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基于干涉型光栅阵列传感的地铁隧道振动信号识别研究
【摘 要】
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近年来,因邻近施工、私自勘探等“侵界行为”破坏地铁隧道结构,进而影响地铁安全运营的情况时有发生,地铁隧道的安全检测已是城市建设过程中的重要工程问题。传统的隧道安全检测技术无法实现分布式动态检测,且只能在隧道结构已经出现变化时报警,无法真正的避免相关事故发生。因此,迫切需要发展能对地铁隧道侵界行为进行预警的检测方法。超弱光纤布喇格光栅因其反射率低、反射光谱宽、易于构建大容量复用网络等特点,被广泛地应
【机 构】
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武汉理工大学
【出 处】
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武汉理工大学
【发表日期】
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2020年01期
【基金项目】
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其他文献
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图像超分辨率处理是指利用单张低分辨率图像或一组图像序列通过一定的算法恢复出高分辨率图像的过程,旨在试图复原衍射极限以外的高频细节信息,具有操作灵活、成本低等特点。随着深度学习的兴起以及神经网络的快速发展,基于深度学习的图像超分辨率处理方法取得了相较于传统方法更好的效果,已经被逐步应用于智能监控、医疗图像等多个领域。为了获得更好的效果,拓展卷积神经网络的深度与宽度是一个好的处理方法,然而,盲目地拓展
电子水泵测试技术,用于对车用电子水泵的性能指标进行测试、分析和评定,有助于汽车厂商选择合适的电子水泵,缩短电子水泵的设计周期。本文结合计算机技术、传感器技术、信号处理技术,设计并搭建了车用电子水泵综合测试系统,对电子水泵进行能量特性试验和电气特性试验,以分析、评定电子水泵的性能,并结合测量理论,对测试系统的测量不确定度和可靠性量值进行了分析与计算。本文所研究的车用电子水泵测试系统包括测试台架、下位
模数转换器(ADC)能将现实生活中的温度、压力、声音和图像等模拟信号转换为更容易储存、处理和发射的数字信号，因此被广泛应用于各类电子产品中。而随着移动无线网络由4G时代向5G时代发展，尤其是下一代的光通信系统更是需要GS/s量级的采样速率的模数转换器，使得市场对ADC的量化速率提出了更高的要求。在便携式电子应用领域，人们的生活需求使得市场对低功耗ADC的呼声越来越高。所以，对高速低功耗的ADC进行设计和研究是很有意义的。
一些主流的通信系统需要超高速中等分辨率低功耗的ADC，例如超高带宽的射频系
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随着人工智能技术的不断发展,人机交互的场景随处可见。因为在交流过程中,绝大部分信息的传递依靠语言和面部表情,所以在人机交互的过程中,机器人应能够理解用户的言语并对用户进行表情和言语反馈。轻度认知功能障碍(Mild Cognition Impairment,MCI)是正常老化与老年痴呆(Alzheimer disease,AD)之间的过度阶段,也是预防AD的关键时期,因此MCI病人的陪护尤为重要。本
随着微电子技术的飞速发展，以互补金属氧化物半导体(CMOS)技术为主的集成电路技术已经进入纳米级。特征尺寸的不断减小使得摩尔定律受到严峻挑战。高速系统中物理极限引起的量子效应以及高频信号完整性问题制约了集成电路的发展。取代单核单层设计的多核多层设计成为高密度，高速度和低功耗系统的最佳解决方案。因此，三维集成被认为是解决这些问题的关键。与传统的二维集成电路相比，基于垂直层间互连的TSV技术可以提供大量的输入/输出端口，有效地减少了寄生效应，系统功耗和互连延迟。此外，三维集成电路有望用于不同技术的异构集成(如
由于老龄化加剧、运动受伤以及各种疾病等原因,我国肢体受损的人数逐年增加,而专业护理人员不足,医疗康复资源紧缺,康复机器人通过机器人辅助改善患者的运动能力,可解决此问题。在康复训练的中后期,患者具有一定的运动能力,然而传统的被动康复训练往往忽略了患者的主动运动能力,所以设计一种能充分激发患者主动运动能力的主动康复训练策略具有重要的研究意义。现有的康复机器人的驱动器大多是刚性的,存在柔顺性和安全性较低
在现代化制造生产过程中,工业云机器人能有效结合信息与物理空间的优势,通过集成算法、制造模型,提高机器人装备的信息存储与加工效率、知识共享与进化能力。然而,当前机器人装备的服务局限于云端,缺乏解析为运动控制指令、控制底层装备实体执行操作的机制;对实体装备的控制大多在本地或物理空间,控制模式僵化,难以满足用户远程监测、调整装备运行状态及仿真验证等需求,即上层云服务与底层装备控制处于脱离状态。而数字孪生
云制造是在敏捷制造、网络化制造之后,一种面向服务的网络制造新模式,在“制造即服务”的理念上,通过虚拟化和按需服务技术,实现制造资源的高度共享和有效整合。信任是云制造服务交易顺利进行的基础,传统的云制造平台存在服务交易供需双方之间的信用缺失,交易信息的可篡改性、可抵赖、不可追溯等问题。区块链通过共识算法、加密技术、链式结构等技术实现了分布式去中心化系统节点间的信任机制,为云制造的可信问题提供了有效解