方根
- 機械設(shè)備振動噪聲故障特征聲信號分析
，采用信噪比和均方根誤差對降噪方法的降噪效果進行評價。信噪比的計算公式為式中：S為信噪比；var(x) 為觀測信號方差；var(e)為噪聲信號方差。當(dāng)信噪比較大時，噪聲對信號的影響較小，說明降噪方法的效果較好。均方根誤差的計算公式為式中：eRMSE為均方根誤差；x為觀測信號；為降噪后的信號；n為信號長度。當(dāng)均方根誤差較大時，說明降噪結(jié)果與實際信號間的差距較大，降噪效果不理想。根據(jù)式（4）計算得出各算法的降噪信號信噪比，如表1 所示。由表1 可知，通過降噪處
現(xiàn)代制造技術(shù)與裝備 2023年8期2023-11-02
- 茶魁（小小說）
第三代李記掌柜李方根善學(xué)習(xí)，閑時愛到各地博采眾長，朋友來往也多，他的茶葉，頗受達官顯貴的喜愛，各商號里一上新茶，連外國人都點了名地要。徐記掌柜徐有聰則是埋頭苦干的實干家，他從不出山，閑時就在自家茶山上轉(zhuǎn)悠，產(chǎn)茶時，從采摘、揀尖、殺青、整形、烘干全過程，都會親自到場巡察。他待人忠厚，他家的制茶師傅有的已經(jīng)干了好幾輩。這兩家茶莊皆是誠信良商，但在制茶工藝上，各有各的獨家秘笈。每年新茶上市，兩家制茶師傅總會邀上業(yè)內(nèi)高手，尋一幽靜處，名曰切磋技藝，其實，就是“斗茶
作品 2023年6期2023-07-18
- 茶魁（小小說）
第三代李記掌柜李方根善學(xué)習(xí)，閑時愛到各地博采眾長，朋友來往也多，他的茶葉，頗受達官顯貴的喜愛，各商號里一上新茶，連外國人都點了名地要。徐記掌柜徐有聰則是埋頭苦干的實干家，他從不出山，閑時就在自家茶山上轉(zhuǎn)悠，產(chǎn)茶時，從采摘、揀尖、殺青、整形、烘干全過程，都會親自到場巡察。他待人忠厚，他家的制茶師傅有的已經(jīng)干了好幾輩。這兩家茶莊皆是誠信良商，但在制茶工藝上，各有各的獨家秘笈。每年新茶上市，兩家制茶師傅總會邀上業(yè)內(nèi)高手，尋一幽靜處，名曰切磋技藝，其實，就是“斗茶
作品 2023年6期2023-07-18
- 不同流場下含內(nèi)流立管渦激振動響應(yīng)特性及Coriolis力效應(yīng)研究
頻率和渦激振動均方根位移變化兩方面進行對比，對比結(jié)果如圖3和圖4所示。圖3 不同內(nèi)流流速下立管固有頻率對比(a) 本文計算結(jié)果隨著內(nèi)流流速的升高，立管的各階固有頻率都會有所降低。且當(dāng)內(nèi)流速度較低時，固有頻率降低幅度不大；當(dāng)內(nèi)流速度較高時，固有頻率顯著降低。隨著內(nèi)流流速的升高，立管的均方根位移增大。且內(nèi)流流速較低時，均方根位移增幅較小；當(dāng)內(nèi)流流速較高時，均方根位移增幅顯著。本文預(yù)報結(jié)果和Duan等的研究有較好的一致性，證明了本文模型對立管內(nèi)流效應(yīng)模擬的準(zhǔn)確性
振動與沖擊 2023年3期2023-02-22
- 探究方根本質(zhì) 尋求問題解答
飛1 用定義求方根分析：由平方根的定義知道正數(shù)的平方根是一對相反數(shù)，它們的平方等于被開方數(shù)，其中正的平方根是它的算術(shù)平方根；負數(shù)沒有平方根，也不存在算術(shù)平方根；任何一個數(shù)都有立方根，其符號與原數(shù)的符號相同．點評：正確理解平方根、立方根、算術(shù)平方根的定義是解題的基礎(chǔ)，依據(jù)乘方與開方互為逆運算是解題的重要策略．2 用方根定義解方程例2解下列方程：分析：把(5x-3)2，(x-1)3均看成an的形式，再根據(jù)乘方與開方互為逆運算求解．(2)原方程可化為(x-1)
中學(xué)數(shù)學(xué) 2022年22期2022-12-27
- 探究方根本質(zhì) 尋求問題解答
飛1 用定義求方根分析：由平方根的定義知道正數(shù)的平方根是一對相反數(shù)，它們的平方等于被開方數(shù)，其中正的平方根是它的算術(shù)平方根；負數(shù)沒有平方根，也不存在算術(shù)平方根；任何一個數(shù)都有立方根，其符號與原數(shù)的符號相同．點評：正確理解平方根、立方根、算術(shù)平方根的定義是解題的基礎(chǔ)，依據(jù)乘方與開方互為逆運算是解題的重要策略．2 用方根定義解方程例2解下列方程：分析：把(5x-3)2，(x-1)3均看成an的形式，再根據(jù)乘方與開方互為逆運算求解．(2)原方程可化為(x-1)
中學(xué)數(shù)學(xué)雜志 2022年22期2022-11-22
- 定位格架下游湍流特性測量研究
速度、脈動速度均方根定義如下：(1)(2)(3)(4)(5)(6)式中：U、V、W分別為x、y、z方向的平均速度；ui、vi、wi分別為x、y、z方向的瞬時速度；N為采樣數(shù)量；Urms、Vrms、Wrms分別為x、y、z方向的脈動速度均方根。對平均速度和脈動速度均方根以Wb進行歸一化。2.1 誤差和不確定度分析系統(tǒng)誤差主要為視角誤差和當(dāng)?shù)厮俣忍荻日`差[18]，隨機誤差主要為粒子出平面運動誤差，湍流統(tǒng)計量還存在采樣數(shù)量誤差。糾正系統(tǒng)誤差后，湍流統(tǒng)計量不確定度
原子能科學(xué)技術(shù) 2022年6期2022-06-25
- 河南高速公路沿線最大風(fēng)速精細化預(yù)報產(chǎn)品檢驗及訂正研究
