Advertisement

二维超声流和普朗特迈耶稀疏波。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
二维超声流技术与普朗特迈耶稀疏波的结合，为复杂流体问题的研究提供了全新的视角和手段。这种结合能够更精确地捕捉和分析流场中的细微变化，从而更好地理解和预测流动现象。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 二维超声流的普朗特迈耶稀疏波分析
    优质
    本研究探讨了二维超声流中的普朗特-迈耶流动现象，并运用稀疏优化技术对产生的马赫波进行精确分析。 二维超声流普朗特迈耶稀疏波是一种物理现象，在研究中具有重要意义。
     
  • Matlab超声波源码-USSR-IUS2017：超声稀疏正则化框架
    优质
    该文介绍了用于超声成像的MATLAB代码，具体实现了一种基于稀疏正则化的超声图像重建算法。此方法在IUS 2017会议上提出，旨在提高超声波图像的质量和细节显示能力。 MATLAB超声波原始码苏联：超声稀疏正则化框架艾德里安·贝松1（Adrien Besson）1、迪米特里斯·佩迪奥斯（Dimitris Perdios）1、弗洛里安·马丁内斯（Florian Martinez）1、马塞尔·阿迪蒂（Marcel Arditi）1、伊夫·维克斯（Yves Wiaux）2和让-菲利普·特朗（Jean-Philippe Thiran）1,3。该代码用于重现研究结果，已在2017年IEEE国际超声研讨会上发布。 所需环境如下： 操作系统：Linux（在Linux Mint 18.1上测试过的代码） 编程语言：Python>=3.5（使用默认的Python 3.5.2和Anaconda4.2.0进行过测试） 软件库：pip（带有setuptools和wheel） MATLAB版本：R2016b 和 R2017a 可选工具：Git 硬件要求： 具有Kepler或更新架构的NVIDIA GPU及其驱动程序（版本>=367.48）。 无需安装CUDA工具包即可运行代码。 安装步骤包括克隆存储库，使用命令行中的 --recursive 选项。
     
  • 《流体力学概论》(普朗特著)
    优质
    《流体力学概论》由著名科学家普朗特编著，本书是流体力学的经典入门教材，系统介绍了流体静力学、动力学基础及流动稳定性等内容。 学习流体力学的有效书籍可以帮助程序员掌握某些算法以改善计算效果，例如格子波尔兹曼法。
     
  • 基于稀疏三维变换的协同滤波图像去噪MATLAB代码.rar_三维稀疏_协同滤波_去噪_稀疏变换_融合去噪
    优质
    本资源提供了一套基于稀疏三维变换与协同滤波技术的图像去噪MATLAB实现代码，旨在有效去除噪声同时保持图像细节。关键词包括三维稀疏变换、协同滤波及融合去噪方法。 协同滤波去噪主要是针对图像的去噪处理，并且结合了为纳滤波、DCT等方式进行融合滤波。
     
