关键词： 数据处理   地转经验模态   反演   深海声层析  

摘要： 为获取墨西哥湾区域海水的温度、盐度和比容异常数据，采用地转经验模态GEM方法，通过将墨西哥湾区域的所有历史实测温盐深数据整合在一起，建立一个散点的拉格朗日矩阵，将已有的温盐深数据投影到此二维空间上，从而建立一个传播时间与温度、盐度和比容异常的经验关系。进而结合IES实测的传播时间便可最终反演得到温度、盐度和比容异常，得到流速剖面。最后根据构建的墨西哥湾区域的地转经验模态，便可推知墨西哥湾区域的海水传播时延随着温度、盐度和比容异常的变化关系，为更好地研究该海域深海温盐流场提供了有效根据。

关键词： 共面波导   谐振腔   铁磁共振线宽   S21参数   数据处理  

摘要： 当今信息技术时代的高速发展,高频通信芯片及系统也正在向宽频带、低延迟、低功耗和小型化发展,通信系统内部器件和材料的高频损耗也是关注热点。磁性材料作为在微波通信、磁存储芯片和磁传感芯片等领域发挥重要作用的基础材料,在国民经济社会发展中发挥着不可替代的作用。因此准确测量磁性材料的高频损耗对于开发先进低功耗磁性芯片或集成芯片的性能有着重要影响。而对于磁性材料高频损耗的评估,主要的表征方法是铁磁共振线宽测试。但目前的铁磁共振线宽测试主要在微波低频段(20 GHz以下),为了实现在毫米波段的铁磁共振线宽测试以满足更高频段的测试需求,国内外都需要不断拓展铁磁共振基础理论,进而研制毫米波段铁磁共振线宽测试系统。 铁磁共振线宽的测试方法一般分为谐振腔法和平面传输线法,谐振腔法准确度高但是只能在若干谐振频率点测试,平面传输线法具有宽的测量频段且放置样品方便。本文在课题组前期研究基础上,根据两种测试方法和测试特点并基于矢量网络分析仪研制并改进了毫米波段的铁磁共振线宽测试系统。本文的主要工作和成果如下: 1.共面波导的设计方面,首先增强了模型的复用性,并从阻抗匹配、介质板材质、以及共面波导各参数进行仿真和优化。从仿真上实现了共面波导扫频法和扫场法的测试,验证了共面波导的可行性。谐振腔设计方面,设计并仿真了75 GHz以上的谐振腔,解决了高频下仿真时谐振腔参数设置引起的问题,仿真并实现了不同线宽下的谐振腔测试。 2.进一步改进了测试系统的软硬件工作,首先编写了测试软件,可以实现更稳定的快速测试。共面波导测试方面,可以测试一些大线宽的样品,增加了测试样品种类,除此之外,提高了测试频率上限,最高可以测试到85 GHz。谐振腔测试方面,已经实现了谐振频率点为76 GHz左右的样品测试,并对谐振腔一腔多模的测试可能性进行了探究。 3.基于Python语言编写了数据处理程序,通过估计初值的方法提高程序的自动拟合效果。对电磁铁的气隙、电流和磁场的关系以多项式函数形式建模研究,在测试中可以估计磁场大小进而平衡测试所需要的磁场上限和测试准确度。

关键词： 企业资产评估   质量控制   评估标准   风险控制   数据处理  

摘要： 针对企业资产评估质量控制的现状进行了分析，主要包括评估标准的不一、评估流程的不规范、评估人员素质参差不齐和监督机制不足等问题，同时对国内外相关研究现状和发展趋势进行了概述。针对资产评估质量控制的关键问题和挑战，提出了可行的解决方案与对策，包括质量控制体系的构建与规范、评估过程的优化与改进以及技术手段在质量控制中的应用。最后，对解决现有问题并提高资产评估质量的重要性进行了强调。

关键词： 定位探地雷达   深度学习   特征指纹   地下特征指纹库   里程计  

摘要： 随着自动驾驶技术的日益完善,定位技术的重要性也日益凸显。为了解决复杂情况下的定位问题,利用定位探地雷达(Localizing Ground Penetrating Radar,LGPR)采集到的唯一且稳定的地下数据作为定位数据,同时本文将深度学习与LGPR数据结合的定位算法作为现有定位方法的补充。主要研究内容如下: 1、对LGPR数据进行预处理及分析,证明利用LGPR数据定位的可行性。然后针对LGPR数据设计出定位算法系统及特征指纹选择算法。通过将图像全局特征表征内部信息的强弱作为挑选特征指纹数据的依据,并利用三种不同的特征指纹选择算法分别挑选特征指纹数据及非特征数据。 2、利用LGPR数据实现定位。将LGPR数据中的特征指纹数据作为定位的依据从而实现点到点的定位。在仿真定位中采用路线A及路线B进行实验,整个实验分为离线建库阶段及在线定位阶段。离线建库阶段利用改进的VGG19网络训练三种不同的特征指纹选择算法所挑选出特征指纹数据及非特征数据制作的数据集,并构建粗分类网络模型,然后利用Res Net18网络训练特征指纹数据并结合GPS信息构建地下特征指纹库。在线定位阶段,利用基于奇异值的特征指纹选择算法的粗分类效果最好,且切分长度为250时,对于路线A的准确率最高为96.12%,分类速度为0.009秒每张图片,对于路线B准确率最高为96.86%,分类速度为0.008秒每张图片,且改进后的VGG19网络全连接层参数量减少了98.7%,分类准确率提升至少0.31个百分点。在细分类中路线A及路线B的准确率可达100%,同时路线A的整体分类准确率为96.69%,路线B的整体分类准确率为97.61%,分类速度均为0.013秒每张图片。 3、利用地下特征指纹库的地下特征点结合里程计传感器测试定位效果,通过其与基于里程计传感器定位效果对比,路线A的定位平均误差降低了62.56%,路线B的定位平均误差降低了56.63%,说明地下特征点在实际环境中对路径漂移有约束作用,且有效的降低了定位误差。 本文整体介绍了LGPR数据实现定位的流程,并将定位算法分为离线建库及在线定位两个阶段,最后通过实验证明了定位算法的可行性以及可靠性,对未来实现更安全、更高效的自动驾驶技术具有重要的研究意义。