均一性及預(yù)報的均方根誤差；佟華[19]、肖瑤[20]、邱學(xué)興[21]等在應(yīng)用類卡爾曼濾波方法進行誤差訂正研究時，分別嘗試對該方法進行改進，使模式產(chǎn)品預(yù)報質(zhì)量得到進一步改善。本文通過對公共氣象服務(wù)中心提供的高速公路沿線最大風(fēng)速精細化預(yù)報指導(dǎo)產(chǎn)品進行檢驗分析，然后采用滑動平均法、類卡爾曼濾波遞減平均法兩種方法的多種方案，對該預(yù)報指導(dǎo)產(chǎn)品進行偏差訂正，確定最佳訂正方案，得到更適用于行業(yè)氣象服務(wù)的最大風(fēng)速精細化預(yù)報產(chǎn)品。1 資料與方法1.1 使用資料本文采用的資料
氣象與環(huán)境科學(xué) 2022年3期2022-06-20
- 基于結(jié)構(gòu)光測量的三維瀝青路面紋理研究
平均偏差、輪廓均方根偏差和平均構(gòu)造深度表征路面紋理，并分析輪廓算術(shù)平均偏差、輪廓均方根偏差和平均構(gòu)造深度與儀擺值的相關(guān)性；于世海、李偉、王子彬等[7-9]利用激光檢測原理計算路面構(gòu)造深度，結(jié)果可靠性較高；桂志敬等[10]總結(jié)路面紋理檢測方法及回顧路面紋理表征參數(shù)；周純秀等[11]利用激光輪廓儀獲取路面紋路數(shù)據(jù)，計算算術(shù)平均偏差、算術(shù)平均波長和輪廓偏斜度構(gòu)造參數(shù)表征路面二維紋理，并用于定量評定路面紋理粗糙度；Li 等[12]利用3D成像技術(shù)采集三維紋理數(shù)據(jù)，
中外公路 2022年2期2022-05-13
- 中國區(qū)域3種數(shù)值模式的地面氣象要素預(yù)報初步評估
平均誤差ME、均方根誤差RMSE、預(yù)報準(zhǔn)確率、相關(guān)系數(shù)r等參數(shù)評估各數(shù)值預(yù)報模式的預(yù)報性能。（1）誤差E與平均誤差MEEi為預(yù)報與實況的誤差值：Ei=Fi-Oi，F(xiàn)i為預(yù)報值，Oi為觀測值。分析中同時計算了誤差的概率分布情況及平均誤差統(tǒng)計值，綜合分析二者可以看出模式預(yù)報是否存在系統(tǒng)誤差。（2）均方根誤差RMSE預(yù)報與觀測實況的均方根誤差表示模式預(yù)報與觀測實況的誤差大小。（3）預(yù)報準(zhǔn)確率為模式預(yù)報正確的站次數(shù)與模式預(yù)報總站次數(shù)之比。參照中國氣象局《天氣分析預(yù)
氣候與環(huán)境研究 2022年2期2022-04-06
- 隨機振動均方根加速度計算方法研究及應(yīng)用
0041）概述均方根加速度是表征隨機振動試驗條件的重要參數(shù)之一，通過均方根加速度可以初步評估振動量值的大小，這對校核振動臺的推力十分重要，也能為產(chǎn)品環(huán)境適應(yīng)性設(shè)計提供有效指導(dǎo)。所以，正確計算均方根加速度量值對于順利實施振動試驗和產(chǎn)品設(shè)計都有著重要作用。在實際工作中，有部分工程師，尤其是初學(xué)者，不掌握如何計算隨機振動均方根加速度的方法，給工作帶來一定的困難。本文介紹了幾種常見隨機振動譜均方根加速度的計算方法，還介紹了均方根加速度的應(yīng)用案例及在使用時的注意事項
環(huán)境技術(shù) 2022年1期2022-03-21
- 相似集合預(yù)報技術(shù)在粵西風(fēng)場預(yù)報中的應(yīng)用
.1 檢驗指標(biāo)均方根誤差：訂正偏差：其中，n為需要訂正的時次；fi為第i個模式的值；Oi為第i個站點的觀測值。均方根誤差的數(shù)值直接反映訂正數(shù)值的精確程度，而訂正偏差反映出訂正的偏差程度。2.2 空間分布檢驗粵西地區(qū)17個站點2017年1月2日—2018年12月30日平均風(fēng)速的空間檢驗結(jié)果顯示（圖1），ERA5的均方根誤差均大于0.68 m/s，最大為2.30 m/s，在海岸線附近的站點均方根誤差都較內(nèi)陸站點的要大得多，而在平原地區(qū)的均方根誤差相對較小。化州
廣東氣象 2022年1期2022-03-10
- 四元數(shù)矩陣的直積分解及最佳逼近①
3]． 關(guān)于矩陣方根的求解方面，文獻[14-15]分別采用Schur分解和牛頓迭代方法給出了實矩陣的方根計算，文獻[16]運用冪法給出了復(fù)矩陣的方根計算，文獻[17]利用拉直算子討論了復(fù)矩陣Kronecker方根的存在性，文獻[18]利用牛頓迭代方法給出了Einstein積意義下實張量的方根計算． 目前未見關(guān)于四元數(shù)矩陣的Kronecker積分解問題的研究報導(dǎo)，針對這一問題，本文著重考慮直積意義下四元數(shù)矩陣的分解及最佳逼近問題．定義1設(shè)X=(xij)∈Qm
西南師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2022年2期2022-01-28
- 不同長寬比矩形高層建筑的橫風(fēng)向風(fēng)力特性
橫風(fēng)向升力系數(shù)均方根和功率譜密度的擬合公式。LIN等[7]對長寬比為1/3～3、高寬比為3～5的矩形建筑進行了風(fēng)洞測壓試驗，討論了升力系數(shù)、阻力系數(shù)、扭矩系數(shù)及對應(yīng)功率譜密度隨長寬比和高寬比的變化規(guī)律。ZHOU 等[8]通過高頻測力天平試驗，研究了長寬比為1/3～3的矩形建筑基底彎矩系數(shù)。全涌等[9]針對4 類不同風(fēng)場下高寬比為4.00～14.24、長寬比為1/4.7～4.7 的矩形高層建筑進行了高頻測力天平風(fēng)洞試驗，探討了這些因素對基底彎矩系數(shù)均方根的影
中南大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2021年12期2022-01-26
- WRF-Solar模式對山東太陽總輻射的模擬效果檢驗
