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491.
利用综合孔径射电望远镜对太阳进行观测时,通过对图像中存在的明亮扩展源进行准确建模并移除,可以更好地观测视场内的微弱源并提高图像的动态范围。在射电天文领域,主要利用CLEAN算法对图像中的明亮源进行移除,以显示微弱的背景。然而,使用图像像素作为基函数的CLEAN算法的固有限制导致其对扩展源的建模效果较差。为了克服这种限制,将基于长椭球面波函数(Prolate Spheroidal Wave Functions,PSWF)的去卷积方法应用于太阳射电成像。PSWF最优正交基由脏图中的感兴趣区域(Region of Interest,ROI)和UV覆盖共同决定。为了验证该方法的有效性,基于PSWF正交基对均匀圆环阵观测的太阳射电图像进行去卷积,并从动态范围和保真度两个方面定量化对比了CLEAN算法和基于PSWF正交基方法的性能。基于PSWF正交基去卷积方法剩余脏图中的微弱源更接近真实情况且动态范围更高。 相似文献
492.
493.
494.
495.
新型双凸极发电机数字控制原理与实现 总被引:3,自引:0,他引:3
电励磁双凸极电机是一种新型交流无刷电机,它具有结构简单、可靠性高、维修方便等优点,用作发电机具有调压控制简单、可故障灭磁等优点。文中首先介绍了电励磁双凸极发电机系统的控制原理,并分析了发电系统的控制规律。为优化控制P I参数,提高系统的动稳态性能,通过M atlab仿真获得根据输出电压与给定电压的偏差的变P I参数组合,并经试验优化该P I参数组合。然后,通过硬件构成与软件设计两方面介绍了基于DSP控制的电励磁双凸极发电机系统的设计方法。最后,以一台30 kW发电机为例,设计了一套数字调压器,并进行了系统试验。实验结果表明,电励磁双凸极发电系统采用变P I参数的控制方法具有良好的动稳态特性。 相似文献
496.
一种改进的微粒群优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J.D.Schaffer函数和LevyNo.5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。 相似文献
497.
机场终端区着陆次序的排序规划算法 总被引:4,自引:0,他引:4
讨论了机场终端区飞机到达流的排序规划问题。为了能够在终端区交通繁忙的情况下高效地为到达的飞机流安排合理的着陆次序,并在不违反飞机间距要求的情况下给出各飞机经过优化的着陆时间,提高机场跑道的利用率,提出了经过改进的先来先服务、带有时间提前量、带有约束的位置偏移三种排序算法。当进入机场终端区的飞机数量超过机场终端区的容量时,分航路对飞机排队并对飞机间的距离进行限制 相似文献
498.
基于LabVIEW平台的数字抽取滤波器的设计与应用 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了基于LabVIEW平台的数字抽取滤波器的设计。该方法是对高采样率的数据进行低通数字滤波,然后对结果用1/K倍重新采样,将数字信号频带压缩K倍,从而实现动态测试较大的动态范围要求和划分频带要求,数字抽取滤波器的设计包含调制,数字滤波和抽取三方面,LabVIEW是一种基于图形编程语言(G语言)的开发环境,采用交互界面设计,模块化编程,该滤波器也是作者正在研制的动态测试分析虚拟仪器的一个重要组成部分。本文给出了在LabVIEW平台上所进行数字抽取滤波器的设计原理,仿真结果和在动态数字信号分析中的应用。 相似文献
499.
非线性逆在ASTOVL控制系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了先进短距起飞垂直着陆飞机(ASTOVL)的飞行/推进控制系统的控制律,基于解和掌握气动舵面和推力矢量舵面控制下的飞机数学模型,应用非线性动态逆理论,为ASTOVL飞机从巡航到悬停阶段的飞行,设计了推力矢量控制器和俯仰控制器,以合理地分配飞机上的力和力矩,使得俯仰姿态速度和法向速度的控制在推进系统性能包括线范围内是近似线性和解耦的,最后以ASTOVL飞机悬停阶段的数字仿真曲线为例,证明了所设计的两个控制器是可行的,基本上达到了设计要求。 相似文献
500.
柏磊 《南京航空航天大学学报》2012,44(3):354-359
针对传统多态电路进化设计算法有效性问题,提出了基于动态评价方法的多态进化设计算法。在进化算法适应度评价阶段,利用适应度评价扩展对于不同模式下的电路分别进行评价,采用比较选择进行电路最优结构配置,防止了潜在解的丢失。将多态门与普通门混合使用,进行了Multiplier/Sorter及Majority/Parity两种多态电路的进化设计实验。实验结果表明,与传统多态电路进化算法相比所提算法进化代数减少了31.2%~77.7%,成功概率提高了11%~52%,具有进化迭代次数少、成功概率高的优势,提高了算法有效性。 相似文献