  • 迈克新款中文超声波流量计（自用）说明书
    优质
    本说明书详细介绍了迈克公司最新款中文界面超声波流量计的操作方法、技术参数和维护保养知识，适用于个人或专业技术人员使用。 ### 迈克新版中文超声波流量计关键知识点解析 #### 一、概述 **1.1 引言** - **产品背景**：本产品为大连迈克流体控制技术有限公司推出的新版MKFLO-2000F系列中文版超声波流量计，该系列产品融合了国内外同类产品的优点，并采用了先进的专利技术进行设计制造。 - **产品特性**：MKFLO-2000F系列超声波流量计达到了国内领先水平，精度高达1级，属于时差式超声波流量计。 **1.2 特点** - **新增功能**：新增动态和静态清零功能，提高了校正后的测量精度。 - **适用范围**：适用于工业环境中连续测量不含大量悬浮颗粒或气体的清洁均匀液体的流量和热量。 **1.3 工作原理** - **时差法测量原理**：基于时差法的工作原理，通过计算超声波顺流和逆流传播的时间差来间接测量流体的速度，进而计算出流量。 - **非接触式测量**：使用外夹式传感器，无需破坏管道即可进行安装和测量。 **1.4 用途** - **流量监测**：主要用于各种工业场合中的液体流量监测。 - **热量计量**：除了基本的流量测量功能外，还能用于热量计量。 **1.5 产品型号编码规则** - **编码含义**：介绍了如何通过产品型号编码识别不同型号和配置的产品。 **1.6 接线图** - **连接示例**：提供了传感器与主机之间的连接示意图，便于用户了解正确的接线方法。 **1.7 性能指标** - **技术参数**：列举了设备的主要技术指标，如测量范围、精度等级、工作温度等，帮助用户评估其适用性。 #### 二、产品介绍 **2.1 便携式超声波流量计** - **携带方便**：体积小、重量轻，适合现场快速检测。 - **应用场景**：适用于临时安装或移动测量任务。 **2.2 固定式超声波流量计** - **稳定性高**：专为长期固定安装而设计，适用于长时间连续监测。 - **安装简便**：通常采用法兰连接或其他固定方式安装于管道上。 **2.3 手持式超声波流量计** - **灵活便捷**：体积更小巧，更适合手持操作。 - **多场景应用**：适用于实验室测试和现场检查等多种环境。 **2.4 超声波热量计系统** - **集成设计**：将流量测量与热量计量功能结合在一起。 - **应用场景**：广泛应用于暖通空调系统中的能量消耗计量。 **2.5 超声波水表** - **精确计量**：专门设计用于自来水系统的流量测量。 - **远程监控**：支持远程数据传输，便于实时监控用水情况。 #### 七、联网使用及通讯协议 **7.1 概述** - **联网功能**：介绍了设备的联网功能及其应用场景。 **7.2 流量计串行口定义** - **接口定义**：提供了串行口的电气和机械规格。 **7.3 通讯协议** - **协议说明**：详细描述了设备所使用的通讯协议。 #### 八、质量保证及服务维修支持 **8.1 质量保证** - **保修政策**：详细说明了产品的保修期限和条件。 **8.2 公司服务** - **售后服务**：提供了售后服务的相关信息和支持方式。 MKFLO-2000F系列中文版超声波流量计是一款高度集成、功能丰富的测量仪器，不仅能够满足各种工业场合下的流量和热量测量需求，还具备多项实用功能，如数据定时输出、模拟信号输出等，大大提升了测量的便利性和准确性。通过以上详尽的解析，用户可以更好地理解和掌握该设备的使用方法和技术要点。
     
  • l1_ls_nonneg.rar_稀疏Matlab_稀疏求解_稀疏表示_非负稀疏系数
    优质
    本资源包提供了一种用于计算非负稀疏系数的L1最小化算法的MATLAB实现，适用于稀疏表示和信号处理中的相关问题。 本程序用于求解非负的L1稀疏系数。特点是专门针对稀疏表示中的非负约束进行优化。
     
  • 基于低流速的超声波多普勒流量计设计
    优质
    本项目致力于开发适用于低流速环境下的超声波多普勒流量计，通过优化硬件结构和算法设计提高测量精度与稳定性，广泛应用于水利、环保等领域。 超声波多普勒流量计是一种利用超声波技术测量流体流量的装置，其工作原理基于多普勒效应。当发射源与接收源之间存在相对运动时，接收到的频率会不同于发射频率。在该设备中，向流动介质中的颗粒或气泡发出超声波信号，在这些物质因流速变化而反射回不同频段的声波后，通过分析这种频率差异计算出流体的速度和流量。 本段落介绍了一种新型低流速多普勒流量计的设计方案。它突破了现有技术限制，特别适合于测量含有固体颗粒的两相液体在极低速度下的流动情况。该设计的一大优势在于其高分辨率及快速响应特性，并且对压力、粘度和温度等环境因素不敏感。 创新之处主要体现在采用了数字信号处理技术（DSP），包括自相关分析与快速傅里叶变换（FFT）算法，显著提升了多普勒信号的解析能力并大幅降低了最小可测流速至0.1ms以下。通过这些方法可以有效滤除噪声，并准确提取出频率变化信息。 为了高效地处理大量数据和加速计算过程，在设计中使用了现场可编程门阵列（FPGA），它在硬件层面具备强大的并行运算能力，从而加快了信号的数字处理速度。所用的是Xilinx公司的XC3S250E型号FPGA器件。此外还结合C8051F120单片机来执行控制任务，如人机交互、信息传输和模数转换等。 除了核心组件外，硬件设计还包括滤波器、放大器及信号调理电路，并且完成相应的软件开发工作以实现整体功能目标。 这项研究通过运用先进的数字处理技术改进了多普勒流量计的性能指标，使其更适用于污水和其他含有固体颗粒流体的应用场景。这将有助于提高自动测量系统的精度和速度，并推动环保领域的发展。
     