偏差(MB)、均方根誤差(RMSE)等檢驗方法對輻照量模擬結(jié)果進行對比檢驗，分析WRF-Solar模式的不同時段總輻射模擬統(tǒng)計結(jié)果在山東區(qū)域的模擬能力和可靠性。(1)(2)(3)2 結(jié)果分析2.1 模擬個例結(jié)果檢驗2.1.1 晴天選取2018年10月23日作為總輻射晴天模擬個例，當(dāng)日濟南、福山和莒縣總云量均為0，濟南、福山、莒縣均無降水。各模擬方案逐時總輻射模擬和觀測對比結(jié)果見圖3a—c和圖4a、b。方案一至方案四總輻射模擬結(jié)果差異較小，且與觀測結(jié)果接近，
海洋氣象學(xué)報 2021年4期2021-12-24
- 基于地形因素的吉林省ECMWF氣溫預(yù)報訂正方法研究
平均絕對誤差、均方根誤差。方法一：訂正系數(shù)為-0.6℃/100m。方法二：取系數(shù)在-1.0℃/100m～1.0℃/100m，各站點訂正后24h氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率最高時的系數(shù)（保留一位小數(shù)），作為該站點的訂正系數(shù)。方法三：取系數(shù)在-1.0℃/100m～1.0℃/100m，分別計算春季、夏季、秋季、冬季各站點訂正后24h氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率最高時的系數(shù)（保留一位小數(shù)），作為在該季節(jié)該站點的訂正系數(shù)。方法四：取系數(shù)在-1.00℃/100m～1.00℃/100m，各站點訂正
氣象災(zāi)害防御 2021年3期2021-11-09
- 基于風(fēng)洞試驗的杭州西站風(fēng)致干擾效應(yīng)研究
平均風(fēng)壓系數(shù)和均方根風(fēng)壓系數(shù)分別由式（1）、式（2）計算得出：由于該火車站風(fēng)洞試驗風(fēng)向角較多，本文以90°和180°兩個風(fēng)向角為例分析屋蓋風(fēng)壓系數(shù)的干擾效應(yīng)。圖5和圖6分別為在有無周邊高層建筑情況下屋蓋平均風(fēng)壓系數(shù)分布圖，圖7和圖8分別為均方根風(fēng)壓系數(shù)分布圖。圖5 90°風(fēng)向角屋蓋平均風(fēng)壓系數(shù)分布圖6 180°風(fēng)向角屋蓋平均風(fēng)壓系數(shù)分布圖7 90°風(fēng)向角屋蓋均方根風(fēng)壓系數(shù)分布圖8 180°風(fēng)向角屋蓋均方根風(fēng)壓系數(shù)分布由圖5～圖8可知：（1）不管是有無高層建
鐵道建筑技術(shù) 2021年10期2021-11-05
- 兼具高自由度低互耦的間距約束稀疏陣列設(shè)計
一化DOA估計均方根誤差(共進行500次蒙特卡羅仿真實驗)定義為：(20)4.1 權(quán)重及互耦矩陣比較不同稀疏陣列與ISRA在陣列設(shè)計上的性能，表2給出了在不同陣元數(shù)情況下五種稀疏陣列的權(quán)重及互耦率。在表2給出的10陣元、15陣元、20陣元的情況下，嵌套陣和增強嵌套陣的權(quán)重ω(1)較大，而互質(zhì)陣、二階超級嵌套陣和ISRA保持著較低的ω(1)，且ISRA的權(quán)重ω(1)始終保持最低，為1，這反映了ISRA在這5種陣列中始終保持著較低數(shù)量的密布陣元?；ベ|(zhì)陣、二階超
空軍工程大學(xué)學(xué)報 2021年4期2021-09-23
- 鎳基合金焊縫超聲波檢驗論證分析
求缺陷長度測量均方根誤差不超過19mm；容器缺陷高度測量均方根誤差不超過6mm；管道誤差不超過3mm；按照圖3計算線性回歸的斜率，應(yīng)至少為0.7：線性回歸線的斜率不小于0.7，計算方式參考公式2。圖3中直線A為線性回歸線，y=a+bx，是由n個數(shù)據(jù)點(x1,y1)…(xn,yn)用最小二乘法得到的最佳擬合直線，n=數(shù)據(jù)點的數(shù)量。圖3中直線B為理想直線，y=x（最好的超聲測量結(jié)果），相關(guān)系數(shù)定義如式3。圖3 缺陷高度二維線性圖統(tǒng)計參數(shù)1.3 檢驗設(shè)備試驗所采
電力設(shè)備管理 2021年7期2021-08-10
- 在課時教學(xué)中落實核心素養(yǎng)——以“根式”為例
內(nèi)容，讓學(xué)生聯(lián)想方根的概念，感受乘方與開方的互逆關(guān)系。目標(biāo)二：教師通過平方根、立方根的復(fù)習(xí)，引入四次方根、五次方根的定義，進而推出n次方根的定義，得出根式的概念。學(xué)生從類比猜想到數(shù)學(xué)表達，體會用乘方定義開方，用乘方運算完成開方運算的過程，為后期函數(shù)的學(xué)習(xí)做鋪墊。（三）學(xué)情分析學(xué)生在初中階段學(xué)過平方根、立方根，所以對開方有一定的認識，并且知道正數(shù)有兩個平方根，負數(shù)只有立方根，但對根式的概念比較模糊。（四）教學(xué)過程設(shè)計環(huán)節(jié)一：情境引入引例一：細胞分裂時，每次每
教師博覽 2021年7期2021-07-30
- DCB對精密單點定位中的精度影響分析
改正文件前后的均方根誤差對比。表1 均方根誤差對比Table 1 The comparison of RMS從表1可以清晰地看出，考慮DCB的影響后，X、Y、Z三個方向的均方根誤差均有明顯的下降，而且從均值上看，X方向的均方根誤差均值從0.023 8 m下降至0.014 1 m，Y方向的均方根誤差均值從0.029 1 m下降至0.014 5 m，Z方向的均方根誤差均值從0.022 5 m下降至0.004 7 m；從最大值上看，X方向均方根誤差的最大值從2.
