27、陷阱颚结构分析与 5G 智能手机天线设计研究

陷阱颚结构分析与 5G 智能手机天线设计研究

1. 陷阱颚研究概述

在工程领域,我们期望将新机制应用于工业机器和机器人。研究团队的主要目的是阐明陷阱颚机制。在研究中,主要使用高速相机和 X 射线微型 CT 这两种设备来测量蚂蚁体内组织或下颚的运动。通过这些设备,我们可以从蚂蚁外骨骼的内外进行研究以了解其机制。
- 构建 3D 模型 :首先,根据 CT 图像制作外骨骼中各组织的 3D 模型,以掌握它们的位置和大小。
- 建立运动学模型 :基于外骨骼的弹性恢复力与肌腱的张力共同促成下颚高速运动这一新假设,建立下颚的运动学模型。
- 设计图像测量方法 :为了定量评估运动学模型,设计了图像测量方法来计算所需参数。在处理高速图像时,会遇到光强降低、噪声和低分辨率等问题,高速相机中的 CMOS 传感器元件在低光条件下也会不稳定,电荷转移故障会导致鬼影噪声。为解决这些问题,我们利用连续两帧中每个像素亮度值的关系,从而即使在低质量图像中也能测量下颚的运动。

2. 陷阱颚的运动周期

了解陷阱颚的运动周期对于理解下颚的机制非常重要。其运动周期由三个阶段组成:
- 张开阶段(Open) :外展肌收缩使两个下颚张开。当张开约 180°时,根部的锁扣将其锁定。
- 加载阶段(Load) :下颚锁定期间,内收肌和肌腱收缩,进入加载阶段。
- 打击阶段(Strike) :锁扣松开,下颚以超高速闭合。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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