图像稳定技术中的像运动描述及其处理分析

随着图像系统的广泛应用,对图像的稳定要求也越来越高。图像的运动和不稳定是常见的,往往是由于载体的运动引起的,为了达到图像稳定的目的,就需要对其运动进行描述,然后采用相应的算法进行补偿。给出了运动对图像清晰度的影响及像偏移的估算,并对数字电子图像稳定系统进行了简单阐述。     

激光辐照下转动柱壳平均温度与破坏时间的工程估算

 推导了激光辐照下转动壳体平均温度沿壳体母线方向分布的解析公式。由于对高斯功率密度分布光束无法得到工程上实用的结果，对公式进行了解析拟合，仅由一个具有实际物理意义的拟合系数——分布因子确定了解析拟合公式的形式，明确了温度估算公式中各项的物理意义。解析拟合公式计算结果与数值模拟结果较为一致。作为温升估算方法的一个应用实例，推导了转动充压柱壳在激光辐照下破坏时间的解析公式，与数值计算结果吻合得较好。     

高频脉管制冷机的研究进展(下)

介绍了斯特林脉管制冷机(高频脉管制冷机)国内外最新研究现状以及发展趋势。分析了由于高频脉管制冷机的效率可以达到甚至超过斯特林制冷机,从而在空间领域、红外传感器件和高温超导器件的冷却领域获得广泛应用。指出了线性压缩机是高频脉管制冷机的重要部件之一,提高线性压缩机的性能及机械寿命是提高高频脉管制冷机性能和寿命的一条重要途径。     

用神经网络鉴别退化图像的模糊类型

提出了一种用神经网络鉴别退化图像的模糊类型的方法。由于采用不同降质方法得到退化图像的频谱差异较大,以此作为判别依据,用概率神经网络实现了对四种模糊类型:离焦,矩形,运动和高斯模糊的鉴别。根据神经网络的鉴别结果决定点扩散函数的初始估计值,可大大地提高盲解恢复算法的复原质量和系统点扩散函数的估计精度,扩大了算法的实用范围。     

数字图像频域相关分析法及其应用

提出了一种以灰度为载体的数字图像频域相关(DFC)计量的方法,通过傅里叶变换和滤波,直接提取物体位移信息。与传统的激光散斑法比较,无需干涉光源,可用白光照明,因此对实验环境的要求很低;与数字图像相关法比较,计算速度更快,对照明要求更低,不受刚体转动影响。新方法不仅设备简单、容易实现,还具有灵敏度可调,测量过程无需人工干预的良好特征,由于充分利用了计算机数字图像处理的功能,抗干扰性强,是一种适合工业现场测量的有发展前途的位移全场测试新技术。     

用能量法求多自由度振动系统的角频率

利用简谐振动能量方程，通过分析振幅矢量的关系，用能量法求多自由度振动系统的角频率或简正振动频率。     

全固态高功率连续单横模Nd:YVO4/LBO绿光激光器

报道了激光二极管泵浦的高功率连续单横模绿光激光器。考虑到激光晶体因吸收泵浦光而产生的热透镜效应,我们选择低掺杂浓度Nd:YVO4激光晶体,设计了V字型热不灵敏折叠式驻波谐振腔,利用I类非临界相位匹配LBO非线性晶体,当泵浦功率为23 W时,得到7 W单横模532 nm绿光输出功率,光-光转化效率为33%,长期功率稳定性优于1.6%(自由运转3小时)。     

万用表检测电容器方法分析及改进

本文从教学实验的实践出发,对使用万用表测量电容器容量的方法进行了分析,并对电路进行了一定改进。     

超声光栅实验及其多普勒频移的一种简单研究方法

采用光子学方法,对超声光栅衍射实验和实验中出现的多普勒频移现象进行了研究,所得结论与采用光的波动性观点的惠更斯-菲涅耳原理及傅里叶变换等常规方法相同.该方法进一步加深了对衍射的本质和光的粒子性的理解并对光子的信息传递能力有初步的认识.     

On a recursive method for the estimation of unknown parameters of partially observed chaotic systems

We investigate a recently proposed method for on-line parameter estimation and synchronization in chaotic systems. This novel technique has been shown effective to estimate a single unknown parameter of a primary chaotic system with known functional form that is only partially observed through a scalar time series. It works by periodically updating the parameter of interest in a secondary system, with the same functional form as the primary one but no explicit coupling between their dynamic variables, in order to minimize a suitably defined cost function. In this paper, we review the basics of the method, and investigate its robustness and new extensions. In particular, we study the performance of the novel technique in the presence of noise (either observational, i.e., an additive contamination of the observed time series, or dynamical, i.e., a random perturbation of the system dynamics) and when there is a mismatch between the primary and secondary systems. Numerical results, including comparisons with other techniques, are presented. Finally, we investigate the extension of the original method to perform the estimation of two unknown parameters and illustrate its effectiveness by means of computer simulations.