Relative ionizations in the nearest interstellar gas

We compare CLOUDY predictions for the equilibrium ionization in the interstellar cloud surrounding the solar system with pick-up ion data. The incident radiation field includes contributions from hot stars, the emission from the conductive cloud boundary and the diffuse FUV back-ground. To within the observational uncertainties, CLOUDY predictions for the ratios n(He)/n(O), n(N)/n(O), n(Ne)/n(O), and n(He)/n(Ne) are consistent with pick-up ion data, provided that O and N are filtered by 50% in the heliopause region and the outer heliosphere as predicted by others. Thus, the steady-state ionization model and assumed radiation field appear approximately valid. However, the youth and low intervening column density towards the Vela pulsar leave open the possibility that the parent supernova explosion 10,500 years ago, and 200 pc distant, may also have affected LISM ionization, although the mechanism is uncertain. Support for this last possibility is provided by the apparent signature of the Vela explosion in the terrestrial geological record.Abbreviations ISM Interstellar Medium - FUV Far Ultraviolet - EUV Extreme Ultraviolet - SNR SN remnant - SXRB SXR Background - LISM Local Interstellar Matter     

试验有限元建模和模型修改

 CATAS系统是用于全尺寸结构静力试验与分析的大型综合系统,目的之一就是为保证有限元分析和工程细节分析结果和试验测量结果的一致性和可靠性。对设计厂、所提供的强度校核的有限元模型如何修改后建立用于试验分析的有限元模型进行了论述。     

一种ARMA模型的阶数递推辨识算法

本文从实际物理系统出发,提出了一种基于广义最小二乘的阶数递推ARMA模型辨识算法——REARMA算法.利用最小二乘逆的递推计算,大大加快了系统辨识的速度.     

多媒介数据库系统NHMDB中的数据字典

ＮＨＭＤＢ是基于扩充关系数据模型的多媒介数据库系统，它以扩充关系为基础支持面向对象的主要特性。数据字典在格式化数据的管理中发挥了重要作用。但在非格式化数据诸如图形、图像、语音等形式的数据管理方面的应用尚未得到很好的研究。本文主要讨论把传统的数据字典技术加以扩充使其支持多媒介数据对象的管理，支持复杂对象的描述，支持抽象数据类型，对象类、超类、子类和继承性的概念。     

一种简便的模型降阶处理方法

基于大系统理论听集结法，提出了一种简便的动力学模型降阶处理方法。文中针对系统不同的动力学特性，存在相对快变量，存在小量及一般情况，通过选择适当的集结阵和作线性变换处理，分别推导了出相应的降阶模型。分析了该三种降阶模型的降阶精度和适应范围，并通过对某一实际模型进行降阶处理，说明本所提出的三种降阶模型的某一种作为原高阶系统的简化模型是可行的。同一般模态集结法相比，本文所提出的模型降阶方法简便许多，它一     

有色噪声干扰下的一种系统辨识方法

把有色噪声干扰的随机系统看作一类广义输出误差模型,辨识的思想是把过程模型和噪声模型分别用两个有限脉冲响应(FIR)模型逼近,进而得到一个特殊的CARMA模型/ARMAX模型。使用增广最小二乘法估计其参数,最后根据模型等价原理确定原系统的参数估计。仿真结果表明．如果近似的FIR模型有较高的阶次,系统辨识精度满足要求。     

基于主动形状模型实现医学图像中的物体(脊柱)定位

主动形状模型(ASM)通过把物体的形状模型及其相应的局部灰度表象模型有机结合以实现图像中的物体定位。在传统ASM中．对物体形状的灰度变化(局部灰度表象)的建模建立在一维采样与搜索方法的基础之上，故其定位准确性低且速度慢。本提出了一种在物体形状每一特征点周围的矩形邻域中使用二维采样与搜索技术．从而改进物体形状的局部灰度表象模型的方法。针对医学图像中的物体定位问题．本比较了基于这种改进的ASM模型和传统ASM模型对同一医学图像集中的脊柱定位能力。实验表明．基于这种改进的ASM模型能快速有效地对医学图像中的脊柱(物体)进行更准确的定位。     

动态神经网络的模型检验

讨论了利用仅含一个隐层的前馈多层神经网络来辨识离散时间非线性动态系统时的模型检验问题。从估计理论出发，加上实际应用的考虑，提出了一种检验神经网络模型适用性的综合误差指标（ＳＥＩ）准则，并利用学习速度快、收敛性能好的递推预测误差（ＲＰＥ）学习算法，对两个例子进行了仿真计算。结果表明：综合误差指标准则可用来检验非线性动态系统的神经网络模型。与相关检验法相比，综合误差指标准则具有计算简单、使用方便等优点。最后，指出了今后的研究方向。     

上谐振型并联谐振DC／DC变换器的分析与设计

系统地分析了高于谐振频率工作的并联谐振DC/DC变换器的工作原理，讨论了无损电容C1和C2以及MOSFET寄生二极管D1和D2对MOSFET零电压开关特性的影响。文中根据电路工作中电压和电流的相对关系，把谐振逆变器的工作状态分解成A，B两种工作模式，利用恒流模型和状态空间分析法导出电路的稳态解，研究了电路在稳态状态下状态变量初值I0和Uc0的确定方法和主要功率器件的工作区间长度，文中还给出了确定谐振变换器中MOSFET的平均电流^-Isw、电脉电流有效值Ir等主要参数额定值的表达式及其设计曲线。最后给出一个输出为160W/28V、谐振频率为100kHz和变换效率达89.9%的并联谐振变换器的设计实例和实验波形。     

直接序列扩谱通信中的窄带干扰抑制

对直接序列扩谱信号预处理可以大幅度提高扩谱通信系统抗窄带干扰的能力。近年来对这方面的研究,从线性处理方法到非线性处理方法,到多用户检测方法;从简单自适应,到盲信号处理等,出现了许多好的思路,并一步步改善了扩谱系统抗多种窄带干扰的能力。文章综述了这方面的研究成果,对各种方法进行了分析和评价,重点讨论非线性方法以及码辅助方法,其中,非线性方法讨论的重点是基于隐马尔可夫链的非线性处理方法。