引射器引气与压气机抽气建立加力燃烧室喷口低压条件的综合分析

从建设投资、运行费用、设计、操作、维护等诸多方面对引射器引气与压气机抽气建立加力燃烧室高空模拟试验器喷口低压条件进行全面分析和对比,得出引射器引气方案优于压气机抽气方案。     

当前我国战略性贸易政策工具的选择

以贸易政策的两点基本要求——利用贸易获取利益和促进本国产业升级作为衡量标准，我国现行贸易政策的实施效果并不理想，导致我国对外贸易部门获利能力很弱，同时贸易政策与产业发展政策相脱节。无论从短期还是从长期来看，我国由传统贸易政策向战略性贸易政策转变已经成为必然。然而，我国在战略性贸易政策的实践中必须对不同的战略性政策工具进行选择，选择适合于我国国情的贸易政策工具，并对不同贸易政策工具在我国的具体实施途径进行不同的安排。     

SAR图像识别提取与选择特征

阐述了SAR图像在模式识别中特征提取与选择的概念、任务和基本原则,结合国内外图像特征提取与选择的最新研究动态,介绍了在SAR图像目标识别中普遍采用的一些特征提取与选择方法,并对提取纹理特征采用的灰值共生矩阵及其统计量进行了研究。     

一种基于红外图像的目标自动识别算法

红外成像制导具有在各种复杂战术环境下自主搜索、捕获、识别和跟踪目标的能力,代表了当代红外制导技术的发展趋势。提出了一种红外图像预处理、跟踪、分类的自动目标识别算法,利用小波变换、形态学方法对红外图像进行预处理,提取不同频带的惯性不变矩作为特征量,利用神经网络进行分类识别,结果表明该算法具有很高的识别率,对于精确制导武器的目标识别研究具有一定的参考价值。     

基于模糊和最小二乘的SAR图像线特征提取

针对合成孔径雷达(SAR, Synthetic Aperture Radar)图像的特点,提出一种线特征提取算法.该算法首先抑制相干斑噪声,然后对SAR图像进行模糊变换和增强,再基于假设的SAR图像灰度模型,用最小二乘法设计出低通和高通滤波器,最后检测出线特征散点,并进行连接,得到SAR图像的线特征图.实验证明本算法抗噪声干扰,边缘定位精度达到1个像素.     

一种谐波减速器不对中误差分析方法

在空间环境中运行的星载天线转动单元中的谐波减速器产生的不对中故障信号故障特征难以提取,针对此问题提出了一种优化变分模态分解的故障诊断方法,这种方法基于鲸鱼优化算法(WOA)和Teager能量算子(TEO)包络解调。首先,由于包络熵对故障信号特征非常敏感,故采用包络熵作为适应度函数,同时其也是鲸鱼优化算法的目标函数。其次,WOA具有操作简单、调整参数少、跳出局部最优能力强等诸多优点,故使用WOA对变分模态分解(VMD)进行优化,构建优化算法。最后,使用Teager能量算子对本征模态分量(IMFC)进行处理。所提出的方法用于分析谐波减速器输入、输出轴两端收集的实验信号。通过与传统的快速傅里叶变换方法进行对比结果表明,所提出的方法提高了分解效率,在分解参数的原则和故障信号提取精度方面具有良好的性能,误差不超过2%,能够实现谐波减速器不对中故障信号的精确诊断,具有一定的研究意义与工程实用价值。     

高精度频率分辨在振动信号辨识中的应用

发动机振动信号处理通常采用DASP软件进行。由于软件功能限制,DASP处理采样频率为50 kHz发动机振动信号时,频谱的频率分辨率最高精度仅为12.2 Hz,导致对微弱及故障信号的辨识较为困难。本文采用抗混叠低通滤波、信号抽取及短时傅里叶变换相结合的信号分析方法,有效提高了频率分辨率的精度,最高精度达到1.2 Hz,达到了理想的频率辨识效果。     

忆阻细胞神经网络及图像去噪和边缘提取中的应用

结合忆阻器的记忆特征和细胞神经网络高效并行处理能力,将忆阻器作为可编程连接权值,提出了一种具有忆阻器特性的细胞神经网络.计算机仿真验证了提出的忆阻细胞神经网络用于图像去噪和边缘提取的有效性.     

基于小波包的手写体签名特征提取方法

手写体签名识别的很多特征提取方法都是基于经过复杂数据预处理和分割技术的二值图像．并且特征提取过程不可逆。因为复杂的预处理、较大的计算量和签名的连笔现象使得特征提取非常困难并对识别结果产生直接的影响。为了解决以上问题,提出了基于小波包的特征提取方法．．首先在预处理过程中对签名图像进行大小归一化：其次利用小波包对签名图像进行分解以得到签名图像在二维空间上点的集合;然后用这些二维点进行签名识别。本方法的数据预处理简单,避免了复杂分割．特征提取完全可逆。实验结果表明其具有较好的抗噪性、鲁棒性、适应性和识别率,为含噪脱机手写体签名识别提供了一种解决方案。