目标RCS动态数据的分布特征研究

复杂目标在不同视向的RCS分布特征是不同的，传统模型对此都没有给出详细的结果。文中以某歼击机和直升机为对象，应用X^2。分布、对数正态分布和瑞利分布模型，以及Kolmogomv拟合优度检验方法，研究其RCS动态测量数据的统计分布特征，得到了在一定显著性水平下，两种目标在不同视向角下对三种模型的拟合效果，同时得到应用X^2。分布拟合时模型半自由度随视向角的分布情况。在显著性水平为0．05时，对于在较短时间内录得的复杂目标动态RCS数据，应用X^2分布可以取得较好的拟合效果。文中结果精确地描述了目标RCS的起伏特征，能够为目标回波的精确模拟与检测提供可靠的依据。     

一种新型弹载偶极子天线分析与设计

给出了一种新型结构的弹载偶极子天线,采用基于自补结构的蛇形振子作为辐射器,并用矩量法对振子结构进行优化,采用简化形式的锥形BALUN以实现平衡馈电。测试结果表面该天线具有良好的E面全向特性和宽带特性。主要分析了该天线的辐射特性,最后给出并分析了实测数据。该天线具有结构紧凑、馈电简单、带宽较宽、易于制作等优点。     

偏振模色散的波片级联仿真模型的比较

介绍了研究偏振模色散常用的两种数值仿真模型，并且利用常用的两种仿真模型分别对特定角频率下的差分群时延在不同光纤中的分布情况和同一根光纤中的差分群时延在一定频率范围内的分布情况进行了模拟。最后发现对于特定角频率下的差分群时延在不同光纤中的统计分布，两种模型都可以给出比较满意的结果，但是在模拟同一根光纤中的差分群时延在一定频率范围内的统计分布时，发现等段长模型给出的分布结果和理论相差较大，但是模拟得到的平均差分群时延和理论结果还是比较吻合的。     

场顺序彩色显示器

荫罩CRT受自身结构的限制,要进一步改进其分辨率就有很大的困难。近年已研制成一种获得彩色图像的颇有吸引力的替代品,即场顺序彩色显示器。它由单色CRT和液晶电子色闸组成,称之为LC/CRT系统。液晶电子色闸由液晶π盒及其连用的偏振片组成,可看成是老式机械彩色轮那样的一种电控色带带通滤色片。本文描述了液晶电子色闸的功能及其工作优点,讨论了其可能结构与显示特性。     

可靠性试验样本量和截尾时间的计算

可靠性寿命试验中，一般都因受到费用和时间的限制，因此要用截尾试验获得信息，再据此对其可靠性进行统计推断，用非参数估计的方法探讨了进行可靠性试验的样本量或截尾时间的估计方法。     

静态球对称黑洞Dirac场的统计熵

利用改进的brickwall模型,给出了一类静态球对称黑洞Dirac场的熵,结果表明,在取相同的截断因子时,Dirac场的熵均为标量场的熵的72倍 关键词： 黑洞 统计熵 brickwall模型 Dirac场     

考虑货架存放期的经济批量排产问题的求解

在化工、造纸、制药、钢铁等工业生产中，一台设备或一条生产线可以生产多种产品的情况很常见。在生产中，如何安排各类产品的生产顺序以及生产数量显得十分重要。这类问题通常称作经济批量排产问题，这类问题是生产库存中的经典问题。本文研究的经济批量排产问题考虑了产品货架存放期因素，针对以往研究的不足，本文提出用批量变动方法求解该类问题，由计算结果显示，按照这种排产方法花费的成本要低于其他两种经济批量排产问题常用的方法。     

教师课堂教学质量的定量分析

本根据学生对教师课堂教学质量的评分建立指标评估体系，得到一次量化数据。对一次量化数据进行统计分析：粗差剔除，计算标准分，得到被评估在各总体中的相对位置。在此基础上，采用二次量化模型，最后得到在全校范围内的教师得分排序。     

Ⅴ型三能级原子与双模奇偶纠缠相干光场相互作用系统的光子统计性质

本文采用求解Schroedinger方程和数值计算方法，研究了Ⅴ-型三能级原子与双模奇偶纠缠相干光场相互作用系统的光子统计性质，结果表明：此性质与双模奇偶纠缠相干光场的纠缠程度、失谐量、原子的初态以及双模光的平均光子数相关联．     

Speech emotion recognition based on statistical pitch model

A modified Parzen-window method, which keep high resolution in low frequencies and keep smoothness in high frequencies, is proposed to obtain statistical model. Then, a gender classification method utilizing the statistical model is proposed, which have a 98% accuracy of gender classification while long sentence is dealt with. By separation the male voice and female voice, the mean and standard deviation of speech training samples with different emotion are used to create the corresponding emotion models. Then the Bhattacharyya distance between the test sample and statistical models of pitch, are utilized for emotion recognition in speech. The normalization of pitch for the male voice and female voice are also considered, in order to illustrate them into a uniform space. Finally, the speech emotion recognition experiment based on K Nearest Neighbor shows that, the correct rate of 81% is achieved, where it is only 73.85% if the traditional parameters are utilized.