微惯性传感器建模及冲击响应分析

研究了微惯性传感器在冲击环境下的可靠性问题，重点分析了微惯性传感器在冲击载荷作用下的冲击响应问题。根据微惯性传感器结构部件主要由质量块、支承梁、衬底组成的特点，建立了微惯性传感器结构部件的集总参数模型，得出了微加速度计和微陀螺在半周正弦加速度冲击载荷作用下的冲击响应解析解，并采用有限元分析软件ANSYS验证了该解析解的正确性。此冲击响应解析解对预测微惯性传感器在冲击环境下的可靠性具有重要作用。     

小波多尺度分析在重力仪数据处理中的应用研究

为了有效地消除重力异常畸变对重力仪测量数据的影响，得到更高精度的重力异常测量值，在分析小波多尺度分析原理的基础上，首次将其应用到重力仪数据处理中，并与自适应卡尔曼滤波进行了对比分析，以实际数据与处理后数据偏差平方和的平均数作为衡量两种数据处理方法性能的指标。理论分析和仿真实验表明：小波多尺度分析和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上抑制重力异常畸变对重力仪测量数据的影响，但小波多尺度分析的性能优于自适应卡尔曼滤波。     

基于DSP的MIMU/GPS组合导航系统研究

介绍了一种以DSP为核心的MIMU／GPS组合导航系统设计，它具有体积小、成本低等优点。针对系统噪声难于准确统计的情况，系统采用了一种适用于系统噪声协方差阵未知情况下的自适应卡尔曼滤波算法，用它作为组合算法，并对组合导航系统进行了数字仿真。结果表明：该自适应滤波算法可以有效地抑制滤波发散，增强了系统对环境的适应性。     

实时小波滤波方法在硅微陀螺仪中的应用研究

采用实时小波滤波技术构建硅微陀螺仪数字化平台，对快速的MaIfat算法选用何种小波基，是否采用软硬阈值处理以及选用何种尺度和采样点数进行深入分析。考虑到滤波效果即陀螺仪输出信号滤波前后A1lan方差改进情况和硬件处理的实时性，通过比较最终选择3尺度16点软闽值db2小波Mallat快速算法。仿真计算和实验结果表明该滤波方法对改善微机械陀螺仪的零偏稳定性有一定的实用价值。     

陀螺仪故障诊断技术的研究与应用

本文分析了框架陀螺仪主要零部件的故障特征及通过敏感区的频响特性,提出了应用振动和噪声功率谱密度函数进行陀螺仪故障诊断的方法。     

考虑载体弹性变形的两种传递对准方法的对比研究

传递对准时，载体的弹性变形会对装在载体上的子惯导系统的对准精度产生影响，因此需要对弹性变形进行建模，估计出弹性变形角并加以补偿来提高对准精度。文中分别采用“速度＋角速率”匹配的对准方法和“速度＋姿态角”匹配的对准方法进行卡尔曼滤波仿真，对安装误差角和弹性变形角进行了估计，并对估计结果进行了比较，分析了它们的对准精度和适用性。     

基于遗传小波神经网络的MEMS陀螺误差建模

研究了一种基于遗传算法改进的小波神经网络.该方法采用小波神经网络为主要逼近手段,并通过遗传算法优化网络的关键参数.由于小波神经网络兼容了神经网络的自学习特性和小波分析的时-频局部性,而遗传算法具有较强的全局搜索能力,二者结合形成的遗传小波神经网络因此具有较高的逼近与容错能力,从而弥补了传统的方差建模方法的不足.将该算法应用到某型MEMS陀螺仪的随机误差建模中,结果表明:遗传小波网络对原始信号的逼近精度误差在以内,较之传统的方差建模方法有了显著的提高,这一精度基本上可以满足MEMS陀螺工程化应用的要求.     

Facile Mechanochemical Green Fabrication of CuBr(tu)_3 Nanowires as Electrochemical Supercapacitor Electrodes

CuBr(tu)_3 nanowires(tu: thiourea) was prepared by a facile mechanochemical green method for the first time and their application as electrode for supercapacitors is also studied. The as-prepared CuBr(tu)_3 nanowires show length of around 4 μm and width of 50~60 nm. Those nanowires exhibited high specific capacitance of 1408 F·g~(-1) at a scan rate of 5 mV·s~(-1) and 1683 F·g~(-1) at current density of 10 A·g~(-1) in a 2M KOH electrolyte. This study provides a simple, efficient, and environmental strategy to fabricate novel nanoscale electrode materials constructing metal-organic frameworks.     

改进VGG网络的多聚焦图像的融合方法

为更好地保留原图像信息，提高图像融合性能，提出一种改进VGG卷积神经网络与边缘像素统计特征相结合的融合算法。首先，该算法将完整图像拆分成图像块，以图像块的预处理来获取较高的图像分类，精度达到0.985以上，以改进的VGG卷积神经网络来加快模型收敛速度，当图像块输入到网络当中，可以初步得到二分类的权值矩阵。其次，在高频细节部分，对于左聚焦图像和右聚焦图像的清晰模糊模块分别进行模糊化处理，根据像素点之间的统计特征经阈值分割后得到有明显边界的权值矩阵。最后，结合两次分割的权值矩阵，通过加权求和的融合策略，得到处处清晰的聚焦图像。为说明算法有效性，在实验部分展示其融合主观视觉效果图与信息熵等客观评价，该算法对比其他算法表现突出，可较好地保留原图像的信息。     

这样的解法对吗?

本文述及的一类题及其错误解法在各类教辅书甚至网络广泛流行,很有商榷的必要,以免以讹传讹.本刊2011年9期"课外练习及参考答案"栏目的初一年级组第3题及其解答如下: