关键词： 傅里叶级数   数值积分   数据处理   MATLAB软件  

摘要： 本文借助于MATLAB软件,先使用数值积分计算傅里叶系数;再从可视化角度展现傅里叶级数逼近与能量逼近;最后给出傅里叶级数在数据处理中的两个应用实例.

关键词： 无人机测绘   国土空间规划   数据处理   操作技术  

摘要： 无人机测绘技术以其高效的数据获取和精确的地理信息处理能力,正在国土空间规划中扮演着日益重要的角色。然而,尽管无人机测绘在动态监测、灾害评估、三维建模等领域展现了显著优势,其在实际应用中仍然面临诸多挑战。这些挑战不仅源自技术操作的复杂性,还与法律法规、数据安全、气候限制、数据处理能力及操作人员的技术要求紧密相关。

关键词： 风力发电机   声纹特征   叶片故障   数据处理   预警方法  

摘要： 近些年我国风力发电机装机数量增多,在其使用过程中发现叶片部位相较其他部位故障率较高,对发电机的使用寿命产生一定影响。机声纹特征可以反映风机叶片的故障类型与程度,提取风机声纹特征,实时分析提取数据,可以及时了解叶片故障问题,发出预警,定位故障位置,提高故障防控检修效率。本文利用声纹传感器收集叶片上的振动信号,对多个频段的特征数据进行提取,科学分类叶片状态,实现对叶片状态的实时监测与预警。希望通过本文分析,能为风力发电机的安全可靠运行,以及我国风电事业的发展提供一些支持。

关键词： 水工环地质勘察   技术要点   勘察方法   数据处理  

摘要： 伴随着科学技术的进步,勘察技术手段也在不断地革新。传统钻探技术,地球物理勘察方法和遥感技术逐渐被广泛使用,无人机航拍和激光扫描等新型勘察技术也逐渐走进工程实践。与此同时,水工环地质勘查在环境保护和可持续发展等方面的标准越来越严格,这对勘查技术提出了更高的要求。精确的数据采集,严密的数据分析和科学的勘察报告编制已经成为水工环地质勘察技术进步中的关键问题。

关键词： 智慧水利   遥感技术   人工智能   数据共享   数据处理  

摘要： 智慧水利是利用信息技术、传感技术和人工智能等手段来实现水资源管理和水利工程运行的智能化和自动化。遥感技术作为智慧水利的重要支撑技术之一,在水资源监测、水资源管理、灾害预警、水资源调度等方面发挥着至关重要的作用。本文将探讨遥感技术在智慧水利中的应用现状和面临的挑战,旨在为智慧水利技术的发展提供参考。

关键词： GET调试   AGET   FPN   响应函数  

摘要： 介绍了时间投影室(TPC)通用的高密度电子学GET架构及调试过程,对GET运行中出现的空事件及基线振荡问题提出可能的解决方法。测量了基线及内部脉冲信号,简单介绍了基线数据的处理和输入信号重建的方法。采用Cooley-Turkey FFT算法对GET电子学响应函数进行估算,分析电子学响应的时域和频域表现:GET电子学响应非线性,出于精度考虑需对输入信号进行重建;高频噪声在重建中的影响较大,实际重建中考虑引入低通滤波函数降低噪声影响。

关键词： 火星   MRO探测器   精密定轨   斜坡多普勒  

摘要： 针对我国后续深空探测任务的测控需求,本文详细研究了射电跟踪数据中斜坡多普勒频率数据的处理方法,研制了一套火星探测器精密定轨实测数据处理软件.本文处理了MRO探测器2007年1月的斜坡多普勒频率数据,成功实现了精密定轨.结果表明,定轨后残差的RMS在0.74‒1.19 mm/s之间,均值约为0.81 mm/s,重建轨道的位置精度达到米级,速度精度达到毫米级,与JPL发布轨道的精度相近,并进一步探讨了大气阻力和太阳光压力的取值对MRO探测器轨道精度的影响.这一研究可为我国后续深空探测任务的射电数据处理提供技术支持.

关键词： 三维扫描   施工隧道   变形监测   点云  

摘要： 传统的隧道变形监测方法仅采用少量对称测点位移来表征隧道整体变形,难以全面反映隧道在施工过程中的位移变化。本文提出了一种基于三维激光扫描的监测方法,以期解决隧道施工过程变形监测困难的问题。使用三维激光扫描仪来获取隧道结构的点云数据;为了解决点云分散的问题,使用B样条插值和贪婪三角剖分算法拟合点云曲面;利用最大熵法计算法向量的概率密度函数,并采用法向量矩阵来表示隧道拟合面的变形,实现隧道变形计算。

关键词： 物联网技术   智能硬件   远程监控   维护系统   数据处理   故障诊断  

摘要： 探讨基于物联网技术的智能硬件远程监控与维护系统的设计与实现。构建了一个包含数据采集、传输、处理与存储的系统架构,并详细描述各模块的功能。应用先进的传感器和通信技术,实现了对智能硬件的实时监控与远程维护。设计了一种数据处理算法,能够有效识别和诊断设备异常。实验结果表明,该系统在实际应用中表现出良好的稳定性和较强的故障处理能力,能够显著提升设备的维护效率,降低维护成本。对该系统在智能制造、智慧城市等领域的应用前景进行展望,提出系统进一步优化的方向。

关键词： 拥塞控制   多智能体深度强化学习   智算中心网络   远程直接内存访问网络   数据处理单元  

摘要： 针对智算中心集群间交互频繁造成网络拥塞频发导致智能业务实时性难以保障的问题,以数据处理单元(DPU)为核心载体构建了深度强化学习算法驱动的拥塞控制模型,利用剪枝与量化融合的方式对模型进行压缩,并通过知识蒸馏方法生成高效梯度增强决策树,实现调速动作与网络实时状态的精准匹配。仿真结果表明,所提机制在泛化能力和控制效果方面均优于现有方法,在多个压力测试场景中提升网络有效吞吐率与公平性指标JAIN10.8%和8.9%以上,降低P99端到端时延与丢包率17.31%和11.47%以上,降低并行计算场景下数据流传输任务完成时间11.23%以上,且具备应对网络状态突变的快速响应能力。