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1.
实验研究了钛合金和高反射型陶瓷涂层材料抗连续型激光烧蚀的损伤及温度分布特性,并从热效应影响角度对比分析了二者在抗激光损伤效果方面的差异性。研究结果表明:相比于钛合金,高反射型陶瓷涂层材料能有效增强钛合金基底抗激光损伤的能力;在同等激光功率密度辐照下,陶瓷涂层材料能有效提升钛合金基底耐受激光辐照的时间长度。实验结果表明该陶瓷涂层材料的激光损伤阈值比钛合金高约5.8倍。实验发现陶瓷涂层温升速率高于钛合金,但由于陶瓷材料具有较高的反射特性,以及良好的热吸收和热传导特性,因此能使由激光辐照产生的热量在其表面较快地扩散,而降低向基底方向传导的程度,最终提升陶瓷涂层的抗激光损伤阈值。 相似文献
2.
3.
一种新的二维最大熵图象阈值分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
根据最大熵原理提出了一种用二维最大熵获取二值图象的新方法,介绍了用梯度-区域灰度均值二维最大熵求取阈值的原理和过程。计算机仿真结果表明,采用本文提出的阈值分割方法,对于直方图平坦的灰度图象处理效果尤为理想。 相似文献
4.
5.
基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
6.
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。 相似文献
7.
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。 相似文献
8.
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。 相似文献
9.
10.
用于提高辨识效果的颤振试验数据小波去噪 总被引:3,自引:1,他引:3
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。 相似文献