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磨尖鋼針

Matlab重建磨牙CT圖像的三維模型的初步研究

Matlab重建磨牙CT圖像的三維模型的初步研究

標(biāo)簽： Matlab 圖像三維模型

上傳時(shí)間： 2015-12-26

上傳用戶：hphh
單相復(fù)費(fèi)率電能表源代碼支持紅外、 RS85通訊。支持尖、峰、平、谷四個(gè)費(fèi)率

單相復(fù)費(fèi)率電能表源代碼支持紅外、 RS85通訊。支持尖、峰、平、谷四個(gè)費(fèi)率

標(biāo)簽： RS 85 單相復(fù)費(fèi)率

上傳時(shí)間： 2013-12-09

上傳用戶：稀世之寶039
這是我找的一個(gè)棐雖非尖砥柱中流在中司法百川歸海在

這是我找的一個(gè)棐雖非尖砥柱中流在中司法百川歸海在

標(biāo)簽： 海

上傳時(shí)間： 2013-12-27

上傳用戶：chens000
局部碰磨事故檢測(cè)代碼

局部碰磨事故檢測(cè)代碼，通過(guò)功率譜檢測(cè)，例子檢測(cè)了四種類型的碰磨事故

標(biāo)簽： 局部代碼檢測(cè)

上傳時(shí)間： 2014-09-04

上傳用戶：agent
TSupersonic Cone 是用Java寫(xiě)的計(jì)算超音速尖錐流動(dòng)的程序

TSupersonic Cone 是用Java寫(xiě)的計(jì)算超音速尖錐流動(dòng)的程序，用戶輸入任何2個(gè)或3個(gè)參數(shù)，其他參數(shù)的值會(huì)被自動(dòng)計(jì)算出來(lái)。比如，如果你輸入馬赫數(shù)和半錐角, 激波角會(huì)自動(dòng)計(jì)算出來(lái)；輸入激波角和半錐角，來(lái)流馬赫數(shù)就會(huì)自動(dòng)計(jì)算出來(lái)。

標(biāo)簽： TSupersonic Cone Java 計(jì)算

上傳時(shí)間： 2013-12-29

上傳用戶：924484786
葉片干磨檫方面的一些研究成果

葉片干磨檫方面的一些研究成果，對(duì)相關(guān)方向的研究者有參考價(jià)值

標(biāo)簽： 方面

上傳時(shí)間： 2014-01-25

上傳用戶：jyycc
計(jì)算機(jī)輔助診斷數(shù)字醫(yī)療圖像增強(qiáng)方法中,簡(jiǎn)單地應(yīng)用直方圖均衡化方法是不完善的,直方圖匹配化是常規(guī)輔助方法之一·以牙X線根尖片圖像為例,分析圖像特征,采用Gauss函數(shù)來(lái)構(gòu)造多峰曲線,生成匹配化直

計(jì)算機(jī)輔助診斷數(shù)字醫(yī)療圖像增強(qiáng)方法中,簡(jiǎn)單地應(yīng)用直方圖均衡化方法是不完善的,直方圖匹配化是常規(guī)輔助方法之一·以牙X線根尖片圖像為例,分析圖像特征,采用Gauss函數(shù)來(lái)構(gòu)造多峰曲線,生成匹配化直方圖,是一種實(shí)用增強(qiáng)方法

標(biāo)簽： Gauss 直方圖計(jì)算機(jī) 數(shù)字醫(yī)療

上傳時(shí)間： 2017-02-06

上傳用戶：釣鰲牧馬
基于STM32的嵌入式磨加工主動(dòng)量?jī)x的研究

基于STM32的嵌入式磨加工主動(dòng)量?jī)x的研究基于STM32的嵌入式磨加工主動(dòng)量?jī)x的研究

標(biāo)簽： stm32 嵌入式

上傳時(shí)間： 2022-01-30

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基于自適應(yīng)時(shí)頻分析方法的心音信號(hào)分析研究.rar

心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問(wèn)題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開(kāi)了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)（NM）和房顫（AF）、主動(dòng)脈回流（AR）、主動(dòng)脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽(tīng)診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過(guò)對(duì)心音信號(hào)噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b）心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應(yīng)錐形核時(shí)頻（ATF）分析方法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時(shí)頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c）心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過(guò)Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量，作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d）心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法，同時(shí)，基于分類的目的性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)測(cè)，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗(yàn)證了該方法的分類有效性。 e）心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語(yǔ)言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建，可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理，繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時(shí)，利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過(guò)對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。綜上所述，本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量，根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號(hào)種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號(hào)，進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽(tīng)診。關(guān)鍵詞：心音信號(hào)，小波降噪，非平穩(wěn)信號(hào)，心臟雜音，信號(hào)處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)

標(biāo)簽： 時(shí)頻分析方法分

上傳時(shí)間： 2013-04-24

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汽車(chē)電機(jī)低溫特性的研究及改善

汽車(chē)電機(jī)經(jīng)常在低溫(零下40℃)下工作。在低溫下，電機(jī)會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)在常溫下所沒(méi)有的現(xiàn)象，即起動(dòng)阻力矩過(guò)大和空載運(yùn)行時(shí)尖嘯。起動(dòng)阻力矩過(guò)大會(huì)導(dǎo)致電機(jī)起動(dòng)困難；而低溫尖嘯會(huì)導(dǎo)致過(guò)大的噪聲和軸承的快速磨損。本論文對(duì)這兩個(gè)現(xiàn)象進(jìn)行了研究。研究方法是將電機(jī)理論與轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)和潤(rùn)滑理論相結(jié)合，以轉(zhuǎn)子和它的磁場(chǎng)所構(gòu)成的機(jī)電耦合系統(tǒng)為研究對(duì)象，以轉(zhuǎn)子/軸承支撐系統(tǒng)為研究重點(diǎn)，全面分析了低溫對(duì)這個(gè)系統(tǒng)的影響。研究結(jié)果表明：這兩個(gè)現(xiàn)象產(chǎn)生的本質(zhì)是相同的，都是機(jī)電耦合系統(tǒng)在低溫下發(fā)生變化的結(jié)果。首先是低溫下電磁場(chǎng)發(fā)生變化，導(dǎo)致轉(zhuǎn)子所受的電磁力增加，使低溫下的齒槽定位轉(zhuǎn)矩變大，在電機(jī)不轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)就表現(xiàn)為恒定阻力矩增大，在電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)就表現(xiàn)為轉(zhuǎn)子振動(dòng)的加劇。其次是轉(zhuǎn)子/軸承支撐系統(tǒng)在低溫下發(fā)生了變化，低溫下潤(rùn)滑油粘度變大以及轉(zhuǎn)子/軸承之間的配合情況惡化，使得軸承

標(biāo)簽： 汽車(chē)電機(jī)

上傳時(shí)間： 2013-04-24

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