光伏组件质量问题分析及安装质量控制

伴随着国内光伏市场的迅猛发展,光伏组件自身产品质量及光伏组件安装质量控制暴露出的问题日益增多。光伏组件热斑、隐裂、功率衰减等质量问题的大量出现对光伏电站高效稳定运行造成重大影响。同时,光伏组件安装过程管理偏粗犷也给光伏电站稳定运行埋下质量隐患。这背离了光伏电站建设的初衷,也引起了建设单位的广泛关注。通过在光伏组件安装环节从管理层面系统梳理组件安装质量控制有效措施,从而保证光伏电站高效稳定运行已成为当前光伏施工领域亟需解决的问题。     

“互联网+”模式分析在噪声污染控制教学中的应用

由于现代化进程的加快,农业工业机械化已经完全改变了我们的生活;但是另一方面这种改变也在一定程度上破坏了我们原本安静的生活环境,机械化的出现也给我们带来了"噪声污染"的困扰。噪声污染也被认为是21世纪仅次于大气污染、水污染以及废弃物污染之后的第四大污染。为了进一步的对噪声污染进行控制,学校有义务加强对噪声污染控制人才的培养,这种培养效果很大程度上在于教学环节的控制方面。互联网时代下的噪声污染控制教学的分析是本文的重点。其中本文的核心内容就是"互联网+"思维如何在噪声污染控制的理论与实践教学环节得以有效的利用,以期利用这种新的思维方式对现有的教学进行改善,提高教学的效果。     

基于灰色GM(1,1)模型的商洛市区域环境噪声预测

根据商洛市2010—2014年区域环境噪声的昼夜等效声级监测数据,运用灰色系统理论,建立灰色GM(1,1)模型,并用平均相对误差检验、均方差精度检验、小误差概率检验三种方法对所建模型的精度进行检验。应用检验合格模型预测得到商洛市2015年和2016年昼间一类区的噪声值分别是45.1 d B和43.24 d B,商洛市2015年和2016年夜间二类区的噪声值分别是40.83 d B和39.3 d B,并进一步得到2010—2016年商洛市区域环境噪声呈下降趋势。     

数字超声检测中噪声处理的研究

噪声是数字超声检测的主要障碍。本文建立了数字超声系统物理模型,对不同类型噪声采用了不同的技术处理方法,主要介绍了信号平均技术和自适应滤波技术。     

孙吴硅质陨石

孙吴陨石溅落区发现相当数量的硅质陨石,其矿物成分多种多样,外观形态多姿多彩。标本鲜明而生动的外观特征和陨击形态在熔融状态下的硅质陨体上得到充分的体现,文章就此示图并加以阐述。另外,通过陨击嵌入体展示了孙吴主体陨石与孙吴硅质陨石、孙吴玛瑙陨石是一个互为关联的整体,它们共同构成了孙吴陨石群。     

小区交通噪声的时间分布特征和空间差异以及防治措施

随着社会经济的迅速发展,现代化的城市建设进程逐步加快,施工道路建设也在如火如荼的进行中。但是,现阶段道路建设给城市与人民群众带来交通便利的同时,其带来的交通噪声也给道路周边的小区居民生活带来了不良的影响。在本文中,笔者以我国某居住小区为例,在对小区交通噪声的时间分布特征以及空间差异进行详细分析的基础之上,对小区交通噪声的防治措施进行进一步的研究与探讨。     

加强城市噪声污染治理工作举措试析

随着我国经济社会的迅猛发展,广大人民群众物质文化生活水平的日益提高,对生活环境、学习环境、工作环境的要求也日益提高,尤其在工作之余比较喜欢更加舒适、安静的生活环境,同时该要求已经成为人们基本的生活、学习要求之一。但是,就目前城市发展过程中还不能更好的满足人们生产、生活的这一要求,或者说还没达到相关的标准,如城市大街小巷由于种种因素导致的噪声污染严重等,所以,在新时代发展下,这一问题已经成为人们广泛关注和研究的重点话题之一,以城市噪声污染为例展开探讨与研究。     

高保真录音回放攻击取证算法与仿真验证

针对语音认证系统中高保真录音回放攻击问题,开展了录音回放攻击取证的研究,论述了基于信道模式噪声和回放语音MFCC特征参数提取的取证算法;通过labview软件编程进行仿真验证,提取了疑似回放攻击语音和原始语音信道噪声差值频谱图和疑似回放语音MFCC特征值,结果表明通过提取回放语音中信道模式噪声和MFCC特征参数并设计滤波器去噪能够识别原始语音和高保真录音的差异,为语音司法鉴定和语音认证系统的设计提供了理论依据。     

基于小波域正则化的毫米波图像重构

毫米波被动成像具有全天时工作能力。与红外、可见光成像相比,其不足之处是分辨率较低,不能完全反映场景与目标的细节情况。采用小波域正则化方法,首先对毫米波图像进行小波域局部噪声方差估计,然后用自适应正则化方法重构超分辨率毫米波图像。毫米波图像处理的实验证明,该方法消噪效果明显,能锐化图像,保持图像细节。     

基于中值滤波和维纳滤波的图像混合噪声滤波研究

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与维纳滤波的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用维纳滤波滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和维纳滤波好得多。