一类变结构控制系统滑动模态的特征值条件

在单输入双线性常值变结构控制和比例变结构控制及一般双线性常值变结构控制系统的基础上，将系统推广到一般多输入双线性系统的比例变结构控制，引入排序截尾算子取变结构控制律与状态变量中ｍ个绝对值较大的分量成比例实现对ｎ个被控变量的控制，采用李亚普诺夫方法研究这类系统的滑动模态，得出此类系统产生稳定滑模运动的条件，并对该条件进行讨论和简化，将其表述成系统矩阵与双线性矩阵特征值之间的关系式。同时给出了一个三阶     

基于数字滤波的B-样条插值法在图像旋转中的应用

提出一种基于无限脉冲响应和有限脉冲响应数字滤波技术的快速 B-样条插值法 ,并将其应用于实时图像旋转处理中。为了优化旋转后的图像质量 ,本文采用 3次 B-样条对图像旋转后的像素点灰度值进行插值运算。另外 ,通过对传统图像旋转矩阵的分解 ,将图像在二维空间中的旋转运算分解成为三步在一维空间内平移运算 ,使插值运算在一维空间中完成 ,从而简化了图像旋转数据处理中的插值运算。最后 ,还提出了一种以硬件方法完成高阶图像插值运算实现图像旋转的新方法 ,并针对 2 5 6灰度级 ,2 5 6× 2 5 6像素的图像 ,设计出一个以 FPGA为核心的实时、高质量的硬件图像旋转系统。     

经营者股票期权激励制度的经济学分析

经营者股票期权激励制度是一种对经营者实施有效激励的制度创新，它蕴涵着深刻的经济学理论。以往的经济学者从不同的角度对其进行了解说，但这些理论解说缺乏内在统一性，因而对该制度的经济学理论进行系统地分析成为文章的宗旨。     

SINS／GPS组合系统的蒙特卡洛仿真

以考虑位置误差相关项的伪距率观测模型，对遥感中使用的SINS/GPS为距、伪距率组合系统进行了蒙特卡洛仿真。结果表明，组合系统的长期位置精度能达到5m以内；GPS数据更新率低于SINS，在GPS测量时间间隔内，组合系统的性能仅由SINS决定，虽然SINS的误差随时间积累，但在GPS测量时间间隔为秒数量级的情况下，即使采用中等精度的惯性的误差随时间积累，但在GPS测量时间间隔为秒数量级的情况下，即使采用中等精度的惯性仪表，其相对位置精度可达到厘米级（这里相对位置精度指组合系统在GPS测量时间间隔内位置误差的变化范围）。     

GPS定时校频应用技术的基础研究

针对利用GPS进行定时校频技术开展了一系列的应用基础研究,包括GPS定时校频的方法及其不确定度、定时校频数据的处理等。在给出实验结果的同时,对影响GPS定时精度的各种因素(包括SA影响)进行了讨论;同时对提高GPS定时精度的途径作了初步探讨。     

磁层亚暴膨胀相的近地触发模型

本文指出现有亚暴的中性线模型其源区在赤疲乏面上离地球太远；以ＧＥＯＳ－２的观测资料为依据，提出了亚暴膨胀相的一个近地触发模型－气球模不稳定性模型，该模型认为，在增长相期间到达Ｒ≈（６－１０）ＲＥ的近地等离子体片内边缘区，出现指向地球方向的离子压强梯度，越尾电流强度增大，磁力线向磁尾拉伸。当等离子体片变薄，电子沉降增强，极光带电离层电导率骤增时，气球模不稳定性在近地等离子体片内边缘区被激发，场向电流     

支持MEMS的CAD/CAE系统结构研究

CAD/CAE技术在MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)研究过程中具有非常重要的作用.本文首先介绍了用于MEMS的CAD/CAE技术特点,然后研究了MEMS CAD/CAE系统结构,给出了软件支持工具结构框图,指明了解决其中关键技术的途径.CAD/CAE技术的应用,将提高微型机电系统的设计质量,缩短研制周期,使之及早走向工业化.     

高空高速无人飞行器热控制系统设计

针对飞行时间短、速度和高度变化快、表面温度波动大的无人飞行器UAV(Unmanned Aerial Vehicles)热控制系统设计难题,提出了一种可解决实际工程问题的热分析计算方法.即把热天工况、冷天工况和标准天工况作为设计/试验工况;采用参考温度法、高超音速工程预测法或计算流体动力学CFD(Computational Fluid Dynamics)数值模拟法,确定了飞行器表面温度分布,并把其作为后续热分析数学模型的外边界条件;分析结构热容量对瞬态热载荷的影响,建立与之相应的边值问题方程,并采用有限差分法求解;根据高空高速飞行特点及瞬态热载荷值,确定仪器设备舱调温系统方案.     

多传感器信息融合技术

多传感器信息融合是Ｃ＾３Ｉ系统和电子综合战系统中的关键技术，本文从信息融合分类出发，讨论了单传感器的信息融合决策理论和技术以及多传感器信息融合原理，提出了多传感器信息融合专家系统，着重讨论贝叶斯法用于二元检测的分布式多传感器信息融合的检测方式。     

Coronal mass ejection detection using wavelets,curvelets and ridgelets: Applications for space weather monitoring

Coronal mass ejections (CMEs) are large-scale eruptions of plasma and magnetic field that can produce adverse space weather at Earth and other locations in the Heliosphere. Due to the intrinsic multiscale nature of features in coronagraph images, wavelet and multiscale image processing techniques are well suited to enhancing the visibility of CMEs and suppressing noise. However, wavelets are better suited to identifying point-like features, such as noise or background stars, than to enhancing the visibility of the curved form of a typical CME front. Higher order multiscale techniques, such as ridgelets and curvelets, were therefore explored to characterise the morphology (width, curvature) and kinematics (position, velocity, acceleration) of CMEs. Curvelets in particular were found to be well suited to characterising CME properties in a self-consistent manner. Curvelets are thus likely to be of benefit to autonomous monitoring of CME properties for space weather applications.