鹽城工學(xué)院學(xué)報（自然科學(xué)版） 2020年4期2021-01-11
- 基于最大幅值變分模態(tài)分解和均方根熵的滾動軸承故障診斷
故障類型判別。均方根熵(root mean square entropy, RMSE)是針對每組信號的所有分量進行計算,反映了不同故障信號振動能量的不同,相比于排列熵計算量更少,可引入VMD中對多種不同的軸承故障進行分類識別[13]。為了找到模態(tài)參數(shù)的最佳值,本文提出一種預(yù)設(shè)K值的方法,利用VMD分解時各分量頻率的最大幅值(maximum amplitude, MA)特性來選擇合適的K值。并以均方根熵作為特征提取量,與粒子群算法(particle swar
計量學(xué)報 2020年4期2020-05-29
- 一種雜波環(huán)境下機動目標(biāo)跟蹤算法
目標(biāo)空間位置的均方根誤差(RMSE)、速度均方誤差和誤差收斂速度等方面進行性能對比。目標(biāo)空間位置均方根誤差為：目標(biāo)速度均方根誤差為：圖3 為徑向速度隨航路變化曲線，既能反映真實的徑向速度變化，也能反映徑向速度誤差取1 m/s和5 m/s 時徑向速度測量值的變化。從圖4 目標(biāo)位置均方根誤差曲線得出本文提出的算法隨著采樣時間變長，目標(biāo)位置均方根誤差逐步減小，相比傳統(tǒng)的IMM-PDA 算法，目標(biāo)位置均方根誤差更小且收斂速度更快。傳統(tǒng)的IMMPDA 算法目標(biāo)位置均
電子科技大學(xué)學(xué)報 2020年2期2020-04-06
- 四川省CLDAS和ECMWF再分析數(shù)據(jù)風(fēng)速產(chǎn)品評估
差(MAE)、均方根誤差(RMSE)、相關(guān)系數(shù)(COR)。平均誤差(ME)：(1)平均絕對誤差 (MAE)：(2)均方根誤差(RMSE)：(3)相關(guān)系數(shù)(COR)：(4)2 CLDAS產(chǎn)品質(zhì)量評價2.1 國家站評估本文將四川劃分為三個區(qū)域進行分析，分別為川西高原、攀西地區(qū)和盆地。川西高原為阿壩州與甘孜州，攀西地區(qū)為攀枝花市和涼山州，四川剩余地市為盆地區(qū)域。CLDAS和國家站的平均誤差空間分布如圖1a所示，大部分站點平均誤差0.6m/s。均方根誤差空間分布如
高原山地氣象研究 2020年4期2020-03-30
- QFW-6000型微波輻射計探測精度分析
：各高度層溫度均方根偏差表1：無降水天氣整層均方根偏差圖2：各高度層相對濕度均方根偏差2.3 分析方法簡介在進行數(shù)據(jù)的對比分析前，對二者的相關(guān)系數(shù)進行了計算，溫度的相關(guān)系數(shù)為0.98，相對濕度的相關(guān)系數(shù)為0.82，溫度的相關(guān)性較大，這與大氣溫度變化比較平穩(wěn)而相對濕度較劇烈有關(guān)。本文主要通過計算均方根偏差來定量分析微波輻射計與探空儀探測數(shù)據(jù)的差異。各高度層的均方根偏差計算公式如下：公式（1）中，均方根偏差RMSE 為某高度處兩種觀測儀器數(shù)據(jù)的偏差，xi和yi
電子技術(shù)與軟件工程 2020年9期2020-02-01
- 一種偏差訂正方法在平昌冬奧會氣象預(yù)報的應(yīng)用
訂正。本文采用均方根誤差和改善率(訂正前后均方根誤差的差值與訂正前均方根誤差比值的百分率)兩個指標(biāo)，從模式的日變化、逐日變化、逐站點變化特征等方面評估偏差訂正方法的有效性。2.1.1 模式誤差日變化特征圖2是2018年2月9日—3月18日韓國當(dāng)?shù)貢r間21:00(對應(yīng)北京時20:00，本文出現(xiàn)時間統(tǒng)一用韓國當(dāng)?shù)貢r間，下同)起報，2 m氣溫、10 m風(fēng)速和2 m相對濕度1～24 h預(yù)報的訂正前后的均方根誤差(整個時段的平均)和訂正后模式均方根誤差的改善率。由圖
應(yīng)用氣象學(xué)報 2020年1期2020-01-15
- 定位控制理論分析及在運卷小車中的應(yīng)用研究
617000）均方根定位在實際工程中的局限性有兩種，第一種，當(dāng)被控對象運行速度小于某一值時會因為摩擦力等原因停止運行。以運卷小車為例，vmin 其實就是被控對象的起動摩擦力。第二種，由于被控對象的定位有允許誤差存在，所以會以允許誤差等級為參考設(shè)定一個制動區(qū)域，當(dāng)被控對象進入這個區(qū)域時，我們可以認為定位結(jié)束，這時我們會結(jié)束定位控制并停止輸出的給定，同時開始制動。所以我們把由這個區(qū)域所組成的死區(qū)叫作制動死區(qū)。當(dāng)然，制動死區(qū)一般都是小于被控對象所允許的定位誤差的
中國設(shè)備工程 2019年23期2020-01-01
- 三種不同方法 求取單元格方根值
雅南1.簡單平方根求取直接用SQRT函數(shù)如果只是求取平方根，Excel提供了SQRT函數(shù)，可直接求取平方根。該函數(shù)很容易使用，我們只需傳遞一個具有數(shù)字的SQRT函數(shù)的單元格的編號或引用即可實現(xiàn)平方根的求取。SQRT函數(shù)的語法格式為：SQRT（number）其中的number變量可以是一個數(shù)字，也可以是某個單元格的引用（圖1上方部分）。但直接使用SQRT有一個小問題，如果將負數(shù)傳遞給SQRT函數(shù)，則它將顯示“#NUM！”錯誤（圖1中間部分）。因此，建議在使用
