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本文详细介绍了如何利用Matlab工具自主开发程序,自动完成对广播电视移动收测数据的处理、计算以及覆盖场形图的绘制,并将计算结果在Mapinfo二维和Google Earth三维电子地图上实现覆盖场形的直观显示.该程序普遍适用于发射台对广播电视信号覆盖情况的全面掌握和分析,具有较高的应用推广价值. 相似文献
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提出基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与稀疏表示分类(Sparse Representation-based Classification,SRC)联合决策的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别方法。CNN通过深度网络学习SAR图像的多层次特征,进而对其所属的目标类别进行判决。研究表明,CNN在训练样本充足的条件下可以取得很好的识别性能。然而,对于训练样本未能包含的条件,CNN的分类性能通常会出现明显下降。因此,先采用CNN对待识别的测试样本进行分类,再根据输出的决策值(即,各个训练类别对应的后验概率)计算当前分类结果的可靠性。当分类结果判定可靠时,则直接采信CNN的决策,输出测试样本的目标类别。反之,则根据CNN输出的决策值筛选若干候选类别,然后基于它们的训练样本构建全局字典用于SRC分类。对于SRC的分类结果,进一步采用Bayesian融合算法将其与CNN的分类结果进行融合。最终,根据融合后的结果判定测试样本的目标类别。提出方法通过层次化的思路融合CNN和SRC的优势,有利于发挥两者对不同测试条件的优势,达到提高识别稳健性的目的。实验中,基于MSTAR数据集开展测试分析,结果验证了提出方法的有效性。 相似文献
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EAST装置做为全超导托卡马克装置,其纵场和极向场线圈全部由超导磁体组成,所以进行安全,准确,有效的超导线圈的失超保护是装置安全运行的首要环节.由于等离子体电流的建立必须由极向场线圈系统提供极快速的磁通变化,随之产生较高的交流损耗使得极向场线圈很容易发生失超.如何对快速交变脉冲磁场下的超导线圈进行有效的失超检测,这在世界上也无先例可循.EAST装置的失超检测系统经过几十轮单饼超导线圈实验及多轮装置正式放电实验后逐步建立和完善起来,并已通过工程验收满足了装置实验运行要求.本文主要介绍了EAST装置失超检测系统的基本结构和检测原理,重点阐述了极向场超导磁体失超检测的设计方法及实验结果。 相似文献
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