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1.
本文证明了逆合成孔径雷达成象与大阵列微波成象在信号处理方面的等效性,提出利用自适应波束形成技术来实现逆合成孔径雷达成象的运动补偿,给出了计算机模拟一维成象图,并对结果进行了分析。  相似文献   
2.
一类极小能控制与广义样条函数   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文讨论由一般微分方程确定的时不变线性系统的一类极小能控制问题。首先,通过引入降阶逆向系统揭示了原系统的输入与输出是由某个积分-微分算子联系着的,并利用该算子建立了极小能控制与广义样条的联系;然后在对于输出端的一类较广泛的约束条件下,导出了其输出空间与文[1]的输出空间具有类似的构造性质,从而建立了与文[1]类似的投影公式与递推公式。  相似文献   
3.
从不可压流反问题的Lightll准确解中可知,翼面压强分布和自由来流速度两者不能同时独立地给定。这意味着对于给定的压强分布存在着一个约束条件,否则,反设计问题就是不适定的。对于可压缩流动,同样应该存在类似的约束条件。本文在这方面做了初步探索,给出了一种满足这种约束条件的跨音速翼型反设计方法。在此方法中,目标压强分布包含一个自由参数,在计算中可调整此参数使压强分布满足本文推导出的正则化条件。  相似文献   
4.
一维结构瞬态响应分析的传递函数方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
本文给出了一种求解一维结构瞬态响应问题的解析方法。通过对控制方程及其定解条件进行Laplace变换,将问题写成状态空间形式,用传递函数法求得统一形式的解析解。通过Laplace逆变换求得结构在时域内的瞬态响应。文中给出了一些一维结构动力响应问题的算例。  相似文献   
5.
针对沉浸式、非沉浸式和混合式虚拟维修系统中,维修动作交互过程繁琐、实现效果不佳的问题,提出一种高效的辅助交互方法,首先基于现有的维修动作规则和用户对维修任务的理解,建立了用户辅助信息接口和系统反馈辅助信息接口,前者由用户提供抓取目标、抓取手形和抓握点等辅助信息加速交互过程,系统通过后者反馈辅助信息帮助用户进一步决策,然后应用增广矩阵方法对经典逆向运动学算法进行扩展并生成具体的维修动作,最后应用该方法实现了装备车辆轮胎更换任务中维修动作的生成,维修动作交互过程的鲁棒性和效率得到显著提高。  相似文献   
6.
针对基于马氏距离的重要性测度存在的问题,提出了基于谱分解加权摩尔彭罗斯马氏距离的重要性测度指标,通过构造多输出协方差阵的广义逆矩阵以及谱分解的策略,有效解决了协方差阵求逆奇异情况以及由于未能充分考虑多输出之间的相互关系而导致的错误识别重要变量的问题,克服了基于马氏距离指标的局限性。数值算例与工程算例结果表明:所提重要性测度可以更加准确地获得输入变量对结构系统多输出性能随机取值特征贡献的排序,从而为可靠性设计提供充分的信息。  相似文献   
7.
在雷达成像中,基于CS的方法因其压缩采样的特性而在高分辨雷达成像中得到广泛应用。然而由于其是一种基于参数化的成像方法,对观测位置误差特别敏感。在实际中,一般无法知道精确的观测位置。观测位置的误差会造成成像结果位置的偏离、散焦以及无法聚焦。针对基于压缩感知的成像算法存在的观测位置依赖性问题,提出了一种基于调幅-线性调频(AM-LFM)分解和逆Radon变换(IRT)的微动目标成像算法。该方法根据分解后信号调频率分离目标微动信号与主体信号,再进行IRT成像。仿真及实验结果验证了算法的可行性和有效性。  相似文献   
8.
人类行为习惯的习得多源于模仿他人,学习和模仿是人类的天性。榜样示范法就是建立在人类的天性之上的。大学生处在确立"三观"的关键时期,榜样作用对大学生尤为重要。本文将对榜样示范法的运用现状进行调查研究,试图在此基础上,探析榜样示范法在高校大学生中的运用对策。  相似文献   
9.
针对逆向求解声源识别中的声辐射传输建模问题,采用无网格法将Kirchhoff- Helmholtz边界积分方程离散为受边界条件约束的有限维线性方程组,通过分块矩阵法对该约束方程组进行求解,得到了离散后声辐射传输模型的数值表达式.在此基础上,进一步研究了逆向求解声源识别问题的基本原理及其不适定性.为克服其不适定性,采用Tikhonov正则化和L曲线正则化参数选取方法,从而确立了有效的逆向求解方法.此外,还进行了扬声器阵列声源识别实验,实验结果验证了逆边界无网格声源识别理论和方法的可行性及可靠性.  相似文献   
10.
采用基于事例推理的估算方法可以很好地解决传统经验函数估算软件成本时的局限性。讨论了装备软件成本估算和基于事例推理研究的特点,从总体上描述了基于事例推理装备软件成本估算系统结构和实现流程,阐述了主要的研究内容,包括影响软件成本因素、系统的事例表示方法以及相似度的基本算法及事例的改写,并通过实例验证了事例推理在装备软件成本估算实践中的具体应用。  相似文献   
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