【摘 要】
：
岩石破裂过程中的声发射(AE)监测技术已广泛应用于岩石工程领域,声发射信号的到时提取是深入开展岩石力学声发射研究的基础和关键.为了获取更为准确的声发射信号P波到时,在前
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目(51604062),国家重点基础研究发展计划项目(2016YFC0801602).
论文部分内容阅读
岩石破裂过程中的声发射(AE)监测技术已广泛应用于岩石工程领域,声发射信号的到时提取是深入开展岩石力学声发射研究的基础和关键.为了获取更为准确的声发射信号P波到时,在前人研究的基础上,提出了一种改进的Pphase-Picker声发射P波到时自动提取算法并对其原理进行详细描述.选取1 000个典型声发射波形,对比分析了几种到时自动提取算法的计算结果,表明改进的算法不仅可以获取更为精确的P波到时,还可以获取到时提取误差的估计值.
其他文献
结合脑PET图像信息,提出了一种基于张量子空间的半脑对称度特征的识别方法用于识别PET图像中癫痫病灶.首先计算全部脑PET图像中所有体素的SUV,并基于SUV建立三阶张量;然后提取半脑对称度特征,建立半脑对称度张量模型;其次利用多线性主成分分析(MPCA)方法对半脑对称度张量模型进行特征选择;最后基于支持向量机(SVM)分类器进行癫痫识别.实验结果表明:提出的算法能够有效地识别脑PET图像中的癫痫
战斗背景太平洋战争初期，日军横扫东南亚，太阳旗上空，“零”式耀武扬威。此时虽然面临海峡上空的“福克”危机，但是“喷火”MKV比起还不完善的美国新机，仍是盟国最强的战斗机，最有