检索结果-南通市图书馆

作者：耿清清安徽建筑大学

学位级别：硕士

探地雷达是利用无线电波穿透地表,接收反射信号,确定地下结构和物质性质的常用地球物理勘探工具。数值模拟在探地雷达应用中起到至关重要的作用,其需要建立精确的理论模型,模拟电磁波在地下介质中的传播过程。通过比较实测数据与模拟结... 详细信息

探地雷达是利用无线电波穿透地表,接收反射信号,确定地下结构和物质性质的常用地球物理勘探工具。数值模拟在探地雷达应用中起到至关重要的作用,其需要建立精确的理论模型,模拟电磁波在地下介质中的传播过程。通过比较实测数据与模拟结果,可以更好地理解地下结构和物质性质,提高数据解读的准确性。在实际应用中,探地雷达实测数据易受外界因素干扰,如地下介质的复杂性、多样性、背景噪声等,从而影响数据的解读和分析,故探地雷达数据去噪处理是分析数据关键步骤。为了增强实测数据的解读效果和精确度,本文首先使用基于时域有限差分法的Gprmax软件,分别建立五种非均匀介质目标体模型。研究不同背景介质探地雷达信号图的异同,总结不同背景介质的数值模拟特征。分析不同深度、不同介电性质、地下不密实带模型的探地雷达信号响应,研究电磁波在不同模型中的传播规律,为实测资料数据的图像解释提供一些理论指导。其次,研究小波变换方法对探地雷达回波信号中噪声的处理效果及小波基的选取,显示小波变换在处理含有高斯噪声的信号时具有一定优势。在数值模拟信号中加入不同信噪比的高斯噪声,利用小波变换去噪,分析其去噪效果。它具备多尺度分析和局部化分析的优点,能够有效地提取信号中的有用信息并去除噪声。本文选择Haar小波基、Daubechies小波基、Symlet小波基等五种小波基处理不同模型含噪信号,比较其结果,发现不同的灾害模型选取的最优小波基截然不同。对比分析小波变换方法与奇异值分解法去噪效果,结果表明,小波变换在去除高斯噪声方面效果较好。最后,分析探地雷达实测数据及小波变换去噪处理。参考模拟结果初步确定实测数据的灾害类型,经实际勘察得到的实测结果与预测结果相同,验证了探地雷达数值模拟的可靠性。同时,利用小波变换处理实测数据,能去除大部分的噪声并且凸显出有用信号。图[54]表[5]参[92]

关键词：探地雷达非均匀介质信号分析小波变换奇异值分解

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辽宁省绥中县乡村产业振兴政策执行问题研究

辽宁省绥中县乡村产业振兴政策执行问题研究

作者：耿自豪内蒙古师范大学

学位级别：硕士

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基于毫米波雷达的智能安防目标检测技术

基于毫米波雷达的智能安防目标检测技术

作者：耿岳天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

随着生活水平的不断提高,人们对安全的认识也在不断提升,尤其是在重点地区安防检测的要求越来越高。传统的入侵检测方法有很多缺陷,毫米波雷达以其高精度、高速度分辨能力,已被广泛应用于智慧家庭、区域安保等领域。针对当前安全领域对... 详细信息

