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51.
52.
Feng Dejun 《分析论及其应用》2003,19(4)
1 IntroductionForany 0 <λ <1 ,letνλ denotethedistributionof ∞n=0 εnλn wherethecoefficientsεnareeither0or1 ,chosenindependentlywithprobability12 foreach .Itistheinfiniteconvo lutionproductofthedistributions 12 (δ0 +δλn) ,givingrisetotheterm“infiniteBernoulliconvolution”orsimply“Bernoulliconvolution” .TheBernoulliconvolutioncanbeexpressedasaself similarmeasureνλsatisfyingtheequationνλ =12 νλ φ- 10 + 12 νλ φ- 11,( 1 .1 )whereφ0 (x) =λxand φ1(x) =λx + 1 .Thisme… 相似文献
53.
Michel Talagrand 《Journal of Theoretical Probability》1992,5(2):327-331
Consider a (complex) Banach spaceX, such thatX CO, and vectors(X
i
)
i
ofX. Consider an independent standard normal sequence(g
i
)
i
. Then if anX-valued random Fourier series |k|
n
e
ikt
g
k
x
k
satisfies
相似文献
54.
Tonghai Yang 《Transactions of the American Mathematical Society》2003,355(7):2663-2674
In this paper, we give an explicit formula for the first two terms of the Taylor expansion of a classical Eisenstein series of weight for . Both the first term and the second term have interesting arithmetic interpretations. We apply the result to compute the central derivative of some Hecke -functions.
55.
56.
提出一种基于背景光调制的用于傅里叶变换轮廓术测量范围的复合光栅,该光栅通过调制一正弦条纹和不含任何相位信息的背景光来抑制零频,较基于相移技术的复合光栅有更大的优势:背景光只含直流分量,使得复合光栅的频谱更加简单,有利于滤出载波信息,提高测量精度;对从复合光栅中解调出来的背景光只涉及平均值校准,校准过程更为简单;解调出的背景光与物体表面的反射率成正比,具有潜在的应用价值。采用Matlab程序对该复合光栅进行了数值模拟,并对该光栅实用性进行了实验研究,结果证实了该光栅用于抑制零频、扩大傅里叶变换轮廓术测量范围的有效性,且提高了测量精度。 相似文献
57.
58.
时间延迟积分型面阵CMOS图像传感器MTF速度失配模型研究 总被引:1,自引:2,他引:1
研究了时间延迟积分型面阵互补金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器调制传递函数(MTF)速度失配特性,在分析累加级数、像素尺寸、镜头放大倍数、行周期及电机运动速度失配等影响因素的基础上,建立了MTF速度失配模型。基于现场可编程门阵列(FPGA)开发板,搭建面阵CMOS图像传感器实现线阵时间延时积分(TDI)的CMOS测试系统。实验结果表明,在光强为3lx,速度失配M(ΔV/V)<2,8级时间延迟积分与面阵成像相比,MTF值提高50%;当累加级数为8级,速度失配满足M(ΔV/V)=2的速度失配容限时,奈奎斯特频率处的MTF值下降10%,当速度失配达到M(ΔV/V)=10时,MTF值下降35%。 相似文献
59.
60.
提出一种利用小波变换子图像不同的方向特性和峰值信噪比进行奇异值分解的图像去噪算法。由于图像经过小波变换后,低频子图像集中了原图像的大部分能量噪声,故仅作简单维纳滤波;而噪声则主要集中在小波域中的三个不同方向的高频子图中,且系数较小,因此可以利用奇异值分解进行去噪处理,即用较大的奇异值和对应的特征向量重构出去噪图像,然而由于奇异值分解固有的行列方向性,对于高频对角线子图重构出的图像去噪效果不理想,故采取旋转至行列方向后再进行常用的奇异值滤波;最后将去噪后的低频和高频子图进行小波反变换重构出最终的去噪图像,其中重构所需的奇异值个数由图像的峰值信噪比确定。 实验结果表明,该方法在有效去噪的同时较好的保留了原有的高频细节信息。 相似文献
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