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指纹信息识别技术与应用 总被引:5,自引:1,他引:4
综合叙述了指纹信息识别技术的发展与应用,包括一般指纹识别系统的原理,指纹数据的产生办法,指纹图像的预处理,以及提取特征、分类鉴定的各种方法,例如:结构方法,统计方法,人工神经网络方法,光电混合方法等,并进行了比较和分析。 相似文献
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介绍了克劳修斯方法对可逆和不可逆过程(循环)的处理,提出了处理不可逆过程的方法,论证了处理方法与克劳修斯方程的一致性,论述了克劳修斯方法的实质和意义;简单介绍了熵的另一个导出方法,比较了两种方法对绝热过程的处理,指出克劳修斯方法存在一个假设条件. 相似文献
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对于气动外形优化、气动弹性计算等涉及更新流场计算网格的问题,网格变形方法的效率和鲁棒性对整个研究过程有显著影响。其中径向基函数(radial basis function, RBF)方法能够保证较高的网格质量,但是当空间及物面网格数量较多时效率极低。而Delaunay图映射(Delaunay graph mapping, DGM)方法效率很高,但在大变形时网格质量会迅速下降。因此,将结合RBF和DGM两种方法的优点,利用网格聚合方法自动生成背景网格,通过RBF方法更新背景网格,解决DGM方法无法适用于物面大变形的问题,利用DGM方法提高变形效率,建立一种高效高鲁棒性网格变形方法。通过对比,网格变形质量方面该方法能够和RBF方法基本保持一致,且对于本文三维网格算例,网格变形效率较RBF方法能够提升90%以上。 相似文献
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针对二维三温能量方程九点格式离散后形成的非线性方程组,研制了高效求解的代数解法器.主要思想是在部分Newton-Krylov(PNK)方法和Jacobi矩阵自由的Newton-Krylov(JFNK)方法的框架下,结合非精确Newton类方法和预条件Krylov子空间方法进行高效求解.数值结果显示,PNK方法比非线性块Gauss-Seidel方法快6倍以上,在PNK框架下比较了3种预条件子和4种Krylov子空间方法,得出不同组合的最佳方案.还比较了JFNK方法和PNK方法. 相似文献
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FAAS法对三种制备样品方法的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
在FAAS法分析中,样品预处理始终占有极为重要的位置。本文比较了三种样品消化方式,即传统酸消化法,灰化法及微波消化法。传统的消化方式过程长、速度慢、效率低、而且被测元素易受到损失及易污染等不足,而微波是一种非常快捷、省时、省试剂和无污染的消化方式。通过对校准物质贻贝中的铜、锌、铁的测定结果证明微波消化方式比传统的消化方式优点多。 相似文献
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能量色散X射线荧光分析中改进型基本参数法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
能量色散X射线荧光分析方法是目前常用的一种多元素分析方法,但该方法检出限和分析精度,受到分析基体的影响。基本参数法是目前一种常用的分析方法,但在使用过程必须获取净峰面积和基体所有成分,而在实际使用时,尤其在分析低含量样品时,净峰面积计算、基体中“暗物质”影响了测量精度,制约了基本参数法的应用。针对基本参数法的不足,将谱线解析方法与基本参数法融合,将重叠峰剥离过程嵌入基本参数法迭代过程中。在含量计算过程中,采用分析样品特征X射线分支比的理论系数,对重叠峰进行剥离,解决能量色散X射线荧光测量中净峰面积计算和定量分析问题;在计算过程中,对“暗物质”进行均一化处理。通过对标准物质测量分析,结果表明对于Ni,Cu,Zn三个元素改进型基本参数法(改进型FP)测量结果准确度高于影响系数法。 相似文献
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基于经验模态分解和小波阈值的冲击信号去噪 总被引:2,自引:0,他引:2
冲击信号是非线性的并且容易受到噪声污染。为研究冲击信号去噪的问题,本文针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)去噪和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于EMD的小波阈值去噪方法。单纯的EMD去噪方法会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息。本文将EMD与小波阈值去噪相结合,利用连续均方误差准则确定含噪较多的高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),对高频IMF分量进行小波阈值去噪,以分离并保留这些分量中的有效信息,同时保持低频IMF分量不变。对模拟数据和实际冲击信号进行去噪处理,结果表明,基于EMD的小波阈值去噪方法的去噪效果优于单纯的EMD去噪方法和小波阈值去噪方法。 相似文献
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求解定态薛定谔方程常常会涉及到常微分方程的本征值问题.目前解常微分方程本征值用的比较多的方法是以龙格-库塔方法为基础的打靶方法.打靶方法常用,但是计算时间长.当边界条件比较复杂或比较敏感的时候,用松弛法会有更好的效果.本文用松弛法解薛定谔方程,并和理论解进行比较.发现松弛法得到的数值解和理论解符合度很高,而且使用松弛法... 相似文献
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An improved interpolating element-free Galerkin method with a nonsingular weight function for two-dimensional potential problems
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In this paper, an improved interpolating moving least-square (IIMLS) method is presented. The shape function of the IIMLS method satisfies the property of the Kronecker δ function. The weight function used in the IIMLS method is nonsingular. Then the IIMLS method can overcome the difficulties caused by the singularity of the weight function in the IMLS method. The number of unknown coefficients in the trial function of the IIMLS method is less than that of the moving least-square (MLS) approximation. Then by combining the IIMLS method with the Galerkin weak form of the potential problem, the improved interpolating element-free Galerkin (IIEFG) method for two-dimensional potential problems is presented. Compared with the conventional element-free Galerkin (EFG) method, the IIEFG method can directly use the essential boundary conditions. Then the IIEFG method has higher accuracy. For demonstration, three numerical examples are solved using the IIEFG method. 相似文献
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An improved interpolating element-free Galerkin method with nonsingular weight function for two-dimensional potential problems
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In this paper, an improved interpolating moving least-square (IIMLS) method is presented. The shape function of the IIMLS method satisfies the property of Kronecker δ function. The weight function used in the IIMLS method is nonsingular. Then the IIMLS method can overcome the difficulties caused by the singularity of the weight function in the IMLS method. And the number of unknown coefficients in the trial function of the IIMLS method is less than that of the moving least-square (MLS) approximation. Then by combining the IIMLS method with the Galerkin weak form of the potential problem, the improved interpolating element-free Galerkin (IIEFG) method for two-dimensional potential problems is presented. Compared with the conventional element-free Galerkin (EFG) method, the IIEFG method can directly use the essential boundary conditions. Then the IIEFG method has a higher accuracy. For demonstration, three numerical examples are solved using the IIEFG method. 相似文献