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通過合理的設計和優化來減少振動源。這包括減少不平衡質量、減小沖擊載荷、改善結構剛度等措施。在產品設計階段,可以通過有限元分析等手段對結構進行優化,以減少振動噪聲的產生。采用減振技術來控制振動噪聲。減振技術包括隔振、吸振和消音等方法。隔振主要通過安裝彈簧隔振器、減震器等裝置來隔離振動傳遞路徑,降低振動傳遞。吸振則利用材料的內部耗能特性來吸收振動能量,例如在結構表面覆蓋吸振材料。消音則通過在噪聲源處設
乘性噪聲是指在信號上以乘法形式疊加的噪聲。這意味著噪聲的幅度與原始信號的幅度相關。具體來說,信號被乘性噪聲所影響后,每個信號樣本的值都會乘以一個隨機變量,該隨機變量代表了噪聲的幅度。乘性噪聲通常由外部因素引起,例如傳感器非線性、電路中的隨機失真等。乘性噪聲會改變信號的幅度,使得信號在時域上變得較加不穩定。加性噪聲是指在信號上以加法形式疊加的噪聲。這意味著噪聲的幅度與原始信號無關。具體來說,信號被加
板材器材柜是工業和建筑行業中常見的一種儲存設備,用于存放各種板材和器材。它通常由鋼材制成,具有堅固耐用、*防潮等特點。一、功能:1、 儲存板材:板材器材柜主要用于儲存不同類型、尺寸和厚度的板材,例如木板、鋁合金板、塑料板等。通過將板材整齊地放置在柜內,可以有效利用空間,避免板材堆放不規整導致的損壞和浪費。2、 儲存器材:除了板材,器材柜還可以用于儲存各種工具和器材,例如電鉆、螺絲刀、扳手、電焊機
深度學習在噪音自動識別與分類中發揮了重要作用。噪音是環境中的無用聲音,通常會對我們的正常活動和溝通造成干擾。因此,對噪音進行自動識別和分類對于改善我們的生活和工作環境非常重要。深度學習是一種機器學習的方法,通過構建和訓練深層神經網絡,可以從大量數據中學習和提取特征。在噪音自動識別與分類中,深度學習可以幫助我們識別不同類型的噪音,并將其分類為特定的噪音類別,如交通噪音、機器噪音、人聲噪音等。深度學習
公司名: 浙江科實檢測技術有限公司
聯系人: 孫
電 話: 13282012550
手 機: 13282012550
微 信: 13282012550
地 址: 浙江杭州杭州市濱江區
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網 址: keshi888.b2b168.com
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