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在编码OFDM水声通信中,FRFT和循环前缀细化技术用于粗略到精确的多普勒估计 作者:韦波(Bo Wei),轩世豪(Shihao Xuan),邢思宇(Siyu Xing),于彦婷(Yanting Yu)
摘要 在水下声学(UWA)正交频分复用(OFDM)系统中,子载波之间的正交性极易受到多普勒效应的影响而发生缩放,从而导致严重的载波间干扰(ICI)。本文提出了一种适用于水下声学信道中的编码正交频分复用(OFDM)系统的粗略到精确的多普勒估计方法。该方法首先利用分数傅里叶变换(FR
来源:Applied Sciences
时间:2026-05-09
简化版ROI定义在面部热成像技术中的评估:用于心理生理学与医学应用 Valentina Stanić 和 Gregor Geršak
摘要 在级联水力-风能-光伏(HV-PV)互补系统中,径流、风力发电输出和光伏发电输出本质上是不确定的,这使得长期调度成为一个高维的连续控制决策问题。为了解决这个问题,本研究提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的长期最优调度方法。首先,建立了一
综述:在致密油储层中进行T1-T2二维核磁共振(2D NMR)测量的实验技术进展综述 朱秀兰(Xiulan Zhu) 李彦 ju(Yanju Li) 任超群(Chaoqun Ren) 陈振军(Zhanjun Chen) 徐涛(Tai Xu) 纪安昭(Anzhao Ji) 寇长锐(Changrui Kou)
摘要 紧密油藏的微观孔隙结构和流体分布规律非常复杂,导致其石油产量相对较低。T1-T2二维核磁共振(2D NMR)技术在流体识别以及这些储层中流体和孔隙空间的定量表征方面具有显著优势。然而,对其实验测量的系统性和深入研究仍然不足。本文对国内外关于T1-T2
来源:Magnetochemistry
基于OpenPose和YOLO的乒乓球技术多维度联合定量评估方法 杨宇凯(Yukai Yang)、 史翰琪(Hanqi Shi)和 李宇强(Yuqiang Li)
摘要 传统乒乓球技术评估在很大程度上依赖于教练的主观判断,这限制了教学反馈的客观性、一致性和可扩展性。为了解决这个问题,本研究提出了一种基于OpenPose和YOLOv8的多维度联合定量评估方法,该方法使用消费级高帧率视频来评估乒乓球技术。共有50名参
综述:基于事件的信息结构化方法提高事故报告准确性的研究 金正南(Jung Nam Kim)、 权英范(Young Beom Kwon)和 朴正一(Jong Yill Park)
摘要 心血管疾病(CVDs)仍然是全球主要的死亡原因之一。线粒体是细胞内的关键细胞器,通过ATP合成产生能量,在维持心血管健康方面起着至关重要的作用。心脏对能量的需求很高,因此对线粒体功能特别敏感。在心血管疾病中,线粒体
城市高速轨道线上不同轨道条件下,车轮与钢轨自磨作用引起的轨面波浪局部共振机制及其主动抑制方法 钟杰、 童静、 邵春强、 马超志、 周鹏
摘要
一种用于BIM-CMMS集成的开放标准方法:通过基于IFC的数据增强来提升设施运营效率 Giuseppe Piras, Francesco Livio Rossini, Francesco Muzi, Martinfelix Sagayaraj
摘要:尽管建筑生命周期中运营阶段的成本最高,但由于数据分散且结构化程度低,设施管理(FM)的资源优化仍面临诸多挑战。建筑信息建模(BIM)提供了一个集中式的数据环境,但面向设计的BIM模型与运营化的计算机化维护管理系统(CMMS)之间的互操作性差距依然存在。本文提出了一种基于行业
一种改进的变压器早期故障识别方法,整合了CBAM-SV2和GAF 作者:余洋、刘立群、聂晓茵
摘要 变压器是电力系统中的核心设备,其故障可能导致严重事故。溶解气体分析(DGA)是油浸式变压器故障诊断的主要技术之一。为了实现轻量化设计和高识别效率,本文提出了一种基于卷积块注意力模块增强版ShuffleNetV2(CBAM-SV2)模型和Gramian
使用基于激光的成像方法研究横流空气对圆锥形水雾结构的影响 Dariusz Obracaj、Paweł Deszcz、Waldemar Wodziak 和 Jacek Sobczyk
摘要:喷头喷出的横流与气流之间的相互作用对工程应用至关重要,特别是影响喷射区域的效率。本研究利用平面激光成像技术,探讨了在水平气流作用下单个连续喷射的圆锥形水雾的变形情况。实验在风洞中进行,水压保持为0.2 MPa,气流速率分别为0.1、0.2、0.4和0.6 m³·s⁻¹,以系
利用皮肤电活动和领域自适应技术提升跨数据集的心理工作负荷检测能力 Luis Sigcha, Eduarda Pereira, Luigi Borzì, Diego Gachet, Paulo Cardoso, Nélson Costa
摘要 利用生理信号进行心理负荷评估在人机交互和职业监测领域的应用受到了越来越多的关注。在这些信号中,皮肤电活动(EDA)被广泛认为是与认知努力相关的交感神经激活的可靠指标。然而,大多数现有的基于机器学习的方法都是在单一数
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