也谈关于参照系的选取——对“椭圆摆的一种实现方法”一文的商榷

本文旨在指出相关文献中关于质点轨迹结果中的错误,并利用不同于相关文献的惯性参照系,给出修正和改进后的结果．     

拼接子镜系统计算机辅助装调研究

为了提高拼接子镜系统的装调精确度,研究了拼接子镜系统的计算机辅助装调技术,分析了拼接子镜系统的计算机辅助装调模型,采用反向优化法编写程序求解系统失调量.以37项泽尼克系数作为评价函数.当粗调误差在0.7°以内时,完全可以精确求解失调量.结果表明,求解结果准确度高,符合实际装调要求.     

平行-混合排列透反式液晶显示模式的原理研究

为了同时获得具有高透射率和反射率的液晶显示器,提出了一种采用平行排列模式与混合排列模式相搭配的单倍盒间距的透反式液晶显示模式.基于液晶盒的初始取向,反射区为混合排列模式,其光程差为透射区平行排列模式的一半.利用单轴膜补偿的方法可以实现宽光谱响应,并且采用不同相位延迟的补偿膜可以使器件工作于常黑模式和常白模式.模拟结果表明：两种工作模式均可实现宽光谱响应,透射与反射电光响应曲线基本趋于一致;在40°方位角度范围内具有很好的可视特性,无灰度反转.     

On General MOiler Transformation

We give a study on the general Moiler transformation and emphatically introduce its differential form. In this paper, a definition of acceleration is given in spacetime language and the inertial reference frame is also settled. With a discussion of the geodesic equations of motion, the differential form of the general MФller transformation at arbitrary direction is presented.     

Nonlinear approximation with general wave packets

We study nonlinear approximation in the Triebel-Lizorkin spaces with dictionaries formed by dilating and translating one single function g. A general Jackson inequality is derived for best m-term approximation with such dictionaries. In some special cases where g has a special structure, a complete characterization of the approximation spaces is derived.     

外力作用下的两个质点的相对运动

推导了非惯性系下的两个质点的相对运动方程及能量方程,并进行了推论,结果表明所得方程具有明确的物理意义;动力学方程可视为相对于质心系的牛顿第二定律,而能量方程则为质点系相对于质心系的动能定理。举例说明了所得结论在解决实际问题中具有的特点：处理问题简洁,应用范围广泛,较强的实用性等。     

论惯性积的平移变换和旋转变换

从惯性积的定义式出发,导出了惯性积的平移变换和旋转变换,举例说明利用这两种变换可使惯性积的计算得到简化．     

惯性约束聚变中环孔编码图像恢复的改进维纳滤波方法

针对惯性约束聚变(ICF)中环形孔径编码图像的恢复问题提出了一种改进的维纳滤波方法。在传统的维纳滤波方法中,由于原图像和噪声是未知的,故通常是用某一待定常量来代替其中的噪声与信号的谱密度之比。这种近似忽视了信号与噪声本身的信息,从而造成丢失某些关键的细节,难以达到高质量的图像复原效果。在改进的方法中,首先采用传统维纳滤波方法求得初始估值,然后利用该初始值求得原图像及噪声的谱密度估值,进而利用这些新获得的信息构成改进的维纳滤波器对退化图像进行第二次滤波。实验表明,这种改进方法可以克服原方法的不足,突出图像的一些关键细节,提高图像的整体质量。在仿真实验中,恢复图像的均方误差降低了15％以上;在实际惯性约束聚变图像的解码恢复实验中,图像恢复效果亦有显著改善。该方法还可以推广到其他图像恢复的应用中。     

下视惯性平台瞄准线稳定的数理分析

分析了下视惯性平台瞄准线稳定的工作原理,解析了惯性稳瞄平台坐标系的数学模型,在坐标转换法的基础上推导了瞄准线稳定的数学公式。     

运动目标最优角点选择算法*

针对传统角点提取算法应用于运动目标优质角点选取上,较难平衡检测精度和检测速率的问题,提出一种稳健的角点选择新算法。首先将图像分块,用子块在相邻帧间的灰度差对其进行聚类,并分割出运动区域块作为角点的搜索区域;然后引入邻域块重新构造Moravec算法的能量变化计算方法,并用之检测目标上的角点;最后对检测到的所有角点进行动态过滤,剔除掉质量低的角点,留下质量高的角点代表运动目标的局部显著特征。将本算法应用于目标跟踪系统进行测试,测试结果表明它有较好的稳健性,较强的的抗噪能力和较快的检测速度,且能保证跟踪的准确性,可以很好地满足交通场景中对行人检测实时性和可靠性的要求。