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基于Linux的硬实时系统的延时分析优化方法及系统: 本发明公开了一种基于Linux的硬实时系统的延时分析优化方法及系统，本发明方法包括针对基于Linux的硬实时系统进行延时测试；判断延时测试得到的延时是否满足要求，若满足要求，则判定针对基于Linux的硬实时系统的延时分析...; 张玉吴春光郭皓

ARINC664传输表模式终端的一种新延时分析方法: 本发明公开了一种ARINC664传输表模式终端的一种新延时分析方法，根据传输表将各VL上的数据帧按调度顺序以两个帧的最短间距在时间轴上进行排列；将各预留时间T<Sub>j</Sub>排列在时间轴上，根据前后点的T<Sub...; 傅亮罗海付佩许文平

硬件延时分析处理方法、系统、设备及介质: 本申请提供一种硬件延时分析方法、系统、设备及介质，包括启动前端IO处理线程以对处理IO业务的HBA卡内IO业务工作队列以及IO业务完成队列轮询以获取IO业务的起始时间戳和第一完成时间戳；启动监控线程以对IO业务完成队列轮...; 李冬冬张士辉刘清林

ARINC664传输表模式终端的一种新延时分析方法: 本发明公开了一种ARINC664传输表模式终端的一种新延时分析方法，根据传输表将各VL上的数据帧按调度顺序以两个帧的最短间距在时间轴上进行排列；将各预留时间T<Sub>j</Sub>排列在时间轴上，根据前后点的T<Sub...; 傅亮罗海付佩许文平

城镇集中供热一次管网动态调节延时分析被引量：1: 2023年; 城镇集中供热系统采暖期根据室外温度变化进行动态调控,但是由于运行负荷、管网情况、距离的不同,当热源温度变化时,各换热站一次网供水温度变化具有很大的时滞性。以济南市莲花山供热片区的典型换热站实际运行数据为例,分析换热站温度变化延时情况,得到热源温度变化时,各换热站一次网供水温度变化的温度延时范围,为一次网运行调控提供参考。; 温青梅戴振宇杨龙刚

基于M/G/1排队理论的VOIP网络延时分析: 2023年; 为了解决VoIP通信网络中语音包传输延时导致网络拥塞降低话音通信质量的问题,针对延时分量的特点对Vo IP通信网络中语音包和数据包两类客户提出了一种具有非强占优先权的M/G/1排队模型。首先阐述了网络传输中延时产生;其次提出了具有非强占优先权的M/G/1排队模型;最后给出了排队模型的数学表达式并进行了数值分析和图形分析,结果表明提出的非强占优先权排队模型中语音包(Ⅰ类客户)延时相对数据包(Ⅱ类客户)较小,解决了传统强占型优先权排队模型中Ⅰ类客户延时减小导致Ⅱ类客户延时大幅增加的情况,避免了计算机通信网络中网络拥塞的风险。; 肖龙李云峰罗祖川; 关键词：广义随机PETRI网重试排队系统 M/G/1

统计延时分析方法与系统: 一种统计延时分析方法与系统，该统计延时分析方法包括采用蒙特卡洛方法确定随机分布的工艺波动相关的参数取值；通过电路单元的参数化延时估算模型计算参数取值所对应的延时从而确定路径延时；根据蒙特卡洛采样点参数取值下路径延时检查路...; 吴玉平陈岚

基于CEEMD-MPE-NHT的地下洞室爆破网路延时分析: 2022年; 爆破网路延时识别易受EMD模态混淆的影响,得到混有虚假分量的IMF。而Hilbert变换受Bedrosian定理的约束在处理此类分量会产生负值瞬时频率,造成巨大的识别误差。为解决传统HHT在爆破网路延时分析时遇到的问题,提出了CEEMD-MPE-NHT爆破网路延时分析算法。该算法通过改进EMD得到补充集合经验模态分解-多尺度排列熵(CEEMD-MPE)算法,实现EMD模态混淆抑制。再对CEEMD-MPE得到IMF进行归一化Hilbert变换,解除Bedrosian定理对Hilbert变换的约束。对蕴含能量最大的IMF分量进行包络求解,包络峰值对应的时间间隔即为爆破网路实际延时。最后通过分析实际延时和理论延时之间的差值,可判断雷管是否处于正常服役状态。进一步通过干扰降震法得到本工程最合理爆破网路延时为54.51~59.75 ms,研究结果表明:基于CEEMD-MPE-NHT的爆破网路延时分析对爆破安全控制具有重要的现实意义。; 孙苗李兴明吴立; 关键词：爆破网路希尔伯特变换

基于EP-CEEMDAN-PED的隧道扩挖爆破网络延时分析被引量：2: 2022年; 经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)固有的端点效应和模态混淆导致其在进行爆破网络延时分析时出现不容忽视的误差。为了获得爆破现场实际网络延时,判断批次雷管的安全性,必须对EMD进行改进。通过对爆破地震波监测信号进行端点处理(endpoint processing,EP),改善EMD在处理信号实际端点时出现的端点突变现象,进而抑制EMD端点效应,提高固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)的稳定性和精度。对EMD进行改进,得到自适应补充集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN),抑制低频趋势项模态混淆,并结合排列熵检测(permutation entropy detection,PED)来控制高频模态混淆。得到的EP-CEEMDAN-PED算法能识别微差爆破实际延期时间,且能有效克服EMD固有的端点效应和模态混淆现象,结合干扰减振法,可计算实际隧道扩挖爆破合理减振微差时间为55.14~57.93 ms,对爆破振动控制具有重要的现实意义。; 孙苗李兴明吴立; 关键词：微差起爆经验模态分解

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