机械结构动力学模型修正技术的现状与发展

在回顾结构动力学模型修正基本问题及关键技术的同时,论述模型修正在工程领域的结构动力修改、混合建模、模型确认、载荷识别、结构状态监测及损伤评估等方面的典型应用状况。针对模型修正技术在工程应用方面遇到的困难,还探讨了当前结构模型修正的研究热点以及模型修正技术的发展趋势。     

一种基于非负矩阵分解的语音增强算法

文章提出了一种基于非负矩阵分解的语音增强算法。该算法包括两个阶段,训练阶段和增强阶段。训练阶段通过非负矩阵分解算法对纯净的噪声频谱进行训练,得到噪声字典矩阵,保存其作为增强阶段的先验信息。增强阶段首先通过非负矩阵分解算法对带噪语音的频谱进行分解,然后联合噪声字典矩阵和推导得到的相应迭代公式对语音字典矩阵和语音编码矩阵进行估计,重构增强语音。仿真结果表明,文中增强方案在抑制背景噪声,提高信噪比和减少语音失真方面要优于传统的语音增强算法。     

榜样的力量伴我成长

正每次阅读《兵团建设》都让我受益匪浅,"特别策划"中那些反映兵团人现实生活的质朴文章,细细品读,总能让我忘却工作的繁忙。"兵团先锋"是我每期都会阅读的栏目,一个个先进模范人物、先进党支部,以各自的典型经验让我更加深刻地认识到了什么是党性、什么是无私、什     

立德造屋

新疆德源房地产开发有限公司成立于2001年10月,隶属于农十二师一○四团,拥有二级开发资质和11年的房地产开发经验,为新疆知名地产企业。公司自成立以来,开发的教职工住宅楼、德源·麓溪花园小区、德源·金域蓝湾小区、德源·西城嘉苑小区,开发住宅楼56栋,开发面积26万余平方米,售房率为100%。2010年,公司开发了德源·西城印象,这是西山路上第一个高层小区,该项目共有小     

RDWT和NVF的自适应彩色图像水印算法

提出一种基于冗余小波(RDWT:Redundant Wavelet Transform)和噪声可见度函数(NVF:Noise Visibility Function)的彩色图像水印嵌入新算法,该算法利用主体图像的稳态广义Gaussian模型描述图像的局部特性,建立了水印信息的加权系数计算公式。在水印嵌入过程中先对主图像在YIQ空间的Y分量进行RDWT变换。同时利用NVF函数对经过加密变换的水印进行加权处理,然后利用奇异值分解将水印嵌入到变换域复杂纹理和边缘区域。实验结果表明该算法在保证水印不可见性的同时能很好地抵抗多种几何攻击和图像处理攻击,实现了水印鲁棒性、不可见性和容量的统一。     

武警部队深化军事训练改革的实践与思考

一、完善信息化条件下训练内容体系 一是充实信息化训练内容.紧贴武器装备发展和信息化建设实际,增大信息化新知识新装备的训练内容比重.单兵重点加强计算机基本操作、网络技术、本职岗位信息系统和手中信息化装备器材操作使用及维护保养等训练.分队警官重点加强执勤管理平台、勤务动态管理系统、模拟对抗系统、军事训练管理信息系统和信息化装备器材操作使用训练.首长机关重点突出指挥信息系统操作基本技能、参谋业务"六会"新技能以及基于信息系统的指挥技能训练.部(分)队增设要素集成训练、单元合成训练、体系融合训练内容,满足信息化条件下遂行任务需求.     

经验模态分解中包络线算法

经验模态分解(EMD)是一种先进的信号处理方法,对非线性、非平稳信号具有独特的分析能力.它的包络线算法存在着过冲/欠冲和端点问题,影响信号分解质量.分析了过冲/欠冲和端点问题产生的原因,提出了采用保形分段3次插值方法作为EMD分解过程中的包络算法,解决了拟合包络线的过冲/欠冲问题;采用端点处包络线位置预测,对端点处的包络线位置加以约束,与极值点对称延拓的方法结合使用,充分利用信号本身信息,一定程度上抑制了端点问题.最后,用一个仿真实验验证了该方法的有效性.     

模态分析在确定尾流中气泡谐振频率的应用

舰船尾流的声学特性由分布在尾流中气泡的声学特性决定.气泡的声学特性表现在对不同频率入射声波的反射和散射作用,主要由气泡的谐振频率决定.有限元分析中模态分析可以分析振动结构,得到物体结构的谐振频率.根据尾流中气泡的声学特性,建立气泡声学特性结构模型,用模态分析方法确定气泡的谐振频率以验证模型的正确性,将有限元方法引入分析舰艇尾流的声学特性中.     

山东省召开民兵工作会议

为深入贯彻全国民兵工作会议精神,前不久,中共山东省委、省政府和省军区组织召开了全省民兵工作会议。会议紧紧围绕深入推进民兵建设科学发展这一主题,全面回顾总结改革开放以来全省民兵建设成就,部署了当前和今后一个时期民兵建设任务;通过多媒体展播的方式交流7个单位民兵建设转型试点做法和10个单位民兵建设经验;采取图板和视频相结合的方式,组织了民兵作战、作战保障和勤务保障三类508件(套)新老装备展示;分别在三地设置     

基于EMD和二叉树支持向量机的调制识别算法

针对数字调制模式识别问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和二叉树支持向量机的识别算法。该算法通过对数字信号进行经验模式分解,利用分解得到的本征模式函数构造分类特征,再运用二叉树支持向量机作为分类器实现了6种信号的分类。仿真结果表明,该算法具有很好的识别性能。