导读:本文包含了对齐分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:棒材,对齐挡板,碰撞运动,建模及分析
对齐分析论文文献综述
李国慧,姜萌,孙太强,吕德勇[1]（2019）在《棒材对齐挡板碰撞运动的建模及分析》一文中研究指出针对某钢厂棒材连轧线的对齐挡板出现窜钢、地基开裂以及对齐挡块开焊等多种问题,通过数学建模与分析的方法,研究对齐挡板系统的碰撞运动,结果表明轧件质量、速度和对齐挡板弹簧刚度存在一定的函数关系。根据函数关系选择相应的参数值,可以有效解决事件中的相应问题,同时实现设计、生产的高效化和生产的智能化。(本文来源于《冶金自动化》期刊2019年06期）
王波,吕超,明连勋,刘翼,张海宾[2]（2019）在《基于不同内检测数据的对齐与分析研究》一文中研究指出为实现内检测数据的系统管理与综合分析应用,以3次内检测数据为例,在统一的数据标准模式下,运用软件算法+人工干预的方法对齐内检测数据中的阀门、弯头、焊缝、缺陷等要素,管道主要特征对齐比例达到99%以上。分析数据对齐过程中的影响因素,同时基于多源数据的迭加、展示条件,开展数据可靠性分析、腐蚀发展评价等工作。(本文来源于《管道技术与设备》期刊2019年05期）
王堃,张彦博[3]（2019）在《5G通信中干扰对齐关键技术分析》一文中研究指出随着社会经济的发展,通信领域经历了2G、3G、4G等通信技术发展,如今5G通信技术也已经即将正式商用以满足人们不断提升的通信需求,为此科研人员提出一个新的通信技术概念,即超密集网络技术。这种技术可以通过使用微小基站,缩小小区的使用面积来提高整个系统的利用率,进而让整个系统的利用率和容量得到提高。(本文来源于《信息通信》期刊2019年09期）
温聪聪,伍伟平,林光杰[4]（2019）在《对齐(Alignment)——一种新的多群组分析法》一文中研究指出进行跨群组的因素均值比较需要检验测量工具的可比较性,常见的做法是使用多群组CFA检验各群组的截距恒定性,但截距恒定假设因其过于苛刻而往往无法满足。对齐法在这一背景下应运而生,通过检验构置恒定模型中参数的近似恒定性而进行跨群组因素均值比较。文章介绍了多群组CFA和对齐法的原理,运用某省4个学校的本科生职业价值观研究实例来演示如何在Mplus软件中使用对齐法进行研究,并总结了对齐法的优势与局限,回顾了对齐法近年的研究进展。(本文来源于《心理科学进展》期刊2019年01期）
石珍[5]（2017）在《基于内部组成对齐和Kendall的职业紧张脑电分析》一文中研究指出职业紧张是目前众多领域中研究的一个热点。经济的发展和社会生产方式的变革使得越来越多的人在自己的职业岗位上感受到了紧张与压力。职业紧张测量工具量表可以从宏观上测出被试者的职业紧张状况,但由于使用的差异仍存在许多问题。脑电信号中包含很多重要的生理信息,大脑皮层对外界刺激产生的行为可以通过脑电信号反映出来。利用脑电信号构建网络并分析其拓扑属性能为职业紧张的临床判断提供思路。本文通过分析护士和学生的脑网络从而判别出两者之间不同的职业紧张程度,研究结果如下:1.基于内部组成对齐的脑电原始信号以及节律信号的分析。选取16导联脑电信号,利用内部组成对齐(Inner Composition Alignment,IOTA)方法对学生和护士样本构建脑网络,并选取参数分析样本之间的脑网络差异性。利用特征提取技术对原始脑电信号进行处理得到节律信号,分析两组样本间节律信号的差异。结果表明,护士的脑网络拓扑结构明显复杂于学生的脑网络,原始脑电信号和节律信号中的β节律能够有效区分护士和学生的IOTA系数以及脑网络拓扑属性。2.基于Kendall的脑电原始信号以及节律信号的分析。采用Kendall等级相关方法对脑电信号作非线性处理。通过构建分析护士和学生的脑网络,研究不同脑电信号之间是否具有差异性。应用节律信号构建网络,比较两组样本间的差异。采用独立样本T检验用于检测结果是否具有可信性。结果显示,在原始信号和β节律信号下,护士样本的Kendall系数明显高于学生的Kendall系数,两者的平均度和聚类系数也有显着的区别。验证了Kendall方法能用于区分学生和护士的脑电信号。3.基于安卓平台的系统设计与实现。将本文研究的IOTA和Kendall算法功能实现于APP中。采用Java语言编程开发APP软件,该系统可以完成一系列功能,包括数据的处理,算法的运行,结果的显示以及均值方差图的实现。通过对IOTA算法和Kendall算法的研究,发现两种算法都能有效区分不同组样本的脑网络。对原始脑电信号和节律信号进行分析时,结果是原始脑电信号和β节律信号可以区分两组数据,而其他叁种节律信号效果均不明显。因此,可以应用IOTA算法和Kendall算法基于原始信号或β节律信号研究样本之间脑网络的差异。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2017-10-26）
