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随着制造技术的进步,大量新一代红外成像设备不断投入战场使用。由于采用的材料更轻以及光学元件的改进,使传统的笨重系统被淘汰,提高了单兵武器和手持设备的性能。第二代前视红外(FLIR)传感器的分辨率更高,可以穿透沙尘,据陆军负责夜视、侦察、监视和目标捕获的项目主管透露,目前已经有一半的“阿布拉姆斯”坦克和“布雷德利”战车装备了这种传感器。 相似文献
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通过分析计算,设计了一种大口径宽视场折射式红外相机光学系统。该系统设计用于超长线阵扫描红外相机的地面演示成像,它能同时对短波2μm—3μm、中波3μm—4.5μm双波段成像,且同时具有24°的大视场和150mm的宽口径,成像质量接近衍射极限。该系统在航天遥感领域应用广泛。 相似文献
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ZHONG Hui WAN Mingxi JIANG Yifeng WANG Supin 《声学学报:英文版》2006,25(2):104-115
The present study was to investigate the differential imaging method for detecting HIFU (High Intensity Focused Ultrasound)-induced lesions and the estimation of variation of attenuation for lesion evaluation with log spectral difference algorithm. Experiment results of bovine muscle and liver in vitro were acquired. Several algorithms for lesion detection - Absolute Difference (AD), Sum Absolute Differences (SAD) and Sum Squared Differences (SSD) - were analyzed with several window sizes and threshold values. Then three attenuation parameters were compared to evaluate the degree of tissue damage. It was found that variation of the mean attenuation △α was an effective parameter to evaluate lesions. 相似文献
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Speech emotion recognition based on statistical pitch model 总被引:1,自引:0,他引:1
WANG Zhiping ZHAO Li ZOU Cairong 《声学学报:英文版》2006,25(1):87-96
A modified Parzen-window method, which keep high resolution in low frequencies and keep smoothness in high frequencies, is proposed to obtain statistical model. Then, a gender classification method utilizing the statistical model is proposed, which have a 98% accuracy of gender classification while long sentence is dealt with. By separation the male voice and female voice, the mean and standard deviation of speech training samples with different emotion are used to create the corresponding emotion models. Then the Bhattacharyya distance between the test sample and statistical models of pitch, are utilized for emotion recognition in speech. The normalization of pitch for the male voice and female voice are also considered, in order to illustrate them into a uniform space. Finally, the speech emotion recognition experiment based on K Nearest Neighbor shows that, the correct rate of 81% is achieved, where it is only 73.85% if the traditional parameters are utilized. 相似文献
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