用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络

为探索深度学习理论在视频图像帧间运动补偿问题中的应用,提出一种用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络。该网络由卷积模块和反卷积模块构成,可以处理不同分辨率输入图像并具备保持较完整图像细节的能力。利用具有时序一致性的视频图像序列构造训练样本,采用随机梯度下降法对设计的深度卷积神经网络进行训练。视觉效果和数值评估实验表明,训练得到的网络较传统方法能更有效地进行视频图像帧间运动补偿。     

基于逆合成孔径成像激光雷达的自旋小目标成像系统

为了获得毫米级自旋小目标的清晰成像,采用逆合成孔径成像激光雷达技术设计了基于距离向数据与方位向数据相融合的图像重建系统。系统采用大带宽、窄线宽光纤激光器配合调制器实现激光脉冲的线性调频,利用光外差原理对回波信号进行采集处理。结合自旋目标的运动特性,给出了含有自旋分量的回波信号函数方程,并将该分量引入传统的R-D算法中实现了对自旋目标的ISAIL二维图像的重建。实验采用毫米级铝条构成被测小目标,通过步进电机及带倾角的转台完成运动及自旋模拟。实验结果显示,当目标固定时,可通过回波能量数据获得一维距离向图像,与被测目标的4个特征点位置一致。当目标运动时,通过数据压缩并代入自旋参量,最后通过R-D算法可以获得可识别的ISAIL二维图像,验证了系统符合自旋小目标成像的设计要求。     

弹/枪相互作用引起的运动步枪枪口振动分析

为研究身管结构参数变化对运动步枪枪口振动的影响规律,采用非线性有限元方法建立了运动步枪弹/枪相互作用数值计算模型。借助压力测试系统对运动步枪进行了膛压测试试验;使用高速摄影设备实测了枪口在发射过程中竖直方向的振动规律,通过对比枪口实测数据与数值计算结果验证了模型的正确性。数值模型为研究参数变化对枪口振动的影响提供了理论基础,研究结果对工程实践具有一定实际意义。     

2008跟奥运选手做运动

随着北京奥运会结束,人们也积极投入到健身活动中。那么,哪些热门运动能给普通人的健康带来好处呢? 打乒乓球练就一双火眼金睛眼睛注视着乒乓球你来我往,充分锻炼了睫状肌和视觉调节能力。长期、定时练习,能预防近视。更灵敏,更聪明。常练乒乓球,提高了身体灵敏度,反应更加迅速,协调,思维和智力水平也得到发展。让身体强健有力。有氧运动能促进新陈代谢,提高心肺耐力。对中老年人、体弱者或轻度心血管疾病等患者,均起到良好的保健效果。宜忌人群。乒乓球运动简单,趣味性强,运动量可大可小,不受年龄和身体条件限制,非常适宜广大群众参与。     

可见光图像序列中运动弱小目标检测方法研究

为了使制导系统有足够的反应时间,要求在很远的距离上就能检测到目标.在这种情况下,目标在探测器输出图像平面上呈现为斑点目标,且信号强度很弱,这就给目标检测带来了较大的难度.采用了一种先膨胀后累加的处理方法,这种方法首先通过形态学膨胀来增大图像中的目标面积,使得运动目标在不同帧内产生重叠部分,然后再通过多帧累加来增强目标能量;图像序列的邻域判决法也是目标检测的一种常用方法,它利用目标运动的连续性来剔除图像中的虚警点,可以获得较好的处理效果.主要基于以上2种方法来完成目标的检测,并通过数学仿真的方法来对该方法进行验证.实验结果表明该方法能够有效地检测出信噪比不低于2.5的弱小运动目标.     

侧窗探测的变结构制导律设计

为了解决拦截器导引头采用侧窗制导的问题,给出了拦截器的轨道拦截运动方程.针对需要保持侧窗视线角稳定的要求,根据以视线角和视线角速度为变量的状态方程,采用了自适应滑模变结构控制的制导律,并根据拦截器轨控发动机和拦截器运动学的数学模型进行了仿真,得到了较好的拦截效果,验证了制导律的正确性.     

一节运动的合成与分解习题课的教学设计

当今世界各国科技和经济的竞争已经转为国民的创造性思维能力的竞争,教育已经成为创造性教育的主战场,如何在物理教育中培养学生的创造性思维能力将成为物理教育的焦点。如何在课堂教学中体现这种理念呢？     

李雅普诺夫运动稳定性与平衡状态稳定性的关系

稳定性是系统分析的重要内容 ,针对在系统稳定性分析中 ,运动稳定性和平衡状态稳定性之间常易于混淆的问题 ,详细分析了两种稳定性之间内在本质联系 ,给出了从一种稳定性过渡到另一种稳定性的方法     

泛探雷达长时间相参积累目标检测方法研究

泛探雷达利用同时多个接收波束覆盖整个观测空域,可利用长时间相参积累提高动目标检测性能,然而必须解决目标在长积累时间之内出现跨波束、跨距离单元和跨多普勒单元现象带来的积累增益下降问题。在跨波束影响可忽略前提下,研究了基于Keystone变换与Dechirping变换相结合的运动补偿方法,并在此基础上提出了基于Clean思想的多目标检测流程。通过对仿真数据与外场实测数据的处理与分析,验证了本文方法的有效性,可以用于泛探雷达的目标检测。