孙献,赵晓晖[6]（2016）在《认知无线电系统中干扰对齐的自由度分析》一文中研究指出在信号空间维度有限的情况下,大部分认知无线电系统(主用户个数大于1)中干扰对齐的可行性条件是不明确的。针对这一问题,把有多个主用户和多个次用户的认知系统中的干扰对齐问题分成主用户干扰对齐问题和次用户干扰对齐问题的2个子问题,给出了一种实现次用户网络干扰对齐的必要性条件(主用户网络干扰对齐的必要性条件在之前的研究中已存在)。根据必要性条件,给出了次用户网络的平均自由度上界,提出了一种改进的最小干扰泄露算法,并以此验证了必要性条件结果。(本文来源于《通信学报》期刊2016年02期）
钱进,孙银江,郭磊,李冰清[7]（2016）在《基于干扰对齐的能量效率优化算法分析》一文中研究指出为了提高MIMO系统的能量效率,本文首先提出一种干扰对齐优化算法—正交最大信干噪比算法,该算法针对最大信干噪比算法在中高信噪比条件下的不足完成优化。然后,在该算法基础上进一步提出能量效率优化算法,该算法充分发挥了干扰对齐在抑制干扰方面的优势,利用MIMO系统的大量自由度,使系统中各用户能够同时收发信息而不产生相互干扰。仿真实验结果表明,提出的基于干扰对齐的能量效率优化算法能够显着提高MIMO系统的能量效率。(本文来源于《移动通信》期刊2016年02期）
辜伟平[8]（2016）在《发动机前端附件轮系对齐度的优化计算与噪音分析》一文中研究指出发动机前端附件驱动(Engine Front End Accessory Drive)系统是汽车发动机一个非常重要的动力子系统。目前,该系统普遍采用传动性能优越的多楔带来驱动系统内所有的附件零件。然而,在传动的过程中,多楔带不正常的磨损和偏移问题会对发动机的振动和噪音产生不利的影响。因此,针对EFEAD系统的振动噪音问题,本文主要开展了以下几个方面的研究工作:1.对发动机前端附件驱动系统的轮系对齐度进行了定义。阐述了轮系对齐度误差的危害、对齐度误差的表现形式以及对齐度误差对多楔带寿命的影响等。2.研究了多楔带的有效长度以及附件槽轮和附件平轮不同类型直径的计算方法。对于全是槽轮(或含有挡边平轮)和既含有槽轮又含有无挡边平轮的两种附件轮系,给出了计算其对齐度误差(主要包括平行度误差和角度误差)的空间几何模型和线性优化数学模型,最终利用Matlab软件计算出了附件轮系中各个槽轮在参考平面z轴方向上的安装位置的坐标范围。3.从附件轮系的布局,多楔带的绕向以及自动张紧器两端带段张力波动的范围这叁个方面,研究了减小由于附件轮系对齐度误差而引起的多楔带磨损和轮系噪音的有效方法。此外,还对附件轮系对齐度误差的测量设备、测量过程和测量方法等进行了详细的介绍。4.论述了发动机前端附件驱动系统产生噪音的原因,介绍了测试EFEAD系统噪音的设备和试验机,并通过实验数据归纳了不同类型的附件系统噪音(干打滑噪音、湿打滑噪音和对齐度噪音等)的特征。最终总结出了一套符合工程实际应用的发动机前端附件驱动系统噪音的测试流程和方法。(本文来源于《华南理工大学》期刊2016-01-05）
刘允[9]（2015）在《多小区MIMO系统中干扰对齐算法分析》一文中研究指出干扰对齐技术是解决无线通信系统中同频干扰的重要手段,与传统干扰管理方法相比可获得更大的信道复用增益,提高系统容量。基于工程应用实现的考虑,重点研究了多小区MIMO系统中干扰对齐技术的实现,对求闭式解的经典算法和分布式迭代典型算法在系统容量、收敛性等方面的性能进行了分析比较。针对未来Massive MIMO技术的应用,同时仿真分析了算法在空间相关信道下性能,并分析总结了算法的适用情况。仿真结果表明,基于矩阵投影距离的分布式迭代干扰对齐算法综合性能最优,且具有更好的工程适用性。(本文来源于《电子科技》期刊2015年08期）
