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61.
分析了CCD图像采集系统的像素间距测定的必要性,指出了靶板标定方法的缺点,介绍了联合傅里叶变换测量原理,给出了用测定CCD图像采集系统像素间距的测量装置以及测量方法。得到了实际测量的数据,并对数据进行了分析。  相似文献   
62.
为了提高地球定向参数极移的预报精度,建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性,验证了基础序列重采样的可行性,提取插值基础序列数据的趋势项,利用多输入-单输出BP神经网络建模预报不同跨度的残差序列,合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明,选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高,此BP神经网络能够有效地应用于地球定向参数极移的预报。  相似文献   
63.
BP神经网络在极移预报中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
为了提高地球定向参数极移的预报精度,建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性,验证了基础序列重采样的可行性,提取插值基础序列数据的趋势项,利用多输入-单输出反向传播(Back Propagation,BP)神经网络建模预报不同跨度的残差序列,合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明,选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高,此BP神经网络能够有效地应用于地球定向参数极移的预报。  相似文献   
64.
为预报泵喷推进器转子与周期性前导叶尾流互作用线谱非定常推力,忽略泵喷推进器转子叶片厚度,将泵喷转子简化为环形叶栅,根据片条理论,在半径r处截取泵喷转子分段,忽略流场参数沿分段径向的变化,从而可将该环形叶栅分段视为平面叶栅,在平面叶栅与简谐波互作用的基础上考虑周期性进流,推导得到前导叶分段与转子分段互作用线谱非定常激振力,转子分段周向积分得到非定常推力线谱预报公式,通过数值和试验方法验证公式的有效性。开展设计参数影响分析,得到当前导叶-转子间距与前导叶弦长的比值大于1时,转子-后导叶间距对转子单个叶片的激振力线谱推力几乎不存在影响。  相似文献   
65.
雷达辐射源识剐是电子战系统的关键技术之一.分析了放大器的非线性效应,提出用谐波信号幅度之间的约束关系特征进行雷达辐射源识别的方法.针对谐波信号十分微弱的问题,提出采用谐波小波变换对信号进行重构,然后对重构的信号用最小二乘拟合进行幅度估计的方法,提高了幅度估计的精度.最后通过仿真验证了方法的准确性和有效性.  相似文献   
66.
一种改进的多相码信号参数估计法   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前,对由频率导出的一类多相码脉压雷达信号(Frank码和P1 ~ P4码)进行参数估计是电子对抗侦察技术中的难点之一.针对此问题,提出一种基于改进的分数阶傅里叶变换(FrFT)的多相码信号参数估计方法.该法利用积分二次相位函数将FrFT的二维搜索转换为2次一维搜索,较大减少了计算量.仿真表明,该法能在较小的计算量下达到与RWT和RAT法相当的估计精度.  相似文献   
67.
文中提出N×M2D—DCT(Ⅱ)的一种快速算法,其需实运算量为:M_u=1/2NMlog_2N+1/4MNlog_2M,A_d=3/2NMlog_2NM—3MN—1/2M~2+M+N(其中N、M为2的幂)。当N=M时,与文[5]的结果一样、这是目前最好的结果。但文[5]算法不稳定,容易产生较大的误差。本文克服了这一缺点。并利用此2D—FCT(Ⅱ)导出了2D—DCT.2D—DST和2D—DCST的快速算法及2D—DFT的一种快速算法。2D—DFT快速算法的运算量与文[1]中用FPT计算2D—DFT相近。  相似文献   
68.
建立了可重复使用运载器全寿命周期费用模型 ,并利用该费用模型分析了不同级数的可重复使用运载器方案的全寿命周期费用 ,对全寿命周期费用的各部分组成比例及其随级数的变化规律进行了分析。研究结果表明两级入轨的可重复使用运载器方案全寿命周期费用最低 ,是基于目前技术水平的一种较优的可重复使用运载器级数选择方案  相似文献   
69.
利用突变级数法的基本思想和突变系统的4种常用类型:尖点突变、燕尾突变、蝴蝶突变、因第安人茅舍突变,依据灰色理论和模糊数学,建立多目标的突变评价方法模型。在建立新型军事人才综合素质评价指标体系的基础上,运用突变模型对新型军事人才的综合素质进行了综合评价。  相似文献   
70.
采用复级数方法首次建立了线性偏微分方程组边值问题的一般解析解法,并用于求解各向异性矩形板平面应力问题,给出各向异性板平面应力问题一般解析解.引入(U,V)=∑∞-∞(A,B)eimπζ,eimπηr,代入控制方程组,推出实数型级数解,将其回代入平衡方程组中任一个,可确定待定系数(A,B)之间关系.将一般解析解代入边界条件,用余弦级数的方法确定待求系数.数值计算验证了解析方法的收敛性.  相似文献   
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