Helmholtz方程的指数函数法多波解

在线性近似下,Helmholtz方程能够描述小尺度大气声波波动.因此分析小规模大气声波波动特性,必须对Helmholtz方程进行求解.大多数求解Helmholtz方程的方法是在某些边界条件和初始条件下进行的,而边界条件和初始条件本身就是在假设、近似的基础上得到的,且会使得计算过程复杂和计算量变大.指数函数法具有多个自由参数是求解非线性问题精确解的一种十分有效、直接的工具,且在求解时不要考虑边界条件和初始条件,对函数进行指数和双曲正切变换的共同作用可近似为线性变换.基于上述思想,本文首先对Helmholtz方程进行反正切变换,将其转化为非线性方程,其次进行单波解、双波解和三波解的假设并对其进行了求解,最后,利用次声波和可听声波对单波,双波和三波解进行了3维空间和2维平面的数值模拟.结果表明,求解方法简单、直观,且在线性近似下,不同频率的声波具有不同的传播特性,双波、三波沿着各自的方向传播,互不干扰.     

“数字图像处理”实验教学设计

数字图像处理课程概念抽象、实践性强,设置实验教学环节十分必要。采用Matlab作为编程语言,针对不同实验学时数设计了实验项目组合方案。对每个实验项目进行分层管理,设计了基本实验任务与扩展实验任务的具体方案。近年来的教学实践结果表明,这种实验教学设计方法能够取得良好效果。     

运动大气中的耦合方程组同伦分析解析解

近地面声波传播特性受到大气温度、密度、风场特性等大气要素的影响。解析解能够很好地展现声波传播过程中各扰动量的演变过程,且计算量较小。因此,从运动大气的耦合方程组出发,利用推导的声压方程求得点单极子声源的解析解,以此作为初始值,对均匀风场和梯度风场的耦合方程组进行三阶同伦分析近似解求解,对均匀风场和梯度风场进行数值模拟,结果表明,对于相同的点声源,均匀风场和梯度风场的声压传播特性是不同的。     

通信原理课程的MATLAB辅助教学

利用MATLAB中的Communications Blockset和库函数,以QPSK动态仿真模型和AM的调制解调过程为例,给出了几个模块的参数和关键的函数,仿真结果表明,利用MATLAB软件进行通信原理课程辅助教学直观、形象、易懂,能激发学生的学习兴趣,极大地提高了教学效果和质量。     

瓶装食用油异物检测算法

现有的基于旋转-急停平台上序列图像分析的瓶装液体异物检测方法不适用于食用油生产线. 文章提出一种基于单帧图像的瓶装食用油异物检测算法. 首先利用均值漂移算法实现食用油的彩色图像分割,提取油体兴趣域;其次,利用积分图像快速估计油体区域的光强分布,并对甁壁高光、暗黑背景造成的干扰进行光强误差校正;最后结合异物区域相较油体区域偏暗的准则实现异物检测. 在实际生产线上的实验表明,所提算法能够自适应瓶身以及瓶间不同的光照变化,检测正确率高.     

二阶微小项声波动方程的同伦分析近似解

由于声波在大气中的传播复杂性,数值模拟方法被广泛采用,但其不能给出解析解的表达式,且其精度有限.文章利用同伦分析方法求解二阶微小项声波动方程的近似解,该方程可以描述声波在大气中传播时的衰减和非线性效应.首先,引入包含衰减项的初始近似解,利用同伦分析方法迭代公式求得一次、二次近似解以及三阶近似解;之后利用Monin-Obukhov相似理论得到的多云、有风的夜晚天气条件下的声速剖面、风速剖面、温度剖面,并对近似解进行了空间数值模拟.结果表明,由于非线性和衰减效应,近似解波形发生了畸变,且声压随着传播距离的增加而减小,因此对研究大气中的声波传播特性具有重要意义.     

运动粘滞大气中的耦合方程组解析解的新方法

由于声波在大气中传播特性处理的数学复杂性,求耦合方程组解析解的工作已很少见.本文首次将NMA(Normal Mode Analysis)和同伦分析方法(HAM,Homotopy Analysis Method)相结合对考虑风和粘滞因素的耦合方程组进行解析解的求解.首先由基本控制方程推导了运动粘滞大气中的耦合方程组,通过匀质无风的耦合方程组,对声波在大气中衰减特性和相速度进行了分析,之后利用NMA对其进行了解析解求解,并将其作为初始近似,利用同伦分析方法对有风、粘滞分层大气中的耦合方程组进行了三阶近似解析解的求解,最后进行了数值模拟.结果表明,由于多种大气要素的影响,随着传播距离的增加,声压峰值越小,且频率越大衰减越快,因此风和粘滞特性是影响近地面声波传播特性的重要因素.     

单片机实例设计在"传感器与检测技术"课堂教学中的应用

针对"传感器与检测技术"课堂教学中存在理论多、实践难以理解的问题,应用STC89C52单片机,联合教学中的传感器,设计相应的检测装置,从检测原理、硬件设计、软件设计和测试展示等4个方面开展课堂教学。单片机实例设计可在理论学习中增加实践环节,有助于解决当前课堂教学中存在的问题,提升学生的知识水平和实践能力。     

频率分集多小波神经网络盲均衡算法

在分析多小波神经网络盲均衡的基础上,提出了频率分集多小波神经网络盲均衡算法（ FD －MWT －FNN）,该算法利用多小波的特性,加快算法的收敛速度,采用具有对称特性的误差函数减小算法的均方误差,为了进一步提高算法的性能,引入频率分集技术克服多径衰落的影响。水声信道的仿真结果表明,该算法具有收敛速度快,稳态误差小的特点。