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在求有理函数或其他分式函数的不定积分时,大都可用分解为部分分式或换元法解决.然而,这些方法往往失之繁琐而有诸多不便.经验告诉我们,对于这种不定积分,有时可用拆项积分法.只要方法得当,可以取得比较满意的效果. 相似文献
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引入基于旋量理论的运动旋量、力旋量及偏速度旋量等概念,推导得出五自由度上肢康复机器人的Kane动力学方程.结果表明,采用旋量理论分析机器人更加简明有效,比建立局部坐标系的D-H法更简易.Kane方程的求解只需加、减、乘运算,与拉格朗日、牛顿-欧拉等非线性动力学方程相比,计算效率更高,更易于实现实时控制.通过仿真研究了机器人各关节从初始位形到准备位形的角位移、角速度、角加速度以及驱动力矩,验证了基于旋量理论的Kane方程的正确性和有效性. 相似文献
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现有心律不齐研究多数围绕心电信号中不同频率特性成分的分离展开，而不同子序列的信息量对于最终目标决策的贡献则缺少研究与分析.为增强高贡献度子序列对于分类器的影响，提出了一种变权重奇异谱分析与深度学习结合的识别方法.通过奇异谱分析获得多个子序列，结合各个子序列的奇异值计算随机森林下的基尼系数，并将其作为权重.变权重的序列样本用于训练神经网络模型，更高效地挖掘了有用信息，进一步提高了识别精度，最终的心律不齐识别准确率为98.35%，Macro-F1为97.95%.相对于传统的定值权重，本文提出的变权重识别方法在各个性能指标上均有明显提升. 相似文献