  • SAMV_sparsearray_稳健稀疏_稀疏DOA_DOA估计_稀疏DOA
    优质
    简介：本文提出了一种基于稳健稀疏阵列（SAMV）的算法，用于改善稀疏场景下的方向到达（DOA）精确度与估计效率。通过优化稀疏DOA技术，该方法在复杂噪声环境中展现出优越性能。 标题中的SAMV_sparsearray_稳健稀疏_稀疏DOA_DOA估计_稀疏doa涉及的是信号处理领域中的方向-of-arrival (DOA) 估计技术，特别是在基于稀疏阵列（sparse array）和稳健稀疏算法实现的上下文中。在无线通信、雷达探测以及声学成像等领域中，准确地确定信号来源的方向是至关重要的。 稀疏阵列是一种非连续布置传感器的方法，相比传统的均匀线性阵列或圆环形排列等配置方式，在较少数量的传感器下可以提供更高的空间分辨率和超分辨能力。通过设计这种特殊的传感器布局，能够在降低系统成本的同时提高DOA估计性能。 稳健稀疏在这里指的是在处理DOA估计问题时采用的算法不仅要追求信号表示中的稀疏性，还要具备较强的抗噪声干扰能力和异常值鲁棒性。这通常意味着需要选择特定类型的优化算法，例如使用L1范数最小化的方法来实现这一目标，因为这种方法不仅有助于获得更紧凑的数据表示形式，并且能够有效抑制背景噪音的影响。 DOA估计是指通过接收多个传感器的信号数据确定远距离信号源的具体方位的技术。常见的DOA估计算法包括MVDR（Minimum Variance Distortionless Response）、MUSIC（Multiple Signal Classification）和ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）等方法。 而稀疏DOA则强调在这些传统技术的基础上，利用稀疏阵列以及稀疏表示理论进一步提升估计精度。文件名Iterative_Sparse_Asymptotic_Minimum_Variance_Based_Approach_Matlab_Codes表明该文档提供了一个基于迭代的、采用稀疏渐近最小方差方法进行DOA估计的Matlab代码实现。 这种算法可能以ASMV（Asymptotic Minimum Variance）准则为基础，旨在优化高斯噪声环境下的DOA估计性能，并能处理多路径传播和非高斯噪声的影响。该Matlab代码通常包含以下几个步骤： 1. **数据预处理**：包括信号接收及去噪过程。 2. **阵列几何模型建立**：定义稀疏阵列传感器的位置，构建相应的响应向量。 3. **稀疏表示转化**：将DOA估计问题转化为一个优化求解的稀疏形式，可能采用L1正则化方法实现。 4. **迭代算法应用**：如交替方向乘子法（ADMM）、坐标下降法或基于梯度的方法来解决上述提出的稀疏优化问题。 5. **超分辨处理策略**：通过特定技术提高DOA估计的分辨率能力，例如复音模型和空间平滑等方法的应用。 6. **性能评估与验证**：计算实际误差并与真实值进行比较以评价算法的有效性。 这些内容涵盖了信号处理、阵列信号处理以及优化理论等多个重要领域知识，对于理解和实现高性能的DOA估计系统具有关键意义。
     
  • 基于小波域维纳滤波的信号稀疏表达
    优质
    本研究提出了一种新颖的方法，利用小波变换和维纳滤波技术，在信号的小波域进行稀疏表示，旨在有效去除噪声并保留重要细节。 经典小波分解在信号稀疏化方面表现不佳。为此，我们设计了一种基于小波域经验维纳滤波器的稀疏表示算法。该算法能够自适应地衰减每个小波系数，增加系数的稀疏度和可压缩性，从而提高压缩感知算法对信号恢复的质量。仿真结果显示，与传统的基于小波变换的信号稀疏表示及恢复方法相比，本算法显著提升了对信号和图像的恢复质量。
     
  • Matlab代码用于提取信号盒的维数和稀疏性特征
    优质
    本段落介绍了一种利用MATLAB编写的算法，专注于从复杂数据集中识别并抽取信号盒子（Hyper-Rectangles）的独特维度及稀疏特性。该方法为深入分析高维度信号提供了强大的工具，尤其适用于探索大数据集中的模式和特征提取任务。 频域复杂度特征的提取主要涉及盒维数稀疏性的Matlab代码实现。