基于改进Radon-wigner变换的微弱目标加速度估计算法

针对已有Radon-Wigner变换（RWT）对线性调频连续波（linear frequency modulated continuous wave,LFMCW）雷达目标加速度估计计算复杂高、精度低的问题,提出了一种改进的RWT算法。该算法通过熵值法得到加速度的粗估计,对RWT结果求二阶原点矩减小搜索计算量,并且提出了RWT插值方法,将其应用到迭代RWT中用于提高加速度估计精度。实验结果表明,该算法在低信噪比的情况下可以准确检测出匀加速微弱目标,计算量较小且精度较高。     

平稳小波的侧抑制网络边缘提取方法

侧抑制网络具有“突出边框,增强反差”的功能,但其增强反差的同时也增强了噪声,其抗噪性较差。正交小波阈值去噪法对图像噪声有一定抑制作用,然而对于图像中噪声幅度较大的情况下,正交小波变换会使图像边缘失真,甚至模糊。基于平稳小波变换的图像去噪法,可以有效降低噪声的同时较好地保持图像的质量,与基于正交小波变换的阈值降噪方法相比,有明显的优越性。因此利用新Bubb le函数将平稳小波和侧抑制网络结合起来,用平稳小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边框,从而准确、有效地提取出图像的边缘。     

教育数字化视阈下高校思政教师教学能力提升策略探析

文章通过专业培训、教学创新和跨学科合作等策略,有效提升高校思政教师的教学能力,促使数字化工具更灵活运用,创新教学设计激发学生兴趣,跨学科合作推动思政与信息技术的融合。未来建议广泛应用数字手段,强化学科与思政内容融合,灵活探索教学方式,以满足不断发展的数字时代教育需求。     

舵机大动作测试数据关联判读方法

针对电动舵机大动作测试数据人工关联判读工作量大、效率低、故障诊断难的问题,提出一种基于离散小波变换和多约束特征点提取的关联判读方法。根据测试数据量大、类型多的特点,分别采用离散小波变换以及多约束特征提取算法对不同类型的测试数据进行特征提取,剔除异常值,准确定位各个数据的大动作时刻,提取出特征值;使用时间关联判读方法对提取的特征点进行判读,给出了判读异常情况下的故障诊断结果并自动生成判读报表。为验证关联判读方法的有效性,进行了自动判读算法的实验测试验证。结果表明：该方法可在45 s内完成舵机测试数据的关联自动判读和故障诊断,而依赖专业技术人员的人工判读方法至少需要335 s,每个大动作点的数据判读效率提高了6倍以上。     

基于XGBoost的装备体系效能预测方法

针对装备体系效能预测问题,提出了基于极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)算法的装备体系效能预测方法.首先给出了基于XGBoost的效能预测流程;然后利用XGBoost建立评估指标与效能之间的非线性映射模型,实现对装备体系效能的预测.模型构建过程中采用了格栅搜索确定模型最优参...     

心理战构成要素探析

信息化条件下的心理战是借助于语言和非语言信息对作战对象施加影响,从而达到己方战略目标的斗争方式,其构成要素多种多样,主要包括斗争主体、斗争客体、斗争媒介、斗争目的等重要方面。研究心理战的构成要素,既是心理战运行机制特点及规律的需要,也是确定科学有效的心理战战法的需要,对于提高心理战主体的影响力、准确把握心理战客体身心状态特点和规律、增强心理战主体的信息制作和传输能力,全面提升心理战作战效能等,都具有十分重要的意义。一、心理战构成要素的心理学依据人的心理是在活动中形成的人脑对客观现实的能动反映,而人的心理…     

基于FRFT的低信噪比LFM信号参数快速估计算法

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)对线性调频(Linear Frequency Modulated, LFM)信号参数进行估计,问题关键是确定FRFT最佳阶数,根据误差迭代思想提出新的参数估计算法,该算法利用归一化带宽和旋转角的转化关系,由估计误差推算角度差值,有效降低了运算量,不需要调频斜率正负的先验信息,改进的对数搜索算法可以进一步提高参数估计结果的稳定性和可靠性。仿真结果表明,信噪比在-8 dB以上时该方法在高效率的前提下仍具有良好的参数估计性能,平均估计误差在1%以内,估计结果接近Cramer-Rao下限,满足工程实时处理需求。     

新时代国有企业基层党建不足及提升路径

国有企业是国家的重要组成单元,我国国有企业更是在中国特色社会主义市场经济中扮演着重要角色。在中国共产党的坚强领导下,我国国有企业一切工作均围绕着党和国家的经济建设需要开展,以此确保我国经济社会的稳健运行和发展。加强国有企业基层党组织建设,是有效落实党中央经济制度和经济政策的重要途径,也是坚持和加强党的领导的有效保障。     

一种无人机辐射源调制样式识别算法

针对小型无人机威胁低空领域且在复杂电磁环境下难识别的问题,提出了 一种基于卷积神经网络的信号识别算法.首先,分析了无人机应用背景下直接序列扩频信号的特性,并采用短时傅里叶变换获取信号时频特征;然后,利用提出的能量阈值降噪法降低时频特征中噪声成分;最后,设计了卷积神经网络用于分类识别.仿真结果表明,该算法在信噪比为-6 ...     

一种PCNN和边缘检测协同的SAR图像分割算法

针对高分辨率SAR(synthetic aperture radar)图像目标复杂,且具有严重的相干斑噪声,灰度出现剧烈起伏导致目标边缘模糊难以实现精准分割的问题,提出了一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FrFT)域中里兹分数导数(Riesz fractional deri...