随着生活水平的不断提高,人们对安全的认识也在不断提升,尤其是在重点地区安防检测的要求越来越高。传统的入侵检测方法有很多缺陷,毫米波雷达以其高精度、高速度分辨能力,已被广泛应用于智慧家庭、区域安保等领域。针对当前安全领域对检测精度和实时性的需求,利用卷积神经网络在文本、语音、图像等多个方面的优势,研究基于卷积神经网络的目标检测方法,实现对目标的检测与识别。本课题以毫米波雷达为对象的安全探测应用为背景,进行以下方面的研究:(1)建立关于目标检测的雷达回波数据集。确定常见的目标种类,并在操场、校门等多个室外场景采集数据,后续对雷达回波信号进行处理,构建距离多普勒图,得到的图像用作实验数据集,采用深度学习的方法进行目标检测。(2)分析了经典目标检测算法并解决了多目标检测时的目标遮蔽问题。对两种二维检测窗进行了对比,分析两种窗在实测雷达目标数据上检测效果,实验证明在小噪声处,矩形窗能更好地估计噪声。同时提出将OS-CFAR和CA-CFAR两种算法结合成OSCA-CFAR算法,用以解决一维和二维CFAR存在的目标遮蔽问题,并通过仿真实验验证了该算法的有效性。(3)采用深度学习技术,提出通过对比分析多个目标之间的距离-多普勒图像关系,实现对感兴趣目标的快速检测。在雷达回波中,通常包含多类目标,这很难找到需要的某一类目标。为了解决这个问题,本文提出基于预处理的目标检测。在预处理中,设计了一种基于CFAR的滑动窗,能够更有效的关注目标区域并裁剪,得到所需要的数据集;在后续实验中,对不同目标的距离多普勒图进行检测分类测试,将待检测的目标送入Dense Net网络,用深度学习的思想,将各类目标在图像上进行辨识。为了减小网络本身的误差,将网络进行了改进,最后准确率高达96.65%。而后训练好的网络能够高效的识别各类目标,以此达到将所需目标检测出来的效果。(4)构建改进YOLOv7的雷达目标检测算法,能够直接高效检测到雷达目标并确认类别。首先对得到的距离多普勒目标进行打标,然后对YOLOv7进行改进,将YOLOv7中主干提取网络的E-ELAN层改进加入SE模块,使用SIo U替代原边框回归损失函数,改进模型的m AP提升2.9个百分点,召回率Recall提升4.5个百分点,有效的进行了端对端的雷达目标检测与识别。最后将传统目标检测和改进方法进行对比,可以看出本文改进的方法降低了虚警率,提高了检测效率。

关键词：目标检测距离多普勒图毫米波雷达恒虚警检测技术注意力机制深度神经网络

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黄河流域产业集聚对碳排放效率的影响研究

黄河流域产业集聚对碳排放效率的影响研究

作者：耿思凡兰州财经大学

学位级别：硕士

面对全球气候变暖问题,中国展现大国担当,于2020年提出“30·60”的减碳目标,经验表明,提高碳排放效率是实现该目标的有效途径。在产城融合背景下,产业集聚日益成为影响一个地区经济增长和碳排放的重要因素。同时,考虑到黄河流域作为能... 详细信息

面对全球气候变暖问题,中国展现大国担当,于2020年提出“30·60”的减碳目标,经验表明,提高碳排放效率是实现该目标的有效途径。在产城融合背景下,产业集聚日益成为影响一个地区经济增长和碳排放的重要因素。同时,考虑到黄河流域作为能源流域,是我国减排降碳的重点区域。因而本文聚焦于黄河流域,采用理论分析和实证检验相结合的研究方法,对产业集聚与碳排放效率之间的关系进行深入研究。通过动态面板计量模型,结合替换被解释变量、缩短样本时间窗口的稳健性检验方法,验证了产业集聚与碳排放效率之间的关系。并通过中介效应模型检验了劳动力蓄水池效应、中间投入共享效应和知识溢出效应路径的存在性。进一步,从资源—非资源型城市视角分析了产业集聚对碳排放效率的异质性影响,以及政府干预和市场化水平在产业集聚影响碳排放效率中的调节作用。经深入研究与实证检验,本文主要的研究结论如下:一是,产业集聚对碳排放效率的改善具有显著的促进作用,这主要是源于多样化集聚,专业化集聚则抑制碳排放效率的提高。二是,专业化集聚通过抑制劳动力蓄水池效应、中间投入共享效应和知识溢出效应,导致碳排放效率下降,而多样化集聚通过促进劳动力蓄水池效应、中间投入共享效应和知识溢出效应进而改善碳排放效率。三是,非资源型城市适合多样化集聚,而资源型城市的专业化集聚为正,但不显著;政府过度干预显著抑制产业集聚、多样化集聚的碳减排效应,而市场化水平能够显著提高产业集聚和专业化集聚的碳减排效应,但对多样化集聚的促进作用不显著。基于以上研究结论,本文从加强黄河流域多样化集聚、人力资本积累、分区域管理、构建有效市场、打造有为政府等视角,提出促进黄河流域产业集聚经济发展和碳减排的建议。

