全文获取类型
收费全文 | 1022篇 |
免费 | 238篇 |
国内免费 | 237篇 |
专业分类
航空 | 682篇 |
航天技术 | 308篇 |
综合类 | 95篇 |
航天 | 412篇 |
出版年
2024年 | 4篇 |
2023年 | 26篇 |
2022年 | 34篇 |
2021年 | 36篇 |
2020年 | 63篇 |
2019年 | 66篇 |
2018年 | 70篇 |
2017年 | 49篇 |
2016年 | 56篇 |
2015年 | 61篇 |
2014年 | 67篇 |
2013年 | 68篇 |
2012年 | 79篇 |
2011年 | 104篇 |
2010年 | 80篇 |
2009年 | 84篇 |
2008年 | 64篇 |
2007年 | 75篇 |
2006年 | 69篇 |
2005年 | 63篇 |
2004年 | 40篇 |
2003年 | 38篇 |
2002年 | 27篇 |
2001年 | 33篇 |
2000年 | 22篇 |
1999年 | 15篇 |
1998年 | 14篇 |
1997年 | 17篇 |
1996年 | 7篇 |
1995年 | 8篇 |
1994年 | 3篇 |
1993年 | 12篇 |
1992年 | 10篇 |
1991年 | 12篇 |
1990年 | 6篇 |
1989年 | 4篇 |
1988年 | 7篇 |
1987年 | 2篇 |
1986年 | 2篇 |
排序方式: 共有1497条查询结果,搜索用时 15 毫秒
31.
基于健康蜕化的航空发动机传感器故障诊断(英文) 总被引:2,自引:1,他引:2
改进在线故障诊断算法使其能适应发动机健康蜕化是目前故障诊断所面临的困难,如果诊断算法没有自适应能力,在发动机健康蜕化后将失去其诊断功能。为了解决此问题,提出在线故障诊断算法,采用跟踪滤波器估计发动机的健康状况,机载模型根据跟踪滤波器的估计结果进行更新。更新后的机载模型能够与真实的发动机相匹配。这使得当发动机健康蜕化后在线故障诊断仍能保持其有效性。最后采用一组卡尔曼滤波器来对航空发动机传感器故障进行诊断与隔离。通过设计好的一组卡尔曼滤波器,能够诊断并隔离出故障。本文使用非线性发动机模型来验证此方法,仿真结果表明本文提出的在线诊断方法在发动机健康蜕化后仍能保持其有效性。 相似文献
32.
33.
多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的多目标跟踪算法:核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法(SMC-PHDF)相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。 相似文献
34.
35.
基于广义S变换进行雷达信号时频滤波去噪 总被引:3,自引:0,他引:3
S变换自问世以来,凭借其优越性已经被广泛地应用于数字信号处理中。针对深空目标雷达回波信号的复杂性,为了得到较好的雷达回波信号,将基于广义S变换的时频滤波应用于雷达回波信号去噪中,并利用低通滤波器设计了时频滤波算子,克服了传统滤波去噪方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷。通过理论分析与仿真波形对比表明,滤波后能有效地去除噪声,很好地保留了原始雷达回波信号的信号特征,展示了基于广义S变换的时频滤波的可行性,为雷达回波信号去噪提供提供了一种很好的方法。 相似文献
36.
提出了一种基于贝叶斯分类算法的分布式拒绝服务攻击防御技术。利用贝叶斯分类算法来计算数据包的分值特征,按照分值表对数据包进行评分并映射成危险等级。然后对危险等级进行评估,根据不同危险等级对网络流量进行过滤。基于该防御技术,设计并实现了防御系统。通过实验分析,该系统在DoS/DDoS攻击发生时能有效区分正常流量与异常流量,从而实现对DoS/DDoS攻击进行实时防御。 相似文献
37.
基片集成波导(Substrate Integrated Waveguide,SIW)是一种低插损、低辐射、高品质因素的导波结构。文章利用基片集成波导技术设计了一种K波段带通滤波器,其中心频率为19.4GHz,相对带宽为7.48%,插损小于1dB,该滤波器具有体积小、重量轻、易于加工和集成等优点。 相似文献
38.
为了研究平台式惯导INS(interial navigation system)和全球定位系统GPS(globe position system)组合导航联邦滤波器的实现,使用速度局部滤波器和位置局部滤波器,分别对INS/GPS组合导航系统的向东速度、向北速度,以及对经度和纬度进行卡尔曼滤波,然后将位置数据和速度数据输入主滤波进行数据融合。以无人机的向东匀速水平飞行为背景,运用联邦卡尔曼滤波器算法,使用matelab进行仿真分析。可以证明联邦滤波器算法简单,易于实现,并且可以提高导航系统精度.实际应用中此方法可行。 相似文献
39.
40.
提出自适应增量Kalman滤波(AIKF)的概念和定义,建立自适应增量Kalman滤波模型及其分析方法,给出主要的计算步骤.传统自适应Kalman滤波(AKF)方法能够对事先未知的系统噪声和量测噪声的统计量进行有效的估计.但是,传统自适应Kalman滤波方法也无法对由于环境因素(如深空探测)的影响、测量设备的不稳定性等原因产生的未知时变测量系统误差进行补偿和校正,从而产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的自适应增量Kalman滤波方法不但能够对系统噪声和量测噪声的统计量进行估计,而且还能成功消除这种测量系统误差,有效地提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用. 相似文献