高职高专篮球选项课中组合练习的教改实验研究

一、引言高职高专学院篮球选项课教学长期以来,一直沿用传统球类运动教学的教材和组织方法进行教学。其特点是把篮球运动的教学方法手段,分解为相对独立的单元,并形成技战术体系。在教学上强调技术,在有技术的基础上培养实战意识和能力。学生在体育课上以掌握技术动作为主,而高     

构造二维正交紧支撑线性相位小波滤波器的递推算法

根据二维小波滤波器参数化理论,提出了一个具有可操作性的二维小波滤波器递推算法。用最简形式刻画了4阶标准正交中心对称矩阵,并证明了根据算法产生的线性相位滤波器的一个重要性质。     

SPH并行计算方案及其在自由表面流动模拟中的应用

针对光滑粒子动力学主要计算量是近邻粒子搜索这一特点,提出了一种基于粒子分解的光滑粒子动力学并行计算方案。利用该方案可以方便地将任意串行光滑粒子动力学代码并行计算,而且每一个时间步内的信息传递量只和粒子总数有关,而和粒子的分布无关,因而特别适合于自由表面流动等大变形问题的并行数值模拟。对一个粒子总数为40万的三维溃坝问题的模拟结果表明:此方案能达到的最大加速比约为16,这一结果可能比空间分解方案(不考虑动态负载均衡)更优。     

混合气体识别的响应等效性与瞬态信号正交分解模型

针对目前混合气体识别大多采用传感器稳态响应信号、基于线性混合假设或大量样本学习,而瞬态响应信号特征分析主要应用非正交分解的问题,提出一种基于响应等效性与瞬态信号正交分解的混合气体识别模型。分析金属氧化物半导体传感器对混合气体的响应特性,建立基于气体响应成分等效性假设的气体非线性混合模型,在此基础上,提出并应用一种新的正交基函数——扩展类Legendre正交基,对气体传感器瞬态响应信号进行分解;通过对正交分解系数与气体浓度的回归分析,验证二者之间的指数型关联关系,并以正交分解系数为特征参数,利用气体非线性等效混合模型对混合气体分解与辨识。实验结果表明,尽管这种混合气体识别模型仅用单一气体检测的先验知识,对混合气体的识别误差仍可达到15%以内。     

EEMD+BiGRU组合模型在短时交通流量预测中的应用

针对城市交通流随机波动性强、数据中含噪声多导致预测精度下降的问题,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的组合交通流量预测模型,有效地提升了短时交通流预测的精度。模型利用EEMD算法对原始数据进行分解,根据分解所得的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量绘制噪声能量图谱,去除分量中的噪声,并将去噪后的IMF分量作为BiGRU网络的输入进行训练,再将训练所得的结果进行重构加和,得到最终的预测结果。实验结果表明,未舍弃含有噪声的IMF分量进行重构的预测结果,相比于参考文献中提出的EMD+LSTM模型、LSTM模型和EEMD+LSTM模型,其平均绝对百分误差分别优化了42.36%、61.82%和30.95%;舍弃含有噪声的IMF分量后进行重构的预测结果,其平均绝对百分误差相比于将全部IMF分量进行重构优化了56.62%。     

小波阈值去噪的零件规模修复过程质量监控

在建立控制图进行零件规模修复过程质量监控时,针对修理零件质量特性测量数据存在噪声的问题,运用小波阈值去噪原理对质量特性样本数据进行去噪,然后再建立控制图进行监控。算例分析及其对比应用表明,小波阈值去噪可以有效减小测量数据的噪声,进而减少控制图质量监控中的误判,更好地监控零件规模修复过程的质量。     

基于四阶累积量阵列扩展的稀疏分解方法

提出了一种基于四阶累积量稀疏表示的估计方法,解决信号数多于阵元数时的DOA估计问题。该方法首先构造了包含所有DOA信息的最小冗余矢量,利用扩展阵列的最小冗余导向矢量构造完备字典减小完备字典的复杂度;然后利用L1范数作为稀疏约束条件建立稀疏模型进行DOA估计。理论分析和仿真实验,验证了该方法能够估计出的信号个数大于阵元数目,可直接应用于相干信号,比MUSIC-like算法具有更好的性能。     

舰艇动态磁性检测中有限深海浪磁场的噪声消除

对有限深海浪磁场进行了理论推导,分析了其变化规律并验证了在舰艇动态磁性检测中进行消噪处理的必要性。根据单椭球加磁偶极子阵列混合模型模拟了舰艇磁化磁场,并针对海浪磁场与舰艇磁场频带相近难以有效滤除的特点,采用小波包变换对磁测量值进行分解。仿真结果表明:该方法便捷高效,可将海浪磁场有效滤除,提高磁场测量精度。     

基于小波分层连通树结构的信号重构

基于小波树模型的压缩感知可以通过较少的观测量得到鲁棒的信号重构,但采用最优树逼近时存在复杂度大的问题。在证明分层后的小波树仍然具备连通树性质的基础上,提出了基于小波分层连通树结构的压缩重构算法,在与原观测量一致的情况下,保证了重构精度并且提高了重构效率。实验结果表明,改进算法相对于原算法在处理大尺度数据时,效率有明显改善。     

EZW算法的实现及其应用

嵌入式小波零树 ,即EZW图像编码算法由于其优越的压缩性能 ,引起了人们的普遍关注。根据EZW算法的基本原理 ,可优化出编码实例并得出相应实验结果。