机械振动对平面触觉感知特性的影响

触摸屏上的触觉再现技术增加了人机交互的真实感和丰富性。在触觉再现中,掩蔽效应改变了触觉感知特性（绝对阈值和分辨阈值）,影响了触觉渲染模型的准确性及触觉再现效果的真实性。基于机械振动、空气压膜与静电力三元融合的触觉再现装置,采用“三下一上”的实验方法,研究5种不同幅度的机械振动触觉反馈作为掩蔽刺激时,空气压膜触觉反馈感知特性的变化。与静电力触觉反馈作为目标刺激时感知特性的变化进行比较,得出如下结论:在绝对阈值方面,当机械振动驱动电压幅度由0 V增加到100 V时,空气压膜绝对阈值由34.30 V增加到46.41 V,增加了35.31%,增长幅度为静电力绝对阈值增长幅度的14.95%;在分辨阈值方面,当机械振动驱动电压幅度由0 V增加到100 V时,空气压膜分辨阈值在（15.21±0.67）V范围内浮动,变化趋势与静电力触觉反馈基本相同。      

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

一种小波包的微机械陀螺消噪方法

微机械(MEMS)陀螺精度直接影响惯导系统精度。研究表明,随机噪声是影响MEMS陀螺精度的重要因素。本文在介绍小波包变换和自适应阈值的基础上,采用db4小波包变换阈值消噪方法,对某MEMS陀螺信号进行消噪处理,数据处理验证了此算法在MEMS陀螺消噪处理中的有效性。     

民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法

对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷．给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25．2229dB、27．708dB．与含噪图像相比分别增加了7．7253dB和7．739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。     

车牌定位与字符分割方法研究

介绍了一种改进的基于纹理特征的车牌定位方法,采用自适应阈值,实现了车牌的准确定位。设定自适应改变大小的投影切割阈值实现了字符分割。最后采用BP神经网络法来识别各个字符。实验结果表明,该方法能够较为准确的实现车牌识别,具有定位准、鲁棒性好等特点。     

高速涡轮泵实时振动监控算法与系统设计

涡轮泵是液体火箭发动机的故障高发部件之一,研究其实时振动监控算法及系统对提高发动机的可靠性与安全性具有非常重要的意义。在选择涡轮泵监控参数的基础上,深入研究涡轮泵实时故障检测算法,提出用于阈值更新的滑动样本递推方法,实现涡轮泵故障的自适应阈值检测,然后基于数字信号处理器设计涡轮泵新型实时振动监控系统,实现更高的处理速度,并满足小型化需求。     

用于提高辨识效果的颤振试验数据小波去噪

准确估计模态参数在飞机颤振边界的预测中具有重要意义。为了提高频域辨识算法的辨识效果,提出了一种用于颤振飞行试验数据处理的小波去噪方法。该方法引入梯度倒数加权滤波器对数据进行预处理,处理后的数据运用冗余小波进行小波分解,然后对输入信号在不同尺度下分别进行阈值降噪,对输出信号则采用了一种改进的小波空域相关滤波法去噪。最后通过仿真计算和实际数据证明该方法有效。     

光纤陀螺噪声对惯导系统精度影响的小波分析

针对当前典型光纤陀螺捷联惯导系统,研究了低动态条件下光纤陀螺输出信号的噪声特性,运用小波多尺度变换方法进行了噪声各频段分量对导航精度影响的深入研究及仿真分析,然后采用小波阈值去噪方法进行了实测数据滤波的有效性验证。结果表明,光纤陀螺噪声的低频段部分是影响导航定位误差的主要因素,而对陀螺高频段噪声的滤波措施对导航精度影响甚微。     

液体火箭发动机地面试车故障检测的自适应阈值算法

提出一种自适应阈值故障检测算法,其检测阈值由实时估计的参数均值、标准差及由训练算法得到的带宽系数计算。用某发动机22次点火试验的试车数据进行离线故障检测,结果表明其综合性能优于红线系统和SAFD算法。