星载张力索网天线结构混合变量的多目标优化

以纵向拉索调整力大小和可调整的纵向拉索数目为设计变量,可调整的纵向拉索数目最少和网状反射面的均方根误差最小为目标函数,应力和频率为约束条件,建立了大型空间网状可展开天线的形面调整的多目标优化数学模型,并用遗传算法进行了优化求解。优化结果表明:该方法在提高天线表面精度的同时,能有效地减少可调整的纵向拉索数目,降低了工程人员在网面调整中的繁杂劳动。并且,网面调整的总次数也远少于实际工程中的调整,对工程应用具有一定的指导意义。     

强爆炸冲击波作用下天线结构的离散变量优化设计

首先建立了强爆炸冲击波作用下天线结构受精度和应力约束的连续变量优化设计数学模型 ;其次 ,根据材料特点 ,将设计变量取为离散变量 ,提出了天线结构在强爆炸冲击波作用下受精度和应力约束的离散变量优化设计数学模型。采用离散变量优化算法离散复合形法 ,对强爆炸冲击波作用下的 8m天线进行了优化计算。结果表明 ,经优化设计后 ,天线重量仅为初始重量的 4 0 %。     

基于渐进圆锥天线的ns前沿电磁脉冲电场传感器

为了对ns级上升沿的电磁脉冲电场进行测量,研制了一种基于D-dot渐进圆锥天线的电场传感器。设计采用单极子渐进圆锥天线作为电场传感器的接收天线,并通过建模仿真验证了该天线的性能;通过电光转换模块将天线感应的电信号转换为光强度信号并通过光纤传输;利用软件积分对传感器测得的电场微分信号进行处理;通过测试试验验证了传感器的性能。研究表明,所研制的电场传感器能够测量上升沿大于1.5ns的脉冲电场,具有体积小、线性度高的优点。     

本刊许可中国学术期刊(光盘版)电子杂志社数字化传播的声明

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Outlier Mining Based on Principal Component Estimation

Outlier mining is an important aspect in data mining and the outlier mining based on Cook distance is most commonly used. But we know that when the data have multicoUinearity, the traditional Cook method is no longer effective. Considering the excellence of the principal component estimation, we use it to substitute the least squares estimation, and then give the Cook distance measurement based on principal component estimation, which can be used in outlier mining. At the same time, we have done some research on related theories and application problems.     

电视跟踪系统分辨率数字化测试研究

介绍一种应用计算机技术和数字图像处理技术数字化测试分辨率的方法和系统．此测试方法和系统有别于通常的目测方法和装置，避免了目测方法的主观随意性。经证明，适合评测电视跟踪系统的成像性能．     

传统课堂和多媒体课堂教学进程的对比研究

1研究背景课堂教学录像分析方法是借助信息技术手段,对课堂教学中丰富而又复杂的师生交互过程的信息进行数字化处理、加工和分析,是进行课堂教学评估的有效工具.课堂教学录像分析方法是应用信息技术开发课堂教学客观分析和测量的新方法,可以改变长期以来占统治地位的手工方式的     

几种新型数字化存储介质的性能比较

对计算机部分存储介质的性能、结构、原理进行了介绍和比较。     

基于多天线相关信道的自适应格形编码QAM调制研究

为了提高系统数据流通率,结合空时预编码技术,提出一种基于多天线相关信道反馈的低复杂度自适应格形编码调制(TCM)系统.利用二维波束成型的变换作用,使得在大天线数情况下,也具有满空时编码速率.给出系统误比特率性能分析表达式,并在此基础上得到最优空时码预编码方式.在满足系统预设可靠性要求下,获得自适应格形编码正交幅度调制(QAM)设计准则.实验结果显示能获得高数据流通率.     

医学图像归档与通信系统的设计方案

分析与综述了医学图像归档与通信系统（PictureArchivingandCommunicationSystem，简称PACS的研究状况，提出了适用于国内医院的PACS设计方案，并对建立国内PACS的著于问题进行了探讨．实践表明该系统设计合理，通用性强，适合国内医院现代化管理的要求．