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2.
3.
为了解决带电作业时手臂末端输出力的准确控制,提出一种基于表面肌电信号(sEMG信号)和支持向量机回归(SVR)实现对手臂末端施力的评估方法.通过手握机械手臂末端的手柄,做往复推拉运动,记录此时手柄处的力传感器的数据F,同时利用3组肌电信号传感器同步采集手臂的肌电信号.将肌电信号提取特征后,与力F组合成样本集合S,在样本集合中随机抽取50%的样本数据作为训练集,分别训练BP神经网络、GRNN神经网络以及SVR神经网络.最后用训练好的神经网络对整个样本集中的力F进行预测,并用均方根误差和相关系数评估模型的预测效果.结果显示,SVR神经网络的预测效果较好,其均方根误差为3.074 0,相关系数为0.951 7. 相似文献
4.
基于标准大气定律和大气圆柱体分布模型,本文引进了大气重力格林函数,用离散格积方法求得了大气对重力场观测的影响,对台站高程、周围地形和地表温度变化等因素的影响问题进行了讨论.结果说明台站近区气压变化是大气重力信号的主要贡献者,考虑大气质量负荷引起的弹性地球形变效应后,对距台站0.5°的区域积分获得的大气重力导纳值为-0.3603μGal/hPa,占全球大气变化引起的总信号的90%以上,这一理论模型结果与超导重力仪实测结果相吻合,并能较有效地用于消除重力观测中的气压干扰成分. 相似文献
5.
6.
7.
以Timoshenko单跨梁为研究对象,采用回转射线矩阵法进行动力响应计算,针对Timoshenko梁的瞬态响应信号为非平稳信号,采用基于Hilbert—Huang变换原理的信号时频分析,并与FFT的处理结果进行对比分析。结果表明,HHT方法比Frr法更适合非平稳信号的分析和处理,同时,HHT方法不仅可以将瞬态信号中低频和高频部分分离出来,还可以通过Hilbert谱展示信号能量在时频域内的分布,更为深入的了解信号的本质。 相似文献
8.
本文给出了基于L0模求解该问题的非凸模型,借助于稀疏正则化方法来克服问题的不适定性。该模型利用紧小波框架对信号进行稀疏逼近,并利用L0模度量稀疏性。提出了求解该模型的投影迭代硬阈值算法,并证明了算法的全局收敛性。该算法每一步都有闭式解,计算过程简洁高效。数值实验表明,方法在重建信号的视觉质量和量化指标方面均优于所对比的pFISTA方法。 相似文献
9.
从烟台附近海域通过挂板取样获得了污损微生物膜样品。利用高通量测序鉴定其中细菌有假交替单胞菌(Pseudoalteromonas sp.),芽孢杆菌(Bacillus sp.),盐单胞菌(Halomonas sp.),嗜冷杆菌(Psychrobacter sp.),肠杆菌(Enterobacter sp.)。通过对微生物膜污损细菌进行发酵培养,结合天然产物分离纯化和核磁共振鉴定技术,共从发酵液中分离并鉴定了9种次级代谢产物,其中4种是二酮哌嗪(Diketopiperazine,DKP)类信号分子,环(脯氨酸-甘氨酸)(1),环(脯氨酸-丙氨酸)(2),环(4-羟基-脯氨酸-亮氨酸)(3),环(脯氨酸-酪氨酸)(4),以及尿嘧啶(5),胸腺嘧啶(6),对羟基苯乙醇(7),十五烷酸(8),邻苯二甲酸二(2-乙基己)酯(9)。研究结果表明,烟台海域污损微生物膜中细菌组成多样,以假交替单胞菌和芽孢杆菌为主;污损细菌产生了多种代谢物,其中包括4种DKP类信号分子,该类物质可能对生物污损的发生具有调控作用,为探究生物污损和生物膜的作用机制奠定了基础。 相似文献
10.
全球导航卫星系统反射(Global Navigation Satellite System-Reflectometry,GNSS-R)技术是一种新兴的监测海平面高度变化的技术。本文依据GNSS-R技术中的信噪比分析法的原理,通过分析其分离趋势项和提取振荡频率的过程,建立了新的估测模型以提高反演精度。针对传统模型存在的信号分离不佳的问题,本文提出使用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法替换传统的最小二乘拟合法(Least Squares Fitting, LSF)进行趋势项分量的分离。在此基础上,本文引入基于凯塞窗函数改进的LSP(Lomb-Scargle Periodogram)频谱分析法(记为WinLSP)来减弱因频谱泄露带来的反演误差。在瑞典翁萨拉的GTGU站和美国阿拉斯加州的SC02站开展的海平面高度反演实验结果表明,本文建立的估测模型相比于传统模型具有更高的反演精度。基于VMD+WinLSP估测模型得到的GTGU站反演结果的均方根误差(RMSE)、相关系数和反演点数分别为4.70 cm、0.98和5 647。与传统的LSF+LSP估测模型相比,反演精度和GNSS数据利用率分别提高了约29.7%和15.0%。SC02站的RMSE、相关系数和反演点数分别为14.34 cm、0.99和1 785,反演精度和GNSS数据利用率分别提高了约12.3%和9.4%。 相似文献