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271.
混合采样数据不仅仅具有不同采样频率数据之间特征集合不同,还有样本数量不一致等特点,传统的分类方法不能直接使用。因此,本文提出一种基于Fisher判别准则字典学习的混合采样数据分类方法以处理采样数据的分类任务。该模型巧妙借助处理多视图数据的分类思想,利用基于Fisher判别准则的字典学习方法,生成的结构化字典的每个原子与数据的类标签相关,同时采用Fisher判别准则使类内散度更小,类间散度更大来约束编码系数矩阵,从而大大提升分类性能。此外,本文针对混合采样数据的样本数量不一致特点,设计了混合采样数据判别分析模型的分类方案。最后实验结果验证了本文方法的有效性。 相似文献
272.
针对多云天气情况下传统的偏振光定向算法精度下降的问题,提出了一种用于多云天气条件下的大气偏振光定向方法。首先,根据已知信息建立任意一个像素点的偏振光定向模型;然后,基于上一步得到的定向模型,利用随机抽样一致算法筛选出符合要求的内点,并根据筛选出的这些内点得出最符合要求的定向模型;最后,利用选取出的最优的定向模型解算出航向角,实现了基于大气偏振光的定向。通过实际数据证明了该方法的有效性,解算出的航向角误差在少云情况下小于0.5°、多云情况下小于1°。 相似文献
273.
为提升单像素成像的测量效率,对Walsh基和二值离散余弦基单像素成像进行了对比研究。针对Walsh变换和抖动二值化后的离散余弦变换,提出了一种借鉴机器学习的排序方法,即通过分别统计80000幅图像的Walsh测量基和离散余弦测量基各自相应测量权重绝对值,按权重由大到小排序得到了两种具有先验知识的测量基优化排序。按两种测量基优化排序,研究了在相同压缩采样下的单像素成像。利用随机选取的500幅图像,定量分析了成像的峰值信噪比和结构相似度。研究发现,两类测量基在压缩采样为5%时,500幅图像平均峰值信噪比可达20dB,平均结构相似度达0.5以上;在采样率1%~10%的区间,二值化的离散余弦基重建结果占优;在采样率10%~20%的区间,两种测量基效果相当;在采样率大于20%时,Walsh基占优。该结论为单像素成像技术实现快速、高信噪比成像提供了一种方法,对推进单像素成像测量基的选取具有较好的参考价值。 相似文献
274.
275.
为研究航空发动机进气压力畸变试验中数据处理方法对面平均紊流度计算结果的影响,通过分析涡扇发动机进气压力畸变试验数据,得到了不同取样时间及不同滤波截止频率对面平均紊流度计算的影响结果。分析表明,只有合理选择取样时间及滤波截止频率,才能保证所计算面平均紊流度的准确性。本研究为进气压力畸变试验中面平均紊流度的计算提供了一种参考方法。 相似文献
276.
解结构可靠性问题的改进分层抽样法 总被引:5,自引:0,他引:5
通过引入探索性仿真 ,克服了合理确定各子层系统抽样概率预分配的困难 ;提出了几种实用有效的分层方法 ,对分层策略和仿真策略进行了深入的研究。通过求解具体问题 ,证实对求解概率积分相当有效 ,特别是对高度非线性安全边界问题 ,具有一般方法所不具备的高精度 ,该方法适于解决多破坏模式、非线性安全边界的结构体系可靠性问题 相似文献
277.
基于超球体平方根无迹Kalman滤波算法的涡扇发动机气路部件故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:1
研究了一种超球体平方根无迹Kalman滤波算法用来有效跟踪涡扇发动机气路部件发生渐变性和突变性故障的健康参数.该算法通过超球体单形采样来降低算法的计算量,采用测量残差协方差阵的平方根代替方差阵进行递推运算,提高了算法的计算效率和数值稳定性.分别采用扩展Kalman滤波算法、无迹Kalman滤波算法和超球体平方根无迹Kalman滤波算法对某型涡扇发动机进行仿真,结果表明:超球体平方根无迹Kalman滤波算法的滤波时间减少50%左右,能够实现渐变性和突变性故障中健康参数的准确估计,是一种有效的涡扇发动机气路部件参数估计和故障诊断方法. 相似文献
278.
最少空测采样飞行起落次数设计准则 总被引:3,自引:0,他引:3
如何经济、科学地确定最少空测采样飞行起落次数,并能保证实测载荷参数数据的可比性与再现性,是目前国内外在编制飞机载荷谱时十分关注的问题。根据t分布理论,按照一定置信度和误差要求,给出了确定飞机最少空测采样飞行起落次数的设计准则,以此作为现场实施空测采样的依据。 相似文献
279.
分析了准连续波三通道雷达接收机的特点,提出了一种先进的雷达数字信号处理机的实现方案。该方案采用了中频采样、高速 DSP和并行体系结构等先进技术。在系统实现层次上,分析了一些中频采样实现方法的局限,进而提出了适合准连续波雷达回波特点的采样滤波器的设计方法和采样频率选择公式。在硬件设计上,本系统采用了32位浮点 DSP--ADSP21060和相应的并行结构。 相似文献
280.
发射系下的SINS/CNS/GNSS组合导航UKF滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
弹载系统的组合导航系统模型常建立在发射惯性坐标系下,且捷联惯性/天文导航/卫星导航(SINS/CNS/GNSS)是一种目前研究较多的组合模式。该组合导航系统的状态方程具有强非线性的特点,常用的滤波方法为扩展卡尔曼滤波(EKF)。为了提高组合导航系统的精度及可靠性,对该组合导航系统的无迹卡尔曼滤波(UKF)模型进行了设计,直接将姿态、位置与速度参数作为状态的一部分,利用CNS及GNSS提供的姿态与位置构成量测方程,并详细给出了姿态样本点的生成、均值及方差的生成过程。仿真结果表明,相对于EKF算法,采用UKF算法后各导航参数的精度可提高约20%~30%,并且系统的实时性也可以得到保证。 相似文献