電腦愛好者 2019年14期2019-10-30
- 法蘭螺栓松動的超聲導(dǎo)波監(jiān)測方法
利用導(dǎo)波信號的均方根偏差進行螺栓松動監(jiān)測，同時根據(jù)均方根偏差值的分布對松動螺栓位置進行初步判斷，利用有限元法和實驗對上述方法進行了驗證。1 法蘭螺栓導(dǎo)波監(jiān)測原理1.1 管道中的超聲導(dǎo)波彈性波在無限長空心圓管中傳播時，各質(zhì)點的位移分量[10]為(1)式中：ur，uθ，uz分別為徑向、周向、軸向位移分量；ω為角頻率；ξ為波數(shù)；Ur，Uθ，Uz為徑向、周向、軸向3個方向上用Bessel函數(shù)表示的位移幅度；n=0,1,2,3，…為周向階數(shù)。超聲波在管道傳播時有縱向
壓電與聲光 2019年5期2019-10-22
- 微流控芯片微通道復(fù)制度的表征及在注塑成型中的應(yīng)用
通道輪廓深度的均方根差表征微通道復(fù)制度，并以此為指標(biāo)研究注射成型微流控芯片橫向微通道和縱向微通道復(fù)制度之間的差異，以表征微流控芯片微通道復(fù)制度以及微通道長度和方向的設(shè)計。1 實驗1.1 實驗對象、材料及設(shè)備選用十字微通道微流控芯片作為研究對象，芯片由基片和蓋片鍵合而成，基片包含十字微通道和儲液槽等結(jié)構(gòu)，厚度為0.8 mm；蓋片為普通平板件，厚度為0.6 mm?；Y(jié)構(gòu)及十字微通道截面示意圖如圖1所示。圖1 微流控芯片基片及微通道截面示意圖Fig.1 Sch
中南大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2019年9期2019-10-16
- 我們愛把馬鮫魚叫鰆鯃
啞的男低音。喲，方根哥，他在，他在的。老婆驚了一下，聲音在顫，好像見了上門借錢的人。方根兒子有病，羊癲瘋發(fā)起來很可怕，娶不到本地老婆，去年剛從外地買了個媳婦，估計把方根的積蓄都用完了。我的腦海里出現(xiàn)了方根豬舍樣的老屋，幸慶沒有墜入方根的境遇。三五千我肯定得給的，誰讓我做了他幾年的捕鰆鯃搭檔，如果獅子大開口，只好回絕了。我兒子國外留學(xué)花費大，有回絕的充足理由。我想明白了，獨自搖了搖頭，站起來迎接。這么晚才吃飯，松偉。方根的喊聲澀澀的，跟在我老婆身后，似乎比從
飛天 2019年6期2019-07-08
- 加權(quán)最小二乘法和MUSIC法聯(lián)合測向技術(shù)研究
角和俯仰角估計均方根誤差為(20)仿真1：設(shè)置輻射源信號的入射角度為(30.5°,48.2°)，頻率為f=4 GHz，圖2給出了信噪比從5 dB到20 dB變化時不同測向算法的均方根誤差的變化趨勢?？梢钥闯鲭S著信噪比的增加，3種測向方法的方位和俯仰角估計均方根誤差均相應(yīng)減小?；趦苫€的相位干涉儀測向結(jié)果較差；加權(quán)最小二乘法由于利用了較多的測量相位差信息，其測向精度要明顯優(yōu)于兩基線干涉儀測向法；文中所提的聯(lián)合測向算法均方根誤差最小。圖2 3種算法的估計均方
雷達科學(xué)與技術(shù) 2019年3期2019-06-28
- 測井約束下高精度疊前地震速度預(yù)測
情況，沿層提取均方根速度、層速度并建模，結(jié)合測井分層數(shù)據(jù)進行整體深度域校正成圖，但受計算機技術(shù)條件的局限性，還無法徹底消除地震與測井速度間的誤差［20-22］。針對地震速度空間變化快、預(yù)測精度低以及測井資料控制范圍有限等難題，充分利用三維地震數(shù)據(jù)空間分布密的特點，加密地震速度分析解釋拾取更多數(shù)據(jù)點，提出一種測井聲速與地震速度相互轉(zhuǎn)換的高精度速度分析方法，通過分析地震速度敏感時窗轉(zhuǎn)換步長，采用井震結(jié)合分層校正法，提高地震處理高密度速度解釋的精度，克服速度誤差
巖性油氣藏 2019年4期2019-06-25
- 基于超寬帶TSOA定位原理的掘進機定位誤差分析
3.1 定位點均方根誤差為了研究定位點的誤差，評價該算法的定位性能，采用均方根誤差作為評價指標(biāo)。選取第2節(jié)基站坐標(biāo)值，開展定位點從10～100m的定位仿真實驗。定位點E的坐標(biāo)值為(0，n，0)，定位點從10m處開始，每隔1m移動一次，一直移動到100m，可以得到定位點均方根誤差隨定位距離的變化曲線，如圖3所示。圖3 定位點均方根誤差隨定位距離的變化曲線由圖3分析可知，隨著定位距離的增大，定位點的均方根誤差也隨著增大。在10～100m之間，均方根誤差控制在4
煤炭工程 2019年6期2019-06-22
- 低信噪比下高可懂度語音增強算法①
基于信噪比相對均方根(Root-Mean-Square,RMS)對短時語音分段進行了分類研究得到:高均方根片段(短時信噪比不小于整體均方根的片段)、中均方根片段(短時信噪比小于整體均方根但不小于–10 dB整體均方根的片段)和低均方根片段(短時信噪比小于–10 dB整體均方根但不小于–30 dB整體均方根的片段).研究表明,中均方根分段包含大多數(shù)輔音-元音邊界,更準(zhǔn)確地模擬了語音可懂度[5].Wang L,Chen F 等學(xué)者利用 RMS 對語音信號進行分
計算機系統(tǒng)應(yīng)用 2018年12期2019-01-07
- 廣泛應(yīng)用于設(shè)施農(nóng)業(yè)的手自一體智能放風(fēng)器溫度傳感器準(zhǔn)確性分析
