江苏省组织预备役高炮师快速动员演习

正前不久,江苏省组织代号为"苏动—2014A"的预备役高炮师快速动员演习。驻苏某预备役高炮师和南京、镇江、泰州、扬州、徐州5个市、43个县(市、区)国防动员委员会共7400余人参演(含232名地方县处级以上领导),动用征集武器装备8类6800余部(门、件)。这次演习是该省20年来首次举办的预备役部队师规模快速动员演习,首次组织国防动     

云浮市突出加强民兵应急分队整组

正在今年民兵整组中,广东省云浮市科学统筹支援、应急、储备三类队伍组织建设,重点针对辖区河网密布、森林覆盖率高、抢险救灾任务繁重的实际,突出加强民兵应急分队整组工作,明确各县(区)必须建立多支可随时拉动的民兵应急分队,确保遇有情况能够快速动员投入使用。各县(市区)按照"军民整合、军地共用、专业对口、人员精干"的原则,严格落实民兵安保分队、轻舟分队、消防分队等应急队伍的人员、装备,凡平时不     

一种基于Canny算子的红外图像边缘检测算法

边缘检测是图像特征提取的关键技术。传统的Canny边缘检测算法中高斯滤波方差不具备自适应性,并且不能有效滤除红外图像特有的噪声,对红外图像的边缘提取存在局限性。深入研究了Canny边缘检测算法,并分析了红外图像噪声类型,针对高斯滤波影响红外图像去噪和边缘保持效果的问题,提出了用形态学滤波代替高斯滤波的改进的Canny算法。经过仿真实验,验证了本方法的有效性。改进算法能有效提取含噪红外图像的边缘,较好地保持了红外图像的边缘强度和细节。     

浅析利用“偶像效应”走进学生的心灵

教师应努力塑造学生心目中的偶像,使"偶像效应"促进我们的教育教学,教师应以偶像的身份走进学生的心灵,并取得预期的"偶像效应"。如何正确利用"偶像效应"引导学生,首先教师自身要对"偶像效应"有正确认识理解;其次,教师应具备偶像教师的素质;第三,教师要利用偶像效应走进学生的心灵。     

基于正交锁定差分放大器的巨磁阻抗（GMI）磁传感器

基于非晶丝的巨磁阻抗(GMI)效应,利用CoFeBSi非晶丝作为敏感材料,采用正交锁定放大电路和仪用放大器作为信号调理电路,设计了一种差分式高灵敏度GMI磁传感器。介绍了巨磁阻抗效应的基本概念和双非晶丝差分结构的磁敏探头,分析了基于正交锁定差分放大技术的信号调理电路的工作原理,并结合非晶丝两端输出信号的幅度和相位特性,提出了正交锁定放大器输出包络的近似计算方法。实验结果表明:在-2.0 Oe~+2.0 Oe的量程内,该GMI磁传感器灵敏度可达748mV/Oe,线性误差为0.98%FS,且噪声平均功率谱密度约为0.8nT/Hz1/2。     

基于观测新息和状态信息的联合脉冲机动检测

针对提高空间机动目标跟踪精度的机动检测问题,提出一种新型机动检测方法-χ2-β检测法。该算法以脉冲前后沿为研究对象,通过分析观测新息和常推力a-β动力学模型中辅助变量β的物理特性,给出脉冲机动前后沿检测判据。仿真实验比较了χ2检测法和β检测法的特性,结果表明: χ2检测法,对机动前沿的敏感性与采样点和机动阀值相关,较多的采样点与较大的机动阀值可以降低虚警率,但会增加检测延时,反之,可以减小检测延时,但会增加虚警率;β检测法,对机动后沿的敏感性与滤波跟随性能相关,在测量精度的保证下,可对机动后沿准确检测。两种方法联合起来,可有效检测多种形式脉冲机动,性能优于传统的机动检测方法,具有一定的工程实用性。     

基于窗口预测匹配的序列图像点目标轨迹检测算法

序列图像中运动点目标轨迹的实时检测算法,是目标识别、实时跟踪处理系统中的关键算法之一。在分析不同层次处理方法的基础上,给出了一种基于预测、窗口匹配的点轨迹预测—匹配检测算法,并根据仿真实验的效果,指出此算法可有效地对低信噪比序列图像运动点目标轨迹进行实时检测,具有多目标轨迹检测能力。     

BIT系统的三态马尔可夫模型分析

BIT技术是改善系统测试性和诊断能力的重要途径,但是较高的虚警率一直是阻碍BIT广泛应用的一个重要原因。研究过程中将系统状态划分为正常、间歇、故障三种状态,建立了马尔可夫模型,分析、对比了三态模型与两态模型的关系。理论分析结果表明:基于三态模型的BIT,在提高故障检测率的同时,还可以较大程度地降低虚警率。     

高功率全固态微波纳秒级脉冲源的设计与应用

基于雪崩三极管雪崩效应,研制出了一种数千伏、纳秒级脉冲源。其为全固态微波PCB电路结构形式,利用数字电路产生可控重频触发信号,脉冲全底宽度400ps～2ns可调,重频1k～1000kHz可调,脉冲幅度360～2600V可调,峰值功率可达135kW。详细讲述了电路设计、器件选择以及重要电路结构。针对高压窄脉冲引起的特殊问题,提出了新颖的欠电荷充电法以及有效的梳状PCB(印刷电路板)结构。电路性能优良、稳定可靠,已投入超宽带目标探测实验系统应用。