稀布阵下宽带多波束组合印证测向算法

在稀布阵下,对信号强度不同的多个信号进行多波束测向时,由于波束主瓣较宽,副瓣较高,因而无法分辨信号到达方向。针对此问题,提出了一种新的多波束测向算法,即多波束组合印证测向算法。该方法充分利用高副瓣的特点,建立多波束学习训练匹配表,通过查表综合判定信号到达方向。仿真实验结果表明:该算法很好地解决了稀布阵下对同时到达阵元的多个信号测向问题,且算法简单,运算量小,测向精度较好,具有很好的工程应用价值。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

基于视频图像的目标识别与跟踪算法

研究了基于视频图像的目标识别与跟踪算法。主要应用了Hog特征和支持向量机(SVM)分类器设计完成对目标的侦察识别。当侦察到目标时,采用高斯模型对目标和背景建模,结合卡尔曼滤波预测估计方法和均值漂移(mean-shift)理论,实现目标跟踪和定位功能。最后通过缩微环境中的案例演示,验证了所提算法的可行性。     

区域防入侵中振动目标威胁评估研究

在分析地振动目标信号特征的基础上,提出了振动目标的威胁属性参数;建立了目标威胁隶属度函数和威胁等级判决模型;运用层次分析法确定了各目标威胁参数的权值,构建了振动目标的威胁评估函数,并通过实例验证了评估结果的合理性和实用性。     

高师生专业适应性与学习自我效能感的关系研究

运用《专业适应性量表》和《学习自我效能感问卷》,对600名高师生进行调查,研究结果是:(1)高师生专业适应性略高于平均水平,但并未达到理想状况。(2)专业承诺与专业自我效能感因子在性别上存在显著差异;专业适应性及其各个因子在年级上存在显著差异;专业承诺与专业自我效能感因子及专业适应性总体水平在科类上存在显著差异;非独生子女的专业适应性及其专业承诺、专业学习动力、专业自我效能水平显著高于独生子女的水平;担任过班干部的高师生的专业承诺、专业学习行为、专业自我效能感水平显著高于未担任过班干部的高师生。(3)高师生专业适应性及其各个因子与学习自我效能感及其各个因子均存在显著正相关,高师生的专业适应性能解释学习自我效能感54.2%的方差变异。     

高师生社会支持与信息焦虑的关系研究

目的:研究高师生社会支持与信息焦虑的相关关系,旨在找出能够用社会支持改善信息焦虑状况的办法。方法:采用信息焦虑量表和领悟社会支持量表238名高师生进行测查。结果:1高师生社会支持的整体水平有极其显著性差异(F=6.083,P0.05)。2信息搜索与选择焦虑维度上存在显著的性别差异(T=4.218,P0.05)。在信息搜索和选择焦虑、信息饥渴焦虑上存在显著的年级差异(F=3.231,P0.05)。3湖北师范学院高师生信息焦虑和社会支持各因子间呈显著负相关(R=-0.153,P0.05)。通过回归分析,社会支持对信息焦虑程度具有预测作用(F=4.617,P0.01)。结论:通过增加社会支持来缓解高师生的信息焦虑。     

基于多分辨率分析的雷达辐射源融合识别算法

结合信号融合识别的应用需求与多分辨率分析的特点,提出了一种基于多分辨率分析的雷达信号融合识别算法。该算法对获取的信号先进行小波变换后直接对信号进行融合识别。仿真实验表明:该方法在减少数据量的同时能够降低信息的损失,提高信息利用率,较好地保证信息的完整性,可有效提高信号识别性能。     

河南科丽奥高新材料有限公司混凝土抗冻防水合金粉通过省部级鉴定——综合性能达到国际先进水平

河南科丽奥高新材料有限公司科研团队经过艰苦探索,攻坚克难,研发生产出混凝土抗冻防水外加剂——特种合金粉。该产品经中国建筑科学研究院国检中心一年多系统检测,被认为多项性能指标达到国际先进水平。     

全极化雷达的多任务压缩感知目标识别方法

为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选择来自相同角域的字典原子对相应极化方式下的HRRP进行表示,可以有效利用不同极化HRRP之间的相关信息提高目标识别性能。基于电磁散射数据对所提出的方法进行了测试,实验结果证明了方法的有效性。     

基于语音频谱包络抽取的MFCC算法

MFCC可以更加准确地表示语音低频处的频谱包络,在语音转换中是一种很好的频谱包络表示方法;提出一种新的有效的求解MFCC的算法,先对频谱通过谐波抽取得到阶梯谱包络,再对阶梯谱包络进行Mel尺度变换,最后通过余弦变换求得MFCC参数。该方法实现简单,运算结果准确。