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1.
小波分析是一种全新的时-频分析方法,是当前数学和工程领域的研究热点之一,小波具有非常丰富的数学内容,而且对许多方面应用有很大潜力。小波的基本思想是在加窗Fourier变换基础上发展而一煌,加窗Fourier变换的时-频窗宽度和形状固定,而小波变换的时间-频率窗具有可滑动、窗宽尺度可变等特性,从而可以同时获取时域和频域局部化信息,而且其局部化分析的分辨率可变,这一特性特别适用于信号分析领域的应用。本  相似文献   
2.
常规布局及结构化的城市环境中的无人地面车,其环境感知和路径规划技术的研究相对成熟.然而,无人车在信息未知、环境复杂的野外进行自主规划和障碍规避尚存在困难.针对复杂环境中无人车的路径规划和轨迹规划技术展开研究,首先,考虑环境相对未知、存在凹凸障碍物和起伏地面等因素,利用激光雷达、相机和IMU组成车载多传感器系统获取复杂的...  相似文献   
3.
随着技术的发展,舰炮武器系统的精度水平越来越高.在真实目标环境下一些影响系统精度评估的因素必须加以考虑,将具有相当外形尺度的目标作为点目标考虑势必带来系统精度评估的误差.针对大尺度目标,在目标坐标系下建立了目标外形尺度模型.利用目标坐标系和瞄准线坐标系之间的坐标变换,得到目标外形尺度在瞄准线法面上的描述,据此提出了一种大目标瞄准精度评估修正的计算方法.  相似文献   
4.
“人是万物的尺度”和“人为自然界立法”是西方认识论的两个重要命题。通过对两个命题的阐述与比较来揭示主题性思想在西方认识论中的发展脉络,进一步把握西方认识论中的主体性原则。  相似文献   
5.
针对现有低照度图像增强网络对不同尺度特征信息存在感知与表达能力不足的问题,提出金字塔渐进融合低照度图像增强网络模型。网络对图像进行多次下采样操作以组成特征金字塔,通过在特征金字塔的三个不同分支上加入跳跃连接,将不同尺度的特征图进行相互融合。通过精细恢复模块进一步提取精炼信息,将特征图恢复到正常的光照图像。结果表明,该网络模型不但能有效地提升低照度图像的整体亮度,而且能很好地保持图像中的细节信息和清晰的物体边缘轮廓,同时能够有效地抑制图像中的暗部噪声,使增强后的图像整体画面真实自然。  相似文献   
6.
讨论作业具有线性加工时间,作业间具有链约束的两台处理机流水作业排序问题,目标函数为极小化完工时间。在作业加工时间简单线性恶化下,提出作业的非负开始和停止延迟恶化率,构造了满足约束条件的复合作业。在此基础上,给出作业间具有平行链约束的两台处理机流水作业排序问题的最优多项式算法。  相似文献   
7.
军队作为国防人力资源管理的垄断性组织同样存在X低效率。通常,X低效率水平等于军队最大的战斗力生成水平与实际战斗力生成水平之差。导致X低效率的原因有:传统的人事管理制度、国防人力资源的选择理性、劳动合同的不完全性和激励约束机制不健全。降低X低效率必须树立以人为本的管理思想,创新国防人力资源管理体制,完善激励约束机制,营造和谐的军营环境。  相似文献   
8.
YOLOv5模型对普通场景图像的目标检测有更好的性能,但在高空航拍图像检测中表现不佳,针对这个问题,提出一种改进的YOLOv5模型。首先,建立高空航拍目标数据集,弥补该类图像不足的问题,对模型进行针对性训练,其次,采用多尺度细节增强提升处理数据图像,整体提升数据质量;最后,利用多尺度特征融合更好的平衡目标特征和位置信息,增加大尺度检测头提升小目标检测能力。经过实验分析,证明该方法在对高空航拍图像目标进行检测时平均精度、准确率和召回率分别比YOLOv5模型提高了12.6%、10.3%和6%,满足检测要求。  相似文献   
9.
钢管混凝土具有优良的抗冲击性能,为提高钢管在弹性阶段对混凝土的约束作用,设计并制备了锥台嵌挤预应力约束混凝土,以实现钢管对混凝土的主动围压约束。采用6 m高度落锤冲击试验,对比了预应力约束混凝土、素混凝土和常规钢环约束混凝土的破坏模式,分析了主要参数的影响。结果表明,当预应力约束混凝土试件的平均预应力大于1 MPa时,其产生初始可见裂缝时的冲击能量是素混凝土和钢环约束混凝土的4~20倍;其破坏时的冲击能量远高于素混凝土和钢环约束混凝土,甚至超过40倍;相比钢环约束混凝土,预应力约束混凝土破坏时裂缝更细,整体性更好,且可以更为显著的提高高强混凝土的抗冲击性能。为有效提高预应力约束混凝土的抗冲击性能,钢环的锥面倾角不宜大于3°,采用正六角形钢环要优于圆形和正四角形钢环。提出的锥台嵌挤预应力约束形式可以用于提高钢管混凝土的抗冲击能力,也可应用于防护门面层或遮弹层等结构中。  相似文献   
10.
在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。  相似文献   
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