一种自适应的ISAR图像时－频分析方法

提出一种自适应的逆合成孔径雷达 (ISAR)图像的时频分析方法 ,它将时频信号分解算法—自适应高斯基表示 (AGR)方法与ISAR图像处理相结合。得益于高斯基函数方差的自适应调整 ,可自动地将图像中的理想点散射中心与非点散射结构区分开来。分别对ISAR图像的径向与横向距离轴进行上述变换 ,可解构出非点散射中心随角度或随频率变化的特性。应用该方法对仿真数据及飞机目标实测数据所成的ISAR图像进行时 -频分析 ,结果表明该方法正确可行 ,且物理意义明确     

一种自动镜头聚类方法

镜头聚类是视频内容分析的重要途径。镜头聚类的基本任务是基于镜头的物理特征对镜头进行分类。本文设计和实现了一种新的镜头聚类方法 ,这种方法从一个初始分割开始 ,经多次聚类分裂与合并的迭代 ,自动地进行误差校正。这种方法既不需要通过人工交互来解决试探聚类方法的误差调节问题 ,也不需要迭代聚类算法中难以确定的经验参数和经验阈值的设定 ,克服了普通聚类方法的缺点 ,在实际应用系统中取得了较好的效果。     

机电计算装置中运算放大器板离线自动检测方案研究

基于运算放大器能实现信号的加减运算这一基本原理,应用单片机控制检测技术,研究运放工作性能离线自动检测方案.利用本方案实现的检测仪器可以提高装备的维修效率.     

二维浅水波并行模式的伴随

以二维浅水波为例,详细探讨如何开发并行模式的切线性模式和伴随模式。切线性模式的并行机制和原始模式一致,而伴随模式不同。三个模式采用一致的数据剖分方法可提高并行效率。在集群并行计算机系统上采用一维数据剖分,切线性模式的通信量与原始模式相当,而计算量几乎是原始模式的2倍;伴随模式的通信量大约是原始模式的2倍,而计算量几乎是原始模式的3倍。在三个模式中,切线性模式的加速比最大。     

面向大规模网络的入侵检测与预警系统研究

开展面向大规模网络的入侵检测与预警系统的研究,对于提高我国网络系统的应急响应能力、缓解网络攻击所造成的危害、提高系统的反击能力等具有十分重要的意义。首先对国内外的研究现状进行综述;然后,提出了面向大规模网络的入侵检测与预警系统的体系结构与组成;最后,着重对与本系统研制相关的关键技术与难点进行论述。     

用多重网格TVD方法求解三维高超音速粘性流场

本文采用时间相关法求解了三维Ｎ－Ｓ方程。在计算中，对于压力和对流项采用Ｒｏｅ的通量差分分裂技术和Ｏｓｈｅｒ－Ｃｈａｋｒａｖａｒｔｈｙ的ＴＶＤ格式，对于粘性项，采用了中心差分格式。通过数值模拟得到了钝头双锥体高超音速层流流场在不同攻角下的数值解。计算的重点放在壁面热流率的预测。在攻角为４°和１２°的状态下，Ｓｔａｎｔｏｎ数的计算值与实验值进行了比较，二者吻合较好。为了加快收敛速率，计算时采用了多重网格方法。     

高超音速流场的隐式TVD格式并行计算

本文采用区域分割技术和拼接网格的并行策略，发展了一个适合于分布式存贮多机系统的ＴＶＤ隐式有限体积并行算法；并在ＰＶＭ并行环境下，对三维高超音速绕流流场实现了多机并行计算，通过负载平衡等方法得到了较高的加速比（在二处理机系统上加速比为１∶８４，在四处理机系统上为３∶４４）。     

基于神经网络的非线性控制系统自组织辨识

本文首先将自组织神经网络算法向一般化情形引伸，接着把自组织过程应用到一般非线性系统的动态过程分类，使得整个非线性系统能够按照输入输出样本空间的概率密度自组织，成为许多具有不同分类核心和感受野的线性子空间逼近。在此基础上，我们采用通用最小二乘算法，以子空间的非线性问题线性化误差作为依据，并进一步运用自组织神经网络的合作与竞争思想，最终得到一般情形的非线性系统的最小二乘辨识。仿真结果表明了本方法的可行性与优越性。     

基于可测度分析的雷达系统误差估计

建立了多部雷达情况下的系统误差观测模型,分析了系统的可观测度,得出可观测度不一定随观测数据的增多而增强的结论。在此基础上,通过数据筛选的方法,可以获得一个使系统可观测度增大的观测子集,用于误差估计。实验结果表明,使用本文的方法,可确保估计算法的有效性     

并行面向对象数据库中的数据放置

针对并行面向对象数据库的特点,结合异步并行查询执行策略,提出了一种基于对象类的混合式数据放置策略,它包括两个部分:混合式数据划分策略和基于对象类的数据分配策略