关键词：黄河流域产业集聚碳排放效率中介效应

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D企业利润质量评价和提升研究

D企业利润质量评价和提升研究

作者：耿玉环桂林理工大学

学位级别：硕士

基于四波混频和自发辐射相干的非互易光反射及放大研究

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基于四波混频和自发辐射相干的非互易光反射及放大研究

作者：耿玥海南师范大学

学位级别：硕士

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基于毫米波雷达的人体语音识别技术研究

基于毫米波雷达的人体语音识别技术研究

作者：耿永福北方工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着雷达技术的快速发展,其在人体感知和识别领域的应用受到了广泛关注。语音信号作为人体的重要生命特征之一,语音的获取和识别技术已经逐渐被国内外学术界和学者不断挖掘。毫米波雷达以其独特的高分辨率、高精度、受环境影响... 详细信息

近年来,随着雷达技术的快速发展,其在人体感知和识别领域的应用受到了广泛关注。语音信号作为人体的重要生命特征之一,语音的获取和识别技术已经逐渐被国内外学术界和学者不断挖掘。毫米波雷达以其独特的高分辨率、高精度、受环境影响小和便于保护隐私等诸多优点使其在语音识别领域有广泛的发展前景。本文致力于研究24G毫米波雷达对人体语音进行识别,并提出了一种新的模型剪枝算法对卷积神经网络进行轻量化。本文主要工作如下:1.雷达信号处理算法研究:首先通过人体生理学上的研究和电磁学建模确立了毫米波雷达对人体语音识别的可行性。基于上述的理论基础确立了毫米波雷达的人体语音信号处理流程。这个过程涵盖了数据采集、信号处理以及特征提取等步骤。通过合理设计毫米波雷达的参数设置,实现了对人体语音信号的准确捕获和采集。在特征提取阶段,利用时频分析方法提取了语音信号的特征并生成了微多普勒热图,为后续的模型训练和识别奠定了基础。为了满足神经网络训练的数据需求,本文邀请了20名志愿者在室内进行语音数据的采集,对这些数据进行处理并整理成一个自建的语音集。2.模型训练:本文采用了四种常见的卷积神经网络模型对数据集进行训练并进行对比实验分析。分别是Alex Net、VGG、Res Net以及Rep VGG神经网络。根据对比实验数据进行了分析和总结。通过比较四种模型在各项指标上的表现,分析了它们在语音识别任务中的优势和劣势,为后续的模型选择和优化提供了参考和指导。这些分析结果对于进一步提高语音识别系统的性能和效果具有重要意义,为实现更准确、更可靠的语音识别技术提供了理论基础和实践指导。3.优化模型:本文提出了一种新的模型剪枝算法,旨在对卷积神经网络进行轻量化。具体而言,该算法针对Rep VGG神经网络,采用最大相关度模型剪枝方法。与传统的根据L1范数大小排序并剔除最小范数的卷积核算法不同,本文提出了一种基于最大范数相关度的方法,即剔除相关度最高的卷积核。这一方法的核心思想是保留对其它相关度低的卷积核的特征识别力,并有效降低计算负载。通过该算法,可以实现对Rep VGG神经网络的剪枝,从而减少网络参数数量,提高模型的计算效率。本文提出的最大相关度模型剪枝算法能够更好地保留模型的特征提取能力,避免因剪枝而导致信息损失。经实验结果表明,本文所提出的最大相关度模型剪枝算法可以降低网络模型的参数量和计算量,而网络模型识别的准确率仅略有下降。