关键词： 钢轨打磨   打磨工艺   三次样条   数据处理   自动化  

摘要： 随着铁路运输业的不断进步,列车速度的提高和运输量的增加对铁轨造成了更大的压力,导致钢轨问题变得更加突出。这些问题不仅影响列车运行的平稳和乘客的舒适度,还会减少铁轨的使用年限,增加维护成本,并且危及行车安全。因此,及时有效地解决这些钢轨问题至关重要。然而,目前在国内,钢轨打磨的技术研究还不够充分,主要表现在现场打磨作业仍然依赖于人工经验来决定打磨工艺,这既低效又可能导致欠打磨或过打磨。鉴于此,本文深入探讨了在轨道廓形修复方面,大型铁路维护机械的打磨技术。研究基于钢轨廓形的钢轨打磨模式算法,以实现更高精度的打磨,对铁路运输的顺畅运行具有极其重要的意义。 本研究旨在开发一种钢轨打磨模式生成算法,通过对实测钢轨廓形和目标廓形的精确对齐、切割处理,实现钢轨磨损修复模式生成的自动化和优化。该方法首先利用Python编程语言和相关数学库对钢轨的实测廓形数据进行预处理和加载,然后通过线性回归分析计算旋转角度,实现实测廓形与目标廓形的准确对齐。接下来,采用立方插值方法拟合廓形,使用金属切割方程计算切割深度以执行切割操作,模拟切割流程并形成最终的模拟廓形。 在廓形对齐过程中,通过旋转和平移操作调整目标廓形,确保其与实测廓形精确匹配。此外,本研究还引入了数据过滤机制,有效去除数据中的异常点,确保处理结果的准确性和可靠性。切割处理步骤中,系统根据目标廓形和实测廓形的差异,智能生成切割路径,不断优化切割深度和角度,以最小化材料移除量并提高修复效率。 最终实现切割过程的可视化展示,包括切割前后的廓形对比、切割点的动态显示,以及生成的打磨模式列表为施工现场提供直观的操作反馈。研究成果不仅能够显著提高钢轨打磨作业的自动化程度,减少人工干预,还能够优化打磨参数,提高打磨效率和质量,具有重要的理论意义和应用价值。 本研究的创新之处在通过数学建模、数据处理以及通过图形变换和拟合等技术来实现对钢轨廓形数据的分析和处理。通过智能分析和处理钢轨廓形数据,实现了钢轨打磨作业的自动化和优化以及对钢轨廓形质量的实时评价,以现场实际案例为例对模式算法进行验证。未来工作将进一步探索算法优化和硬件集成,以实现更高效、更智能的钢轨维护系统。

关键词： 宠物饲料产业   检验检测   云平台   数据处理   安全保护   资源管理  

摘要： 随着宠物经济的快速发展，宠物饲料产业面临着前所未有的机遇与挑战。质量安全成为行业发展的关键，而检验检测技术的应用成为保障产品质量与安全的重要手段。本文探讨构建宠物饲料产业检验检测云平台的对策，以技术创新支撑产业高质量发展。通过分析宠物饲料产业的现状与需求，本文提出了一套云平台的技术构建策略，包括平台技术架构设计、数据处理与分析技术、安全与隐私保护技术以及云服务与资源管理技术，以期为宠物饲料产业提供全面、高效的检验检测服务，促进行业的健康可持续发展。

关键词： 测绘新技术   地质测绘   数据处理   技术应用   技术融合  

摘要： 文章分析了测绘新技术在地质测绘中的应用及其面临的挑战，包括数据处理、技术应用和仪器设备等方面的问题。针对这些问题，提出了加强技术研发与创新、提升数据处理与共享能力，以及推广与普及测绘新技术的对策。展望未来，测绘新技术将融合更多先进技术，为地质测绘工作提供更有力的支持。

摘要： 本文以“信号分析与数据处理”专业课教学为例，针对现阶段专业课思政环节薄弱、总课时压缩的问题，提出了加强师资队伍建设、修改教学大纲、挖掘思政元素、改变教学模式、改革教学评价的课程建设方案，以探讨新时代背景下机械电子工程专业新型人才培养的途径。新形势下，高校教师在进行科学文化知识教学过程中，应强化家国情怀等主流价值引领，注重课程思政潜移默化育人。郑州大学“信号分析与数据处理”（以下简称“信号课程”）课程团队专业课教师，积极响应国家课程思政教育改革要求，持续探索在课堂教学中融入思政元素，以期将思政教育和自然学科的教学有机融合，实现立德树人的目标。