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一种交叉眼干扰技术实现的新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
选择合适的干扰信号参数可以使被干扰雷达形成最大测向误差或疑似多路径误差。交叉眼干扰技术利用波前扭曲引起了跟踪雷达的瞄准点向更强干扰信号方向的位移。探讨了实现交叉眼干扰的一种途径,给出了被干扰雷达角误差的分析和计算机仿真结果。 相似文献
42.
在分析现有实验资料的基础上,初步探讨了激光对人眼干扰损伤效果的评估准则.激光对人眼的干扰损伤效果按照程度不同可分为干扰和损伤两级,其中损伤依据部位不同主要分为视网膜损伤和角膜损伤两类,每一类都可以根据损伤程度的不同划分为轻度、中度和重度三个损伤等级. 相似文献
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44.
45.
目前盲分离算法相当复杂,对硬件的运算速度要求很高,无法满足实时性要求。根据盲信号分离的原理和特点,提出了一种基于延时估计的实时语音盲分离算法,大大提高了盲解分离的运算速度,主客观评价表明其具有很好的分离效果,证明了算法的有效性。 相似文献
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47.
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基于利用前沿波形,通过预测超前获取雷达信号完整波形进而实施灵巧噪声干扰,提高干扰能量利用效率的目的,对采用由n级移位寄存器产生的本原M序列的二相编码雷达的编码预测问题进行了研究。给出了监测全零子序列,进而利用获得的最多前2n+2个码元,解n元线性方程组,预测获得完整M序列的方法。 相似文献
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化学污染物总是以混合物形式存在于实际环境体系中. 化学混合物的毒性评估与预测是环境化学领域当前的研究热点与难题. 要评估与预测一个化学混合物的毒性效应, 首先要证明其是否具有加和性. 目前有3个加和参考模型即浓度加和模型(CA)、独立作用模型(IA)与效应相加模型(ES)用于化学混合物毒性的加和性检验. 如果混合物效应明显偏离加和参考模型预测效应, 则认为该混合物产生毒性相互作用, 即协同或拮抗. 选择不同的加和参考模型可能得出不同的相互作用结论. ES模型最早广泛应用, 但不能解释由同一化合物构成的所谓虚拟组合现象, 应用已开始受到限制. IA模型被认为适用于具有相异作用模式的化学物构成的混合物, 而CA模型适用于相似作用模式化学物构成的混合物并能合理解释ES模型不能解释的虚拟组合现象, 常常认为是化学混合物毒性预测的标准模型. 然而, 由于CA模型目前没有坚实的理论支持, 也不能直接联系混合物毒性作用机理, 同时在浓度-效应曲线的部分区域存在不能预测的所谓“预测盲区”, 因此, CA模型也只是一个工作模型, 需谨慎使用. 相似文献
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