基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别

为了实现机器人自动焊接过程中快速、精确地提取焊缝特征信息,提出了一种基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别方法。先采用小波变换对由激光视觉传感器采集的焊接接头图像进行降噪和增强,对重构后的图像进行二值化,然后提取图像的特征信息,组成图像特征向量,最后构建概率神经网络分类器并进行测试。结合视觉传感器中激光器与摄像机的位置关系,最终识别出4种焊接接头。实验结果表明,所提出的方法特征提取简单,识别率高,并具有较好的实时性。     

焦炉上升管内壁结焦炭层的光谱学分析及结焦机理研究

以焦炉上升管内壁结焦炭层块为研究对象，采用X射线荧光光谱仪（XRF）、X射线衍射仪（XRD）、傅里叶红外光谱仪（FTIR）和激光共聚焦拉曼光谱仪（Raman）对结焦炭层的元素组成，以及各结焦炭层的矿物组成、组成结构和分子结构进行测试。分析从结焦炭层块外表面向内表面过渡的各结焦炭层的差异性，揭示焦炉上升管内壁结焦机理。结果表明焦炉上升管内粉尘中Fe，S和Cr极易催化荒煤气中蒽、萘等稠环芳烃化合物成炭，在焦炉上升管内壁形成炭颗粒沉积，为焦油凝结挂壁提供载体，在荒煤气温度降至结焦温度时易结焦积碳。结焦炭层均含有芳香层结构，随着结焦炭层从外表面向内表面过渡，各结焦炭层的面层间距(d₀₀₂)逐渐降低、层片直径(L_a)先降低后增加、层片堆砌高度(Lc)和芳香层数(N)先稳定后增加。结焦炭层石墨化过程是由结焦炭层内表面向外表面进行，主要包括其片层外缘的羧基和部分C-O结构的降解剥离，从而形成高度规整的共轭结构。结焦炭层块中C元素是以结晶碳与无定型碳的混合物形式存在。以上研究为解决焦炉上升管内壁结焦及腐蚀问题，提高换热器换热效率，有效回收焦炉荒煤气显热，降低焦化企业能耗提供实验基础和理论依据。     

巧用齐次化与非齐次化的思想解不等式竞赛题

解析式是中学数学的重要内容之一,也是研究函数、方程、不等式的基础,数学的其它各分支学科均离不开解析式的恒等变换.因此,熟练地掌握一些解析式的变形规律是学好代数及相关学科的前提.本文主要讨论如何利用齐次化与非齐次化的思想,解决一些竞赛中的不等式问题.定义1设xi≥0(i     

小波变换在金融数据分析中的应用

市场上的数据,从本质上讲都是一种时间序列。它和小波分析中的信号具有相同的特性。因此,完全可以将这些经济时间序列看成信号,应用小波变换进行分析和预测。     

BP神经网络-FTIR方法测定苯乙烯-丙烯酸丁酯共聚物中单体含量

利用红外特征峰波数偏移值与单体含量间的非线性定量关系,BP人工神经网络-FTIR法在较宽的含量范围(10%-90%之间)之内,准确测定了苯乙烯-丙烯酸丁酯共聚物中丙烯酸丁酯单体含量,回收率在97.3%-101.8%之间.     

广义Sierpinski集

本文考察了包括平面上的各种广义 Cantor集 ,Sierpinski集和包括某些连续不可微曲线在内的广义 Sierpinski集 .由相似变换 ,导出了它们的级数表达式 ,并利用它和字符串空间的对应关系 ,计算出它们的Hausdorff维数     

一种小波域音频信息隐藏方法

提出了一种基于量化的小波域音频隐藏算法，将保密语音隐藏到载体音频中．为提高隐藏重和保密语音传输的安全性，对保密语音进行了小波域压缩编码和m序列的扩频调制，生成待隐藏的比特序列；通过量化方法，将编码和调制后的保密语音隐藏到载体音频的小波系数中；保密语音的恢复过程不需要使用原始音频、仿真结果表明，隐藏有保密语音的载体音频听觉质量没有明显下降，提取的保密语音感知质量较好；该算法对重量化、加噪、低通滤波等攻击均有良好的鲁棒性．     

X波段六腔渡越管振荡器的高频特性研究

 从麦克斯韦方程出发，采用时域有限差分法（FDTD）和离散傅里叶变换（DFFT）相结合的方法，通过数值计算得出了六腔开放式谐振腔中前四个谐振频率和场分布，计算出的谐振频率与实验测量结果基本相同。比较了开放腔和封闭腔谐振频率，验证了TEM波吸收边界条件，并在实际编程计算中得以应用。计算结果为六腔渡越管振荡器的机理研究提供了依据。