排序方式: 共有13条查询结果,搜索用时 312 毫秒
1.
目前谐波检测方法普遍存在的问题是很难对稳态谐波和非稳态谐波同时存在的信号进行准确检测.针对这种现象本文提出了一种混合算法:利用DWT将谐波信号成分低频和高频两部分;FFT对低频部分进行分析,得出稳态谐波的幅值、相位;小波熵对高频部分进行分析,得到非稳态谐波的时域信息.该算法结合以上算法的优势,完成对稳态谐波和非稳态谐波同时存在的信号的检测.并通过MATLAB验证该算法的准确性和可行性. 相似文献
2.
针对目前混凝土28天强度值的预测需时长、精度低的现状,建立了基于正则化RBF神经网络的混凝土强度预测模型,并运用MATLAB7.13进行仿真实验。实验结果表明该模型综合考虑了影响混凝土强度的各种因素,能够实现非线性关系,具有较高的预测精度,并且训练速度快,可以节约大量的时间、人力、物力和财力,在混凝土强度预测领域具有广泛的应用前景。 相似文献
3.
4.
5.
在研究国家863计划子任务农机施药实验的基础上,介绍模糊控制理论在篱架类农作物喷药设备设备上的应用.施药设备通过超声波测距得到作物疏密程度、农药喷距等实时变化数据,进而实现系统实时控制.通过分析系统的模糊控制模型,改进控制系统设计,提高施药效率,节约了一定资源并减少对土壤和环境的污染. 相似文献
6.
针对恒压供水系统普遍存在的非线性、大滞后和不确定的特点,设计了一种基于遗传算法BP神经网络的PID控制器,该控制器先通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值,再利用BP神经网络的自学习和自适应能力,自动调整PID控制器的参数,达到自适应控制目的,解决了传统PID控制算法难以控制未知复杂系统的问题。软件仿真表明,本系统的恒压性能和动态性能有较大的提高,控制效果比较理想。 相似文献
7.
8.
9.
高分辨率遥感图像变化检测是了解地表变化的关键,是遥感图像处理领域的一个重要分支。现有很多基于深度学习的变化检测方法,取得了良好的效果,但是不易获得高分辨率遥感图像中的结构细节且检测精度有待提高。因此,该文提出融合了边缘变化信息和通道注意力模块的网络框架(EANet),分为边缘结构变化信息检测、深度特征提取和变化区域判别3个模块。首先,为了得到双时相图像的边缘变化信息,对其进行边缘检测得到边缘图,并将边缘图相减得到边缘差异图;其次,考虑到高分辨率遥感图像精细的图像细节和复杂的纹理特征,为了充分提取单个图像的深度特征,构建基于VGG-16网络的3支路模型,分别提取双时相图像和边缘差异图的深度特征;最后,为了提高检测精度,提出将通道注意力机制嵌入到模型中,以关注信息量大的通道特征来更好地进行变化区域的判别。实验结果表明,无论从视觉解释或精度衡量上看,提出算法与目前已有的一些方法相比,具有一定的优越性。 相似文献
10.