无线视频通信系统的性能。本系统在日常的空口信道中进行测试并使用天线进行数据交互,累次测试发送十万多帧数据包,结果显示所有数据包均通过CRC校验。系统的通信质量良好,音视频清晰流畅,对于无线视频通信产品开发具有重要的参考价值和现实意义。

关键词： OFDM IEEE802.11 FPGA 无线通信

基于新型虚拟矢量调制方法的IPMSM模型预测电流控制方法

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电工技术学报 2024年第8期39卷 2422-2433页

作者：汪逸哲黄晟廖武张冀黄守道湖南大学电气与信息工程学院长沙410082

模型预测控制方法已经被广泛应用于内置式永磁同步电机(IPMSM)的控制之中,传统模型预测控制方法由于候选电压矢量数量有限,在电机运行过程中会产生较大的电流和转矩谐波。为了增加候选电压矢量数量,提出了构建虚拟电压矢量的方法。但是... 详细信息

模型预测控制方法已经被广泛应用于内置式永磁同步电机(IPMSM)的控制之中,传统模型预测控制方法由于候选电压矢量数量有限,在电机运行过程中会产生较大的电流和转矩谐波。为了增加候选电压矢量数量,提出了构建虚拟电压矢量的方法。但是在应用虚拟矢量调制方法时,系统计算的负担会随虚拟矢量数量的增加而增加,因此控制效果会受到系统计算能力的限制。针对此问题,该文提出了一种新型的虚拟电压矢量调制方法,首先将电压扇区进行细分来增加虚拟电压矢量的数量,然后通过对指令电压矢量坐标进行标幺化处理的方法求得其角度,最后从基础和虚拟电压矢量之中由角度搜索选出最优电压矢量。在该方法中,系统的计算量大小与虚拟电压矢量的数量无关,因此可以在不增加系统计算负担的情况下提升系统的控制性能。实验结果表明,与虚拟矢量数量受到限制的虚拟矢量预测控制方法相比,该方法有效减少了三相电流谐波含量,并且减少了控制算法的执行时间。

关键词：永磁同步电机模型预测电流控制虚拟电压矢量占空比调制

运动想象脑电信号识别技术研究及在智能轮椅控制的应用

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运动想象脑电信号识别技术研究及在智能轮椅控制的应用

作者：汪传来浙江科技大学

学位级别：硕士

脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)是人类或动物大脑与外部设备之间的通道,目前脑机接口在利用生物医学信号脑电图恢复机体控制方面发挥着重要作用。基于运动图像(MI)脑电图信号的脑机接口分类目前在医疗辅助和人工智能等领域取... 详细信息

脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)是人类或动物大脑与外部设备之间的通道,目前脑机接口在利用生物医学信号脑电图恢复机体控制方面发挥着重要作用。基于运动图像(MI)脑电图信号的脑机接口分类目前在医疗辅助和人工智能等领域取得了重大突破。脑电信号显示了在执行特定运动想象任务时大脑中特定点的电极变化,这类脑电图信号通常伴有事件相关去同步化(ERD)和事件相关同步化(ERS)。智能轮椅控制是目前BCI应用的重要领域,它通过识别使用者的运动想象脑电信号来分析对应的控制意图,从而实现大脑控制轮椅的目的。如今大部分的智能轮椅都还停留在手柄操作和遥控操作的阶段,虽然能够一定程度上缓解轮椅操作上的疲劳,对于重度残疾患者仍然存在操作上的困难。为了提升重度残疾患者的移动能力和出行方式,包括神经科学、计算机科学、康复学和工程学在内的多个领域的学者正在投入智能轮椅控制的领域。本文针对运动想象脑电信号在智能轮椅控制领域的关键技术进行研究,致力于改进深度学习模型提升运动想象脑电信号分类精度,同时设计智能轮椅控制方案将识别到的脑电信号与轮椅控制进行串联。本文的主要工作如下所示:(1)我们提出了一种新的神经网络模型——双分支图卷积注意神经网络(DGCAN)来更好地提取脑电信号中具有高泛化性能的通道,并减弱被试之间的个体差异。我们使用图卷积神经网络(GCN)从样本中提取更有可能捕获正确特征的通道,并通过样本顶部的泛化性能将它们按正顺序排列。处理后样本的顶部称为显著块块,我们使用卷积神经网络和注意机制提取显著块特征,并输入其他原始特征作为补充信息。该模型经过处理后,可以很好地排除信道空间信息干扰,从而缓解脑电信号分类任务的个体差异问题。我们在BCI Competition IV数据集2a和2b上测试了模型的性能,达到了84%和86%的准确率。我们还比较了受试者之间的准确性差距,表明我们的模型有效地减小了受试者之间的准确性差距,并且比以前的模型具有更高的鲁棒性。(2)我们提出了一种利用空间特征和时频域变换来适应每个单独数据的独特特征的技术。该技术将每个数据与适当的时频域处理方法相匹配,匹配精度达到90%。在此基础之上,我们提出了一种基于时空特征的多分支图自适应网络(MBGA-Net),该网络将每个单独的脑电信号与合适的时频处理方法相匹配。然后,我们使用自适应技术将信号馈送到相关的模型分支。通过增强的注意机制和带有残差连接的深度卷积方法,使各模型分支能更有效地获取相关格式数据的特征。(3)我们设计了基于运动想象脑电信号分类的智能轮椅控制模块。通过对采集到的脑电信号进行识别,深度学习模型能够分析出使用者的运动意图。设计的控制模块将运动意图和智能轮椅的控制方案进行串联,根据使用者的运动意图对智能轮椅发出控制指令。