关键词：毫米波雷达人体语音识别卷积神经网络模型剪枝

富硒糙米储藏过程中脂质-蛋白质氧化互作机制研究

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富硒糙米储藏过程中脂质-蛋白质氧化互作机制研究

作者：耿连欣河南工业大学

学位级别：硕士

基于最小二乘法参数辨识的精简矩阵变换器模型预测控制

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基于最小二乘法参数辨识的精简矩阵变换器模型预测控制

作者：李佳耿西安理工大学

学位级别：硕士

精简矩阵变换器(RMC)作为一种单级式隔离型双向AC-DC变换器,具有优良输入输出性能、转换级数少、无大容量储能元件、能量可双向流动等优点,而具有广泛应用前景。模型预测控制(MPC)方法因其原理简单且无需调制过程成为研究热点,但传统MP... 详细信息

精简矩阵变换器(RMC)作为一种单级式隔离型双向AC-DC变换器,具有优良输入输出性能、转换级数少、无大容量储能元件、能量可双向流动等优点,而具有广泛应用前景。模型预测控制(MPC)方法因其原理简单且无需调制过程成为研究热点,但传统MPC依赖模型参数存在参数敏感的问题。RMC实际工作时模型参数受运行时间、外界温度等影响会出现参数扰动,如输入滤波器参数变化等。如果继续沿用标称下的模型参数来构建系统模型会造成系统运行性能下降,甚至导致系统失稳。因此,开展基于参数辨识的RMC模型预测控制研究,具有重要的理论和实际意义。具体工作如下:首先,分析了 RMC的拓扑结构和工作原理,从数学建模、模型离散化、功率预测计算、代价函数四个方面构建了RMC的模型预测功率控制。其次,针对参数失配问题,研究了参数失配对模型预测的影响,及导致的预测误差,采用最小二乘法参数辨识方法,通过此在线参数辨识方法辨识系统实际参数,实验结果表明实现了精准模型参数的模型预测功率控制;另外,针对递推最小二乘法存在辨识结果饱和的问题,采用了带遗忘因子的最小二乘法,通过遗忘因子来降低历史数据的比重,从而提高新数据的占比,实验结果表明了此方法提高了实时辨识速度并解决了参数饱和问题,实现了模型参数实时准确更新,进一步优化了模型预测功率控制参数辨识性能。搭建了以DSP+CPLD为架构的实验样机,且在样机上对所研究的控制方法进行实验,结果表明:在系统发生参数失配时,未加在线参数辨识的模型预测功率控制的有功和无功会出现明显脉动和偏移,且引入在线参数辨识的模型预测功率控制的有功和无功并无脉动和偏移,控制性能良好;两种参数辨识方法中,带遗忘因子最小二乘法的辨识更为准确且速度更快,且无数据饱和现象;基于在线参数辨识的RMC模型预测功率控制具有良好的输入输出性能。

关键词：精简矩阵变换器模型预测控制参数辨识最小二乘法遗忘因子

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复兴与重构：“铁西三剑客”的东北叙事

复兴与重构：“铁西三剑客”的东北叙事

作者：耿天娇黑龙江大学

学位级别：硕士

以双雪涛、班宇、郑执为代表的“铁西三剑客”通过网络和杂志以及影视化等途径进入大众视野,在当代文坛异军突起,成为一种文学热点,受到了广泛的关注。他们的作品以独特的视角和别致的笔法展现国企改革时期的东北下岗工人以及他们的子女... 详细信息

以双雪涛、班宇、郑执为代表的“铁西三剑客”通过网络和杂志以及影视化等途径进入大众视野,在当代文坛异军突起,成为一种文学热点,受到了广泛的关注。他们的作品以独特的视角和别致的笔法展现国企改革时期的东北下岗工人以及他们的子女,三位作家共同的时代背景驱使他们以共同体内部的视角,去审视父辈在国企工人群体面临瓦解的危急时刻,所遭遇的身份困惑和精神危机,试图重构东北下岗工人的真实形象。本文以“铁西三剑客”这一整体出发,围绕他们的出场方式、叙事手法和作品中展现的东北地域特色,来探究双雪涛、班宇、郑执在作品中如何塑造工人形象,挖掘性格属性,重构东北历史,复兴东北文化。

关键词： “铁西三剑客” 东北叙事叙事策略