【摘 要】
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针对应用于智能电网中的无线传感器网络（WSNs）节点能量受限问题，分析了基于无线射频充电技术的为传感器节点充电技术，改进了可持续无线充电传感器网络（SWRSNs），提出有差别射频充电传
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针对应用于智能电网中的无线传感器网络（WSNs）节点能量受限问题，分析了基于无线射频充电技术的为传感器节点充电技术，改进了可持续无线充电传感器网络（SWRSNs），提出有差别射频充电传感器网络（DRRSNs）技术，增加节点的优先级设置，建立整数线性规划模型，用CPLEX求解模型确定标志性节点位置。求解数据表明：节点获得的能量平均提高105％，高优先级节点比低优先级节点平均多获得43％的能量，提高了节点的寿命，保证了WSNs的可靠性，但是路径访问效率平均降低了14％。
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为检测传感器性能是否符合需求,在傅里叶级数算法原理的基础上,结合虚拟仪器技术,开发设计了传感器性能测试系统。通过实验验证了该测试系统能有效地对传感器性能进行检测,误差约为0.004,同时测试系统还具有一定的可扩展性和通用性,用于实验传感器以外的其他传感器测试。
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在分析密度法乳化液浓度在线检测技术原理的基础上,成功研制了一种密度法传感器样机。地面实验室对比测试结果表明:该样机在测量精度、一致性、线性度三项技术指标上均比市面常用的折光法产品高出1个数量级,对于极索MS10—5(G)型乳化液测量绝对精度达到0.1%以内。井下工业性试验结果表明:该产品工作稳定,满足煤矿井下使用需求,具备良好的推广价值。
通过心电图(ECG)传感器采集的信号在身份识别中得到了越来越广泛的应用。但小波滤噪结果往往通过主观判断,没有量化指标,滤波效果不理想;同时,对于ECG特征的提取没有考虑心率变化的影响,鲁棒性不佳。针对这2个问题,提出了一种通过信噪比和相关系数衡量预处理结果的办法,并且在特征的提取上只采用QRS波形,避开了易受心率影响的间期特征。最后使用了多种分类识别方法进行测试,得到了小样本下支持向量机(SVM)
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为解决双圆锥形圆弧刀研磨力在线测量难题,设计了杠杆原理为基础的圆弧刀研磨力测量仪,建立了圆弧刀与磨盘之间研磨力数学模型。该仪器采用悬臂梁称重传感器,并以DSP2812为主控芯片,实现了圆弧刀研磨力的在线采集、处理、存储及实时显示等功能。实验表明:仪器的称重传感精度优于0.15 N,圆弧刀研磨力变化范围降低28.8%,满足圆弧刀研制的需求。该仪器性能稳定,具有较好的实用价值,为高质量的圆弧刀研制和光