差 (AE)、均方根誤差(RMSE)衡量，公式為：其中 Xobs，i表示放風(fēng)設(shè)備實時觀測數(shù)據(jù)， Xmodel，i表示W(wǎng)PZ1型溫度傳感器實時采集數(shù)據(jù)。1.1 儀器系統(tǒng)誤差分析傳感器1和2之間絕對誤差0.17℃，均方根誤差0.11℃，1和3之間絕對誤差0.45℃，均方根誤差0.13℃，2和3之間絕對誤差0.28℃，均方根誤差0.10℃。傳感器4和5之間絕對誤差-0.06℃，均方根誤差0.12℃，傳感器4和6之間絕對誤差0.20℃，均方根誤差0.13℃，傳感器
農(nóng)業(yè)與技術(shù) 2018年23期2018-12-17
- 基于數(shù)字圖像的自適應(yīng)多機動目標(biāo)模型跟蹤方法
計。辛格模型的均方根誤差為2.83，均值誤差為0.59；當(dāng)前狀態(tài)統(tǒng)計模型的均方根誤差為1.95，均值誤差為-0.14。如圖2所示，變加速機動不適合辛格模型。所以在這里比較了當(dāng)前狀態(tài)統(tǒng)計模型和階躍模型。圖2是在變加速度情況下，進行目標(biāo)加速度估計。如圖2中離散點描繪的是階躍模型的加速度統(tǒng)計，實線描繪的是當(dāng)前狀態(tài)統(tǒng)計模型的加速度統(tǒng)計。階躍模型的均方根誤差為3.64，均值誤差為0.92，當(dāng)前狀態(tài)統(tǒng)計模型的均方根誤差為2.86，均值誤差為-0.34。圖1 常加速運動
電子測試 2018年17期2018-09-20
- 星載AIS基于波形匹配的頻偏時延聯(lián)合估計
，計算頻偏估計均方根誤差并畫圖?，F(xiàn)在我們定義頻偏估計的均方根誤差為：下圖6是在不同噪聲環(huán)境下，此頻偏估計方法的均方根誤差。由圖可知，在比特信噪比大于等于6 dB左右時，頻偏估計均方根誤差小于8 Hz。圖6 噪聲環(huán)境下頻偏時延聯(lián)合估計法的頻偏估計性能Fig 6 The performance of frequency offset estimation for the joint estimation of frequency offset delay in
電子元器件與信息技術(shù) 2018年6期2018-09-04
- 基于統(tǒng)計學(xué)方法的HYCOM海洋預(yù)報結(jié)果評價*
分別表示偏差、均方根誤差和相關(guān)系數(shù).2 HYCOM結(jié)果評價2.1 初始場評價2.1.1冬季初始場評價由圖1(a)可以發(fā)現(xiàn)，2015年冬季東中國海海域HYCOM溫度數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)吻合較好，其均方根誤差小于1 ℃(0.76 ℃)，偏差(實測數(shù)據(jù)減模式數(shù)據(jù))接近于零(-0.04 ℃)，相關(guān)系數(shù)高達0.95.而HYCOM鹽度與實測鹽度的相關(guān)性較差(見圖1(b))，其中在高鹽度(深度較深)的海水中兩者存在較高的相關(guān)性，但在低鹽度(深度較淺)海水中表現(xiàn)出模式鹽度偏高；
湘潭大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報 2018年3期2018-07-20
- 半主動懸架系統(tǒng)剛度動態(tài)迭代跟蹤控制
和輪胎動載荷的均方根為平順性評價指標(biāo)，通過層次分析法確定各評價指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，利用遺傳算法確定典型工況下懸架最優(yōu)剛度。采用動態(tài)迭代跟蹤算法控制懸架剛度，根據(jù)所得剛度與最優(yōu)剛度的差異確定控制算法的修正系數(shù)，在典型工況下使其控制參數(shù)與尋優(yōu)所得參數(shù)吻合，并對其他工況下的控制效果進行驗證。仿真結(jié)果表明：提出的控制算法在混合工況下能有效地使簧載質(zhì)量加速度均方根減小6.34%，懸架動行程均方根減小7.35%，從而提高車輛行駛的平順性。半主動懸架；剛度可控；動態(tài)迭代跟蹤
中南大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2017年5期2017-06-15
- 環(huán)渤海區(qū)域再分析資料地面風(fēng)速場的適用性對比分析
A資料與23站均方根誤差的平均最?。辉俜治鲑Y料與氣象站觀測資料的相關(guān)系數(shù)在山東半島和遼東半島高于其他地區(qū)、冬半年大于夏半年。環(huán)渤海區(qū)域地面10 m平均風(fēng)速場JRA和ERA兩套資料的適用性較好。由于ERA-Interim的水平分辨率更高，所以在強風(fēng)過程分析中確定使用ERA-Interim再分析資料。再分析資料； 平均風(fēng)速場； 相關(guān)系數(shù)； 均方根誤差； 強風(fēng)過程引言近年來，環(huán)渤海區(qū)域海洋經(jīng)濟規(guī)模發(fā)展迅速，海上強風(fēng)對海洋工程、安全生產(chǎn)、航運作業(yè)等影響愈來愈大，但
海洋氣象學(xué)報 2017年1期2017-04-13
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)冷卻水腐蝕預(yù)測研究
隱層節(jié)點數(shù)下的均方根誤差(RMSE)和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差(NRRMSE)(表3～9)。表3 7個輸入向量的輸出均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差表4 6個輸入向量的輸出均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差表5 5個輸入向量的輸出均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差表6 4個輸入向量的輸出均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差表7 3個輸入向量的輸出均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差表8 兩個輸入向量的輸出均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差表9 一個輸入向量的輸出均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差由上述預(yù)測精度數(shù)據(jù)表可以得出
化工自動化及儀表 2016年6期2016-11-22
- 基于均方根電流的主網(wǎng)T接線路線損計算研究
基于均方根電流的主網(wǎng)T接線路線損計算研究線損理論計算得到的電力網(wǎng)技術(shù)線損數(shù)值是電力網(wǎng)線損分析和指導(dǎo)降損的科學(xué)依據(jù)。準(zhǔn)確計算電力網(wǎng)線損對科學(xué)考核經(jīng)濟效益及合理安排系統(tǒng)運行方式具有重要的作用。35kV及以上電力網(wǎng)（簡稱“主網(wǎng)”）的線損理論計算，主要采用潮流算法和均方根電流法兩種。兩種算法計算精度均較高，但源數(shù)據(jù)采集難度相對較大。目前，廣東地區(qū)主要采用均方根電流法對主網(wǎng)線路和變壓器進行線損計算。對于主網(wǎng)常規(guī)線路（直線型）的線損計算，均方根電流法具有較好的適用性。
中國科技信息 2016年15期2016-11-04
- 載人航天某裝置隨機振動響應(yīng)分析與結(jié)構(gòu)修改
關(guān)注點的加速度均方根響應(yīng)值放大倍數(shù)滿足要求，但是部分安裝孔位置處響應(yīng)均方根應(yīng)力值過大，根據(jù)仿真結(jié)果對其提出了局部改進意見，在設(shè)計階段即可對產(chǎn)品進行調(diào)整修改，以節(jié)省研制周期與成本。本文基于隨機振動動力學(xué)響應(yīng)的分析與結(jié)構(gòu)修改可以給同類產(chǎn)品的研制及改進提供參考。一、引言航天器在地面運輸、發(fā)射及飛行等過程中需要經(jīng)受嚴酷的振動環(huán)境，分為確定性振動（主要為正弦振動）和隨機振動兩大類，其中隨機振動是一種聲致振動，主要來源于起飛噴氣噪聲和運載火箭跨聲速飛行及高速飛行時引起
智能制造 2016年4期2016-07-09
- 隨機粗糙面的仿真和電磁散射特性研究
糙表面，討論了均方根高度和相關(guān)長度對隨機粗糙面表面起伏的影響.然后采用基爾霍夫近似方法計算了隨機粗糙面的散射系數(shù)，比較討論了均方根高度和相關(guān)長度的不同對雷達回波散射系數(shù)的影響.[關(guān)鍵詞]粗糙面；基爾霍夫近似；電磁散射[收稿日期]2015-08-10[作者簡介]鄭帆(1987-)，男，江蘇鎮(zhèn)江人，南京大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院2013級在讀博士研究生，主要從事光和電磁場特性的研究.[中圖分類號]TN011 [文獻標(biāo)識碼]A0引言隨機粗糙面電磁散射特性的研究是很多
棗莊學(xué)院學(xué)報 2015年5期2016-01-09
- 數(shù)學(xué)魔術(shù)——神奇的速算
幾十位數(shù)的幾十次方根，只要結(jié)果是整數(shù)，他就可以在幾秒種以內(nèi)把這個數(shù)念出來！或許你以為這是天方夜譚，還特意用計算器運算了下面的式子：你可能很有些得意，不過我相信，只要你說：“請你將下面這個29位數(shù)44 998 1795 805 848 373 114 51 5 22625次方根說出來.”在你念完這個29位數(shù)的時候，或許魔術(shù)師就已經(jīng)微笑著給出了答案：“14.”從而使你目瞪口呆，這是怎么一回事呢？所謂“玄機”，其實 就是指對數(shù).下面，請你先牢牢記住這張素數(shù)的常用
新高考·高二數(shù)學(xué) 2015年2期2015-05-27
- 水平層狀介質(zhì)模型下“各層均方根速度大于平均速度”的證明
質(zhì)模型下“各層均方根速度大于平均速度”的證明孫燦新疆煤田地質(zhì)局綜合隊（830009）均方根速度主要用于觀測系統(tǒng)設(shè)計、原始資料分析、水平疊加處理、速度換算，平均速度主要用于時深轉(zhuǎn)換。在真實地質(zhì)體的資料解釋中，各層的均方根速度總是大于平均速度。在空白區(qū)段及前期布孔階段，依據(jù)經(jīng)驗對目的層在時間剖面上的橫向延展及賦存深度進行定性和半定量分析，把握這一原則可以幫助我們識別假象，修正層位追蹤，強化速度研究，使時間剖面逐漸趨近真實的地質(zhì)體響應(yīng)。這里用數(shù)學(xué)歸納法證明了水平
河南建材 2015年2期2015-01-16
- 基于統(tǒng)計線性化伴隨法的導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)精度分析
ET分析一樣的均方根散布，同時還集合了AT法的優(yōu)點，能夠提供各種干擾對總的均方根值的影響，更為全面地反映了導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)的統(tǒng)計性能。1 統(tǒng)計線性化伴隨法導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)為非線性時變系統(tǒng)，其狀態(tài)方程可表示為:式中，x(t)為系統(tǒng)的狀態(tài)向量;F(t)為狀態(tài)矩陣;f(x，t)=［f1，f2，…，fn］T為非線性向量函數(shù);G(t)為輸入矩陣;w(t)為外部干擾，由一均值向量b(t)和一隨機分量u(t)組成，且u(t)是具有譜密度Q(t)的白噪聲過程。1.1 系統(tǒng)協(xié)方差分
飛行力學(xué) 2014年1期2014-12-25
- 用于多源信息中制導(dǎo)的MM-LS時間配準(zhǔn)算法
時間配準(zhǔn)算法的均方根誤差(RMSE)如圖2所示．由圖2可以看出，當(dāng)目標(biāo)為弱機動狀態(tài)時，從時間配準(zhǔn)效果上看，勻速模型優(yōu)于多模型并優(yōu)于常加速模型且優(yōu)于加加速模型．勻速模型的X方向與Y方向的均方根誤差在8上下震蕩，而常加速模型與加加速模型的X方向與Y方向的均方根誤差在11和15上下震蕩．多模型最小二乘時間配準(zhǔn)算法的均方根誤差與雷達探測精度相當(dāng)，在10上下震蕩．總體來說，在此情形下，4種算法的時間配準(zhǔn)誤差相差不大．圖2 當(dāng)目標(biāo)弱機動時算法效果比較圖3 均方根誤差隨
西安電子科技大學(xué)學(xué)報 2014年4期2014-07-11
- 奇異另類的開方
方是指求一個數(shù)的方根的運算，比起常見的加、減、乘、除四則運算，開方要困難得多，碰到需要開方的問題總是件讓人頭疼的事，如今人們需要非特殊數(shù)的方根數(shù)據(jù)時，通常會查閱《中學(xué)數(shù)學(xué)用表》，更省事的做法就是使用計算器或電腦，而在此表沒有出現(xiàn)之前，開方是件人們唯恐避之不及的難事，如在歐洲被稱為“黑暗時代”的中世紀(jì)，大部分有文化的人竟然不會開方，正因如此，古巴比倫人的一種開方妙法格外引人注目，這種源自古巴比倫人的獨特算法，其奇妙構(gòu)思和迂回手法，令人嘆服，下面我們跟隨林老師
- On-line Condition Monitoring Based on Empirical Mode Decomposition and Neural Network
的本征模態(tài)函數(shù)均方根作為機械加工特征量。為識別實時加工狀態(tài)，以加工特征為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)輸入，建立起將IMF作為特征參數(shù)及把3種加工狀態(tài)作為輸出的3層后向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。識別的結(jié)果顯示，提出的方法能有效地識別加工狀態(tài)。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模;狀態(tài)監(jiān)測;均方根TH133;TP39110.3969/j.issn.1001－3881.2013.24.0102013－08－30
機床與液壓 2013年24期2013-03-09
- 小子樣試驗均方根統(tǒng)計的修正方法
］［2］。這時均方根統(tǒng)計應(yīng)十分謹慎，不能簡單應(yīng)用貝塞爾公式，而必須進行修正，應(yīng)有一個大于1的修正系數(shù)。本文針對小子樣試驗，均方根估值 S1=兩種情況，進行理論上的推導(dǎo)，得到兩個修正系數(shù)公式，并給出相應(yīng)修正系數(shù)的數(shù)據(jù)表，為小子樣試驗均方根統(tǒng)計的修正提供參考。1 估值S1的修正方法小子樣武器試驗時，特別要關(guān)注估值的無偏性［3］［5］。盡管的無偏估計值，即有σ2，但S2不是σ無偏估值，而是有偏的。同樣，S1也不是σ無偏估值?，F(xiàn)加以證明，并推導(dǎo)出其無偏估值。為尋求
儀器儀表用戶 2011年5期2011-07-05
- 奇聞：法國天才７２．４秒算出２００位數(shù)的１３次方根
00位數(shù)的13次方根，打破了由他本人保持的世界紀(jì)錄。27歲的勒麥爾來自巴黎附近的蘭斯市，是人工智能專業(yè)的一名博士生。這個由計算機隨機抽取的200位數(shù)在屏幕上顯示了整整17行。而勒麥爾只用了一分多鐘的時間就算出了這一長串?dāng)?shù)字的13次方根，答案是2397207667966701。換句話說，這個數(shù)字的13次方就是計算機抽取的那個200位數(shù)。勒麥爾說：“（在計算過程中，）確定第一個和最后一個數(shù)字非常容易，但算出中間的數(shù)字相當(dāng)困難?！边@位數(shù)學(xué)天才說自己并不是個“書呆
中學(xué)生英語高效課堂探究 2008年3期2008-04-01