王婧琦[10]（2015）在《基于天线选择的干扰对齐算法性能分析及硬件设计》一文中研究指出无线接入在全球范围内的实现使无线频谱资源变得紧张,所以,提高无线通信在高业务量要求下的频谱利用效率成为当务之急。随着用户数量的激增,干扰成为限制多用户网络容量提升的瓶颈。干扰对齐(IA)作为一种新兴的干扰管理技术被广泛研究,其主要思想是在接收机处将接收到的干扰信号对齐到同一干扰子空间,使接收机可在无干扰的信号维度接收期望信号。分布式MinIL和Max-SINR两种迭代算法是实现干扰对齐最具代表性和广泛研究的算法。在干扰对齐算法中,某些情况下一些用户可能处于休眠状态,天线资源便会剩余。由于射频链路的成本要高于天线,所以,合理选择接收或发射天线进行信号传输,具有重要意义。因此,本文将天线选择算法分别与MinIL和Max-SINR两种干扰对齐算法结合、及在不同场景条件下的应用进行了研究,并利用Quartus Ⅱ和Modelsim实现了干扰对齐算法的硬件设计和仿真。论文主要完成如下工作：(1)仿真分析了两种经典的分布式干扰对齐算法：MinIL算法和Max-SINR算法的性能,结果表明,在中低信噪比的条件下,Max-SINR算法实现的系统总速率比MinIL算法高,同时误码率也比MinIL算法低,在高信噪比时两种算法性能趋于一致。(2)仿真实现了将天线选择算法分别与MinIL和Max-SINR两种干扰对齐算法结合,证明了可提高系统总速率。结果表明,当系统用户数小于(M+N)/d-1时,若每个接收机均采用相同数目的接收天线,MinIL和Max-SINR算法分别结合天线选择算法的系统能获得更高的系统总速率,但当接收端使用全部接收天线时,中低信噪比情况下,Max-SINR算法能达到比结合了天线选择算法系统更好的性能,高信噪比情况下,Max-SINR算法性能比结合了天线选择算法的系统性能差；而用户数小于(M+N)/d-1时,结合了天线选择的MinIL算法总是优于使用全部天线的MinIL算法的性能。同时,在理论上证明了当用户数小于(M+N)/d-1时,Max-SINR算法可以提高剩余用户的最大信干噪比,并分析比较了MinIL算法、Max-SINR算法和天线选择算法的计算复杂度。(3)利用Quartus Ⅱ和Modelsim联合仿真实现了IA算法的硬件设计与仿真。分别设计了定义法和反幂法求矩阵最小特征值的实体,并设计了矩阵相乘、相加和提取最小特征值及其对应的特征向量等多个实体,实现了MinIL算法的硬件设计与仿真,并进行了结果验证,表明该系统能较好地消除了干扰；最后,实现了Max-SINR算法中的核心步骤—矩阵求逆的硬件设计与仿真。(本文来源于《大连理工大学》期刊2015-05-04）
对齐分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为实现内检测数据的系统管理与综合分析应用,以3次内检测数据为例,在统一的数据标准模式下,运用软件算法+人工干预的方法对齐内检测数据中的阀门、弯头、焊缝、缺陷等要素,管道主要特征对齐比例达到99%以上。分析数据对齐过程中的影响因素,同时基于多源数据的迭加、展示条件,开展数据可靠性分析、腐蚀发展评价等工作。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
对齐分析论文参考文献
[1].李国慧,姜萌,孙太强,吕德勇.棒材对齐挡板碰撞运动的建模及分析[J].冶金自动化.2019
[2].王波,吕超,明连勋,刘翼,张海宾.基于不同内检测数据的对齐与分析研究[J].管道技术与设备.2019
[3].王堃,张彦博.5G通信中干扰对齐关键技术分析[J].信息通信.2019
[4].温聪聪,伍伟平,林光杰.对齐(Alignment)——一种新的多群组分析法[J].心理科学进展.2019
[5].石珍.基于内部组成对齐和Kendall的职业紧张脑电分析[D].南京邮电大学.2017
[6].孙献,赵晓晖.认知无线电系统中干扰对齐的自由度分析[J].通信学报.2016
[7].钱进,孙银江,郭磊,李冰清.基于干扰对齐的能量效率优化算法分析[J].移动通信.2016
[8].辜伟平.发动机前端附件轮系对齐度的优化计算与噪音分析[D].华南理工大学.2016
[9].刘允.多小区MIMO系统中干扰对齐算法分析[J].电子科技.2015
[10].王婧琦.基于天线选择的干扰对齐算法性能分析及硬件设计[D].大连理工大学.2015