二轴晶外锥折射的理论分析

从晶体的简正模方程出发,求得在二轴晶体中,当光线沿第二类光轴（光线轴）方向行进时,所对应的电场矢量和电位移矢量,并通过几何证明,验证所有折射光线在晶体内均在同一锥面上。     

应用极化聚类中心设计快速自适应极化滤波器

针对传统自适应极化滤波算法存在收敛速度慢、迭代步长因子选取困难等问题,采用极化聚类中心估计理论设计了一种快速自适应极化滤波器,实现了对极化雷达回波中的干扰信号逐脉冲地自适应精确对消。滤波器通过距离单元选通获取干扰信号样本,对样本极化聚类中心的直接计算能够快速估计干扰信号在当前脉冲内极化状态,依据干扰输出功率最小原则最终实现快速滤波过程,相比于传统极化滤波算法有更快的收敛速度和更稳定的干扰抑制性能。仿真对比实验结果验证了该方法的快速有效性。     

一种无需滤波的D类音频功率放大器

传统的D类音频功率放大器都需要外接LC滤波器,从而增加了成本加大了失真。针对高效率、低失真的要求,设计了一种采用求和积分负反馈技术和H桥输出结构代替滤波器功能的电路结构。电路采用CSMC公司的0.6μm BCD工艺模型,基于Cadence仿真平台对电路进行了前仿真,仿真结果表明:在15 V电源电压,输出功率为6 W,8Ω负载下芯片效率高达85%,输出音频信号失真小于0.1%。     

重庆市高校创新团队之“重庆地区绿色建筑关键技术应用研究”创新团队

<正>"重庆地区绿色建筑关键技术应用研究"创新团队是重庆市资源环境类高校创新团队,于2013年列入建设计划。团队以重庆市水工业与环境工程中心为依托,拥有军队育才奖银奖2名,重庆市学术带头人1名,享受军队优秀专业技术人才津贴人员2名,全军先进文职人员1名,带头人为工程技术应用研究院胡望社教授,是一支锐意进取、奋发有为的创新团队。团队以军事斗争后勤准备为牵引,立足后勤三大建设任务的现实需求,抓住军队     

面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。     

多帧高斯混合概率假设密度的多目标跟踪算法

针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。     

高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法

针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。     

金工实习之我见

金工实习是一门实践基础课,是机械类各专业学生学习工程材料及机械制造基础课程不可少的必修课,是非机类有关专业教学计划中重要的实践教学环节.     

一种基于LMS的时域相干累积算法研究

为了克服低信噪比条件下传统的自适应滤波算法抑制高斯噪声效果差的缺点,提出了基于最小均方(LMS)的时域相干累积新算法。计算机仿真结果表明,该算法具有良好的抑制高斯噪声的性能,对于低信噪比下信号的增强效果明显优于传统的自适应滤波算法。     

基于AR模型和K—L变换的中医脉象聚类分析

针对直接利用时域波形识别中医脉象准确率低的问题,提出了一种基于 AR 模型和 K-L 变换的脉象模糊聚类方法。首先对脉象样本作8阶 AR 模型拟合,模型系数构成样本的特征集,其次采用 K-L 变换对特征集进行了压缩,最后利用 F-PFSR(Fuzzy Pseudo F-Statistic Ratio)聚类法对临床实测的40例脉象样本进行了聚类分析。实验结果表明,该方法的聚类准确率平均为85%。