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1988年 | 1篇 |
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能在一套系统上做到诸如显示、电压、转速、温度和流速等多参数信号的检测通常是比较困难的。结合上述问题提出了多参数双层分布式智能在线检测系统的构建方法。分析了智能仪器、多仪器串行通讯接口等相关支持技术。并通过引入一兰姆波密度传感器检测系统为例说明了所构建系统的可行性。此系统通过合理的软件和硬件设计,可以完成对整机系统的诸如检测、处理、监控、报警、显示和启示等功能,从而自动智能地达到控制目的。 相似文献
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介绍一种利用交流信号的采样值求出交流信号周期的简便方法。该算法原理简单、编程容易,同时大大简化了外部硬件电路。 相似文献
63.
芥子气或冬季芥子气均可和氯化汞及米氏酮配位反应直接显色、生成玫瑰红色或紫红外的三元混配化合物。利用浸渍有氯化汞和米氏酮的硅胶纸制成的采样检测纸,可以方便地用于快速检测并半定量评价兵器表面经消毒后,残留在漆层中的芥子气或冬季芥子气的残存密度,也可以用于快速检测渗透到可渗透材料内部的芬子气或冬季芥子气。芥子气采样检测纸采用铝箔复合膜包装,储存期可达3年之久。 相似文献
64.
针对雷达辐射源识别中拓展能力不足和识别率不高问题进行研究,提出一种基于深度时频特征学习的智能识别方法。基于降采样短时傅里叶变换高效提取具备较高辨识度和稳定性的浅层二维时频特征,利用信号局部频域维稀疏性完成降噪等预处理;设计用于深度特征学习与识别的卷积神经网络,并采用不同尺度卷积核组合扩展网络广度,强化特征表征能力;利用高信噪比条件下8种辐射源信号样本对网络进行训练调优,低信噪比样本测试验证算法和网络的有效性。仿真结果表明,该方式在-8 dB信噪比条件下能达到98.31%的整体平均识别率,具备较强的鲁棒性。 相似文献
65.
针对局部可观测多智能体学习环境下,智能体与环境频繁交互造成环境不稳定,导致智能体无法使用经验回放机制(experience replay)的问题,采用了一种基于异环境重要性采样的回放经验利用机制。并结合该机制再深度强化学习算法,深度分布式循环Q网络(DDRQN)基础上进行了改进,提出一种增强型的深度分布式循环Q网络。通过对Deep Mind的Py SC2平台Defeat Roaches局部可观测多智能体学习环境实验结果对比分析表明,增强型的深度分布式循环Q网络相比于DDRQN网络,具有良好的学习性能,稳定性、收敛速度均具有显著提升。 相似文献
66.
67.
通过ANSYS计算了均布荷载中心软弱下卧层界面在不同埋深下的附加应力特性,并与相同深度处均质地基的附加应力状态进行了对比,发现在双层地基界面上出现了应力扩散现象,并随着软弱下卧层埋深的增加,应力扩散现象越来越明显,通过对ANSYS计算所得数据进行分析,并用曲线进行拟合得出一个经验公式,为实际工程提供了定量分析的依据。 相似文献
68.
69.
用AD采集卡对指控系统有线信道中的连续时间信号进行采样,得到离散的时间信号,再运用一种离散傅立叶变换——CZT进行频谱分析。详细介绍了在给定测量范围和精度的要求下,采集卡工作参数的配置方法,以及CZT变换实现频域细化的原理和计算参数的选定,还提出了一种快速算法,以增强测试系统的实时性。 相似文献
70.