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Guangtongxin yanjiu, 1996 适合于ＳＤＨ设备的从钟，是ＳＤＨ网络所特有的从时钟。文中对Ｇ．８１３从钟的定时特性作了详尽分析。首先，介绍了定时信号的数学模型，然后给出了表征频率和时间稳定性参数的定义和性质，并对其进行了时域和频域分析。在此基础上建立了Ｇ．８１３从钟的噪声模型。最后对ＩＴＵ－Ｔ建议Ｇ．８１３给出的定时特性规范中所存在的若干问题进行了讨论，提出了自己的见解。
吴三明, 毛谦
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基于s变换及遗传优化支持向量机的电压源换流器故障诊断技术研究
Gaoya dianqi, 2017 电压源换流器是VSC-HVDC系统最重要的部件,由于受过压和过流条件的制约,电压源换流器发生故障的可能性较高,维护较为困难。为了有效诊断电压源换流器故障,文中在VSC-HVDC系统电压源换流器故障特性分析的基础上,提出了一种基于s变换结合遗传优化支持向量机的电压源换流器故障分类方法。通过对直流母线电压幅频特性分析可知,故障信号各频率分量在低频段分布密集且主要集中在工频整数倍附近。据此,利用s变换提取故障信号低频段工频整数倍分量,构造模时频矩阵,采集各频率分量模值平方和及归一化模值平方和作为故障特征向量 ...
唐志军 +4 more
doaj
A Study On Synthetic Aperture Radar Image Classification With Deep Learning [PDF]
, 2020 Huang, Zhongling
core
Shuitu Baochi Xuebao[目的] 当前研究主要关注非喀斯特地区长时间尺度频率研究,对喀斯特不同降雨等级下的水化学采样频率研究不足,喀斯特小流域不同降雨等级水化学的最优采样频率尚不明确。[方法] 利用黔中高原典型喀斯特小流域在2022年6月至2023年7月不同降雨等级(大暴雨、大雨、中雨)间隔1 h的高频电导率(EC)数据,重采样为2~15 h的低频数据后,结合多种评价指标和突变点理论,确定喀斯特小流域不同降雨等级下水化学的最优采样频率。[结果] (1)喀斯特小流域受地质背景影响,水化学响应降雨呈现暴涨暴落特征 ...
方长敏 +6 more
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Gaoya dianqi, 2018 为实现电气设备局部放电模式的准确识别,提出了一种基于时频特征核熵成分分析的局部放电模式识别方法。首先采用S变换理论对局部放电脉冲信号进行时频特征分析,针对S变换分析结果维数庞大但冗余信息较多而不便于模式识别的缺点,基于核熵成分分析方法对S变换结果进行压缩降维处理,得到了局部放电模式识别时频特征向量,同时结合随机森林分类器实现了局部放电类型的准确识别。搭建了尖端放电、沿面放电、气泡放电、悬浮放电等典型变压器绝缘缺陷模型并采集了局部放电信号,分别采用文中方法、PCA方法及KPCA方法进行了局放模式识别实验 ...
李思同 +5 more
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Gaoya dianqi, 2002 试验研究了10kV配电型氧化锌阀片工频小电流（3～15mA）耐受特性,测试了几种典型工况下耐受电流、耐受时间与损坏特征,试验数据可供进行氧化锌避雷器监测或检修时参考。
王建国 +4 more
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[Multi-modal physiological time-frequency feature extraction network for accurate sleep stage classification]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiHu K, Chen J, Zhang P, Xue W, Xie J.
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[Predicting epileptic seizures based on a multi-convolution fusion network]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiShen X, Piao Y, Yang H, Zhao H.
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对长短期记忆神经网络提取特征信息相关性和时间信息依赖性不足的问题，提出基于改进双多头注意力机制的长短期记忆神经网络（improved dual stage attention⁃based long short⁃term memory neural networks， 简称IDSA⁃LSTMNN），以提高滚动轴承剩余使用寿命（remaining useful life， 简称RUL）的预测精度。首先，采用改进的蜘蛛蜂优化器（improved spider wasp optimizer， 简称ISWO ...
doaj +1 more source
[Evaluation of an interpretable 12-lead ECG automatic diagnosis model based on deep feature fusion]. [PDF]
Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue BaoLu X +5 more
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