关键词：智能轮椅脑机接口运动想象双分支图卷积注意力神经网络多分枝图自适应网络智能轮椅控制模块

面向WebAR导航的三维地图定位与语义化方法研究

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面向WebAR导航的三维地图定位与语义化方法研究

作者：汪倪北京邮电大学

学位级别：硕士

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印染污泥焚烧灰渣制备蒸压加气混凝土的研究

印染污泥焚烧灰渣制备蒸压加气混凝土的研究

作者：汪笠盐城工学院

学位级别：硕士

复杂区间删失数据下可加可乘模型的半参数分析

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复杂区间删失数据下可加可乘模型的半参数分析

作者：汪童长春工业大学

学位级别：硕士

区间删失数据和面板计数数据是生存分析中两类常见且重要的数据类型,由于各种因素,通常不能观测到精确的失效事件发生时间,而只能知道其落在某个时间区间内,这种情况下产生的生存数据就被称为区间删失数据;而当感兴趣的事件能多次发生时... 详细信息

区间删失数据和面板计数数据是生存分析中两类常见且重要的数据类型,由于各种因素,通常不能观测到精确的失效事件发生时间,而只能知道其落在某个时间区间内,这种情况下产生的生存数据就被称为区间删失数据;而当感兴趣的事件能多次发生时,也即失效事件为复发事件时,除了感兴趣事件发生的时间,还对事件发生的次数进行研究,当观测过程是连续的,即能够观测到事件的精确观测时间,就产生了另一种生存分析中重要的复发事件数据。然而,在实际研究中,通常不可能对受试者进行连续地观测,而只是存在一些离散的观测时间,这种情况下所得的数据就是面板计数数据。目前,已有许多文献分别对两类数据进行建模研究,然而对于来自同一实际问题的区间删失数据和面板计数数据单独建模研究分析,可能会使得分析结果不准确,因此对两类数据进行联合建模研究是必要的。同时,本文考虑一种可加可乘风险模型对失效时间进行建模,该模型具有较强的建模能力,比例风险模型和加性风险模型都是其特例。本文研究了相依区间删失数据下和融合区间删失数据和面板计数数据下,可加可乘风险模型的参数估计问题,主要包括以下两部分内容:第一部分考虑了相依II型区间删失数据下,引入一个脆弱项来刻画失效时间和观测过程之间的相关性,使用可加可乘风险模型对失效时间和观测过程分别建立可加可乘风险脆弱模型,为了估计参数,提出了一种基于伯恩斯坦多项式的Sieve极大似然估计方法,并结合EM算法对感兴趣的参数进行估计。然后,大量的模拟研究表明所提出的方法表现良好。最后将所提出的方法应用于一项年龄相关性眼病研究中产生的真实数据。第二部分考虑融合区间删失数据和面板计数数据下,对两种数据进行半参数联合回归分析。假设失效时间服从可加可乘风险模型,复发事件的发生次数服从一个非齐次泊松过程,并且引入了一个服从伽马分布的脆弱项来刻画感兴趣事件的失效时间与复发事件的计数过程的相关性,然后使用基于伯恩斯坦多项式的Sieve方法极大化两种数据的似然函数对参数进行估计。最后,通过数值模拟验证估计的大样本性质,并进行实例研究。

关键词：区间删失面板计数数据可加可乘风险模型 EM算法伯恩斯坦多项式