简介:为探寻能够区分矿山微震信号和爆破信号的波形特征,建立基于人工识别标准的事件数据库。人工识别的考虑因素包括:波形的重复特征、波形的衰减特征、信号的主频大小以及事件发生的具体时间。将数据库中的微震信号和爆破信号调整至同一坐标系下发现,两类事件的起振角趋。于集中在不同的区间。考虑到P波到时提取的不准确性,波形起振角难以准确计算,提出以应用线性回归拟合得到的起振趋势线斜率代替起振角。将首次峰值起振趋势线斜率和最大峰值起振趋势线斜率连同首次波峰及最大波峰的坐标列为特征参数,应用Fisher判别法,能成功实现微震事件与爆破时间的准确分离,识别正确率达到97.1%。
简介:Grouplet变换是通过Haar变换实现的一种二维图像多尺度分析技术,拥有根据图像的纹理结构自适应改变基的能力,从而具有较好的稀疏性。与小波变换相比,Grouplet变换在针对纹理复杂的金属断口图像的识别方面具有更优越的性能;将Grouplet变换与关联向量机结合,采用Grouplet熵作为特征,关联向量机作为识别器,提出了一种新的基于Grouplet熵-RVM的航空构件断口图像识别方法。试验表明:该方法结合了Grouplet变换以及关联向量机的优势,在针对222张断口图像的训练与识别中,识别率达到了85.58%,相比Grouplet熵-SVM方法识别速率提高了5倍。
简介:以维生素C为还原剂和覆盖剂,在水溶液中制备铜纳米颗粒,并研究其催化性能。研究不同维生素C浓度对铜纳米颗粒尺寸的影响。采用紫外-可见光分光光度计、扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜及傅里叶变换红外光谱计(FTIR)对所制备的铜纳米颗粒进行表征。结果表明,随着维生素C浓度的增加,铜纳米颗粒的尺寸减小。维生素C在防止纳米颗粒氧化和团聚过程中起重要作用,可帮助纳米颗粒在应用过程中保持较高的稳定性。所制备的铜纳米颗粒在PMS氧化丝氨酸过程中表现出优良的催化活性。铜纳米颗粒的催化活性随颗粒尺寸的减小而提高。铜纳米颗粒有望用于催化和环境修复领域并发挥重要作用。