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1995年 | 14篇 |
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1989年 | 6篇 |
1988年 | 1篇 |
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在研究了CMOS图像传感器和flash存储器的工作原理的基础上,阐述了以FPGA为控制核心的图像采集和存储系统结构,设计了在图像采集和存储系统中的FPGA控制模块,用USB通讯模块实现了采集存储系统和计算机之间的数据传输,满足了系统对回放的存储图像不丢帧的要求。经实际检验,较好地满足了实验要求。 相似文献
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阵列雷达的主瓣干扰抑制是雷达抗干扰领域的一个难题。提出了一种基于子阵域的盲源分离主瓣抗干扰算法。该算法以特征矩阵近似联合对角化(joint approximate diagonalization of eigen-matrices,JADE)盲源分离算法为基础,与传统的全向阵列算法相比,该算法提供了较低的复杂度,尤其是针对大型阵列时,算法的优势更加显著。其设计思路是先将全向阵列划分到子阵域;然后在子阵域的基础上利用多重信号分类和恒虚警检测,设计了一种新的盲源分离信道数预估计方法,为JADE提供先验信息;最后设定盲源分离通道数,使接收信号分离,并将分离信号分别进行脉冲压缩、信号检测等步骤,从而达到雷达主瓣抗干扰的目的。通过仿真分析可知,该方法可以实现目标信号和干扰信号的有效分离,且计算量对比全向阵列有显著降低,具有一定的工程应用前景。 相似文献
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当前的多模态少样本学习方法忽视了属性间差异对正确识别样本类别的影响。针对这一问题,提出一种利用多模态交叉解耦的方法,通过解耦不同属性语义特征,并经过特征重建学习样本的本质类别特征,缓解类别属性差异对类别判别的影响。在两个属性差异较大的基准少样本数据集MIT-States和C-GQA上进行的大量实验表明,所提方法较现有方法有较大的性能提升,充分验证了方法的有效性,表明多模态交叉解耦的少样本学习方法能够提升识别少量测试样本的分类性能。 相似文献
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针对装备战损量预计这一未来作战装备保障必须解决的核心问题,运用兰彻斯特方程探讨解决途径。从分析影响装备战损的因素出发,综合讨论目前预计装备战损量的方法,提出基于指数多元兰彻斯特方程的装备战损量预计模型和模型中毁伤能力系数的确定方法,得到了装备战损量的兰彻斯特方程预计方法,并举例验证。该方法将经验计算与模拟计算相结合,用较简单的确定性解析方程描述所考虑因素对装备战损量的客观约束关系,较好地满足了未来信息化条件下作战装备战损量预计的需要。 相似文献
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