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71.
基于分形理论的混沌信号与噪声分离方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出一种分维数和子波重构相结合的混沌信号与噪声分离方法,与以往出现的子波滤波方法和经典滤波方法相比较,该方法有如下特点;利用子波变换计算带观测噪声混沌信号的真实分数维,进而根据观测序列维数与真实维数的差值控制子波重构的参数,构造出混沌与噪声分离的自适应滤波器结构。仿真实验说明了该算法的有效性。  相似文献   
72.
由于进动锥体目标参数存在耦合,单部雷达不易获取同时参数估计误差较大。针对这一问题,提出了一种联合多部雷达不同视角微动信息进行参数提取与融合的新方法。首先,对进动目标进行了建模和散射点距离像分析,并利用Hough变换实现了锥顶散射点的关联。然后,联立2部雷达的微动信息作为求解单元来对耦合参数进行解耦,求出相应的参数。同时以进动角为例进行了误差方差分析,以融合后误差方差最小为原则对权系数进行了求解,并对其余参数进行了相同的处理。最后,在一个进动周期内,根据求出的锥体顶点坐标和锥旋轴矢量实现了锥体目标空间位置的重构。仿真结果表明该融合方法能够提高参数精度并能对锥体空间位置进行重构。  相似文献   
73.
基于径向基函数神经网络的自由曲面重构   总被引:5,自引:0,他引:5  
根据径向基函数神经网络(RBFNN)具有很强的非线性逼近能力的优点,本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构,建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型,讨论了基函数对重构曲面连续性的影响,并与多自由曲面重构,建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型,讨论了基函数对重构曲面连续性的影响,并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明:常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性,径向基函数网络用于曲面重构,不论是在拟合精度,还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络,具有一定的实用价值。  相似文献   
74.
变化和重构是快速可重构信息系统 (RRIS)的两个核心概念 ,RRIS对变化的适应或演化能力使它优于传统信息系统。本文首先提出 RRIS的体系结构 ,然后以 RRIS框架为重点 ,讨论框架的定义、分类及设计 ,研究框架的构成、构成元素 (业务构件 )的设计及构件如何在构架的组织下协调地安插在 CORBA的软总线上 ,实现类似硬件IC的即插即用。构件在框架上即插即用的灵活机制及热点构件 (反映变化 )的灵活运用 ,提高了框架的可扩展性、可定制性 ,从而提高了 RRIS适应变化的可重构性。  相似文献   
75.
为了高效获得颗粒的速度分布,提出一种针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法。图像处理过程包含去噪、锐化、自适应阈值分割、闭运算、去除小颗粒、骨架提取、速度提取、二义性判断、求切线等步骤和方法,对该处理过程的主要误差也进行了分析与修正。流场重构使用了基于RBF(Radial Basis Function)插值且采用迎风插值进行优化的算法,插值结果以速度云图及矢量图的形式展示,对该过程的主要误差也进行了分析与验证。最后的处理结果显示,针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法具有可行性。  相似文献   
76.
文章探讨了在国家教育体制不断改革的情况下,经常性统计数据质量核查制度的内涵,以及高校建立经常性统计数据质量核查制度的必要性,并对高校如何落实经常性统计数据质量核查制度提出了自己的看法.  相似文献   
77.
未来空天飞行器跨空天两域飞行,要求有较高的自主性以适应由故障和环境变化带来的不确定因素。针对空天飞行器的不确定性,提出了自主控制重构方案。研究了线性模型的时变控制效益的估计方法,提出并证明了效益矩阵可估计的充分条件,给出了相应的算法并证明了其收敛性和对噪声的鲁棒性;提出了基于线性规划和模糊逻辑的控制分配算法,通过冗余效应器实现了不确定条件下的自主控制重构。系统集成和仿真结果分析验证了方案和算法的有效性。  相似文献   
78.
在英国普通法上,父母的权利义务是不能让与的,所以英国在1926年前并没有现代意义上的收养制度,只是到了社会飞速发展变化的20世纪,英国才适应社会变化建立了收养制度,并飞速变革,在适应社会变革、保护被收养人权益以及严格监督收养过程等方面积累了成功的经验.汶川地震后,完善我国收养制度成为学界研究的重要课题,英国建立收养制度的成功经验无疑可为我们提供有益的启示.  相似文献   
79.
《美联储》是一本超级畅销书,在美国有30万册的销量。同时,这本书还被高盛集团选为内部推荐书目,要求其员工阅读,继而在华尔街流传开来,成为华尔街人手一册的"葵花宝典"。能够畅销,说明它写得通俗;能够获得专业人士的青睐,说明其权威。能够同时做到这两个方面要求的图书少之又少,而《美联储》就是这样一本著作。  相似文献   
80.
针对流场粒子图像测速实验中时间和空间高分辨率测量代价高的问题,研究了数据驱动的流场时空重构方法。为了对实验测得的低分辨率数据进行时空高分辨率重构,提出了一种基于深度神经网络的流场时空重构方法,并构建了一种基于卷积神经网络和长短时记忆神经网络的混合深度神经网络。该混合深度神经网络能够学习流场的时空演化特征,训练完成后可实现对实验数据的时空高分辨率重构。测试结果表明:只进行流场空间高分辨率重构时,重构出的流场与真实流场之间的均方根误差为0.0065左右,流场数据点数是原来的51倍;同时进行流场时间和空间高分辨率重构时,重构出的流场与真实流场之间的均方根误差可保持在0.065左右,流场时间维度的密度是原来的5倍,可极大提高实验效率,节约实验成本。  相似文献   
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