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擴(kuò)散模型

  • 基于控制的稀薄燃燒汽油機(jī)進(jìn)氣模型

    稀薄燃燒進(jìn)氣模型

    標(biāo)簽： 控制 汽油機(jī) 模型

    上傳時(shí)間： 2013-11-13

    上傳用戶：helmos

  • 遙控航空模型制作詳細(xì)圖文解

    遙控航空模型制作詳細(xì)圖文解是通過51控制航模的舵機(jī)。從而自制航模。

    標(biāo)簽： 遙控 航空模型

    上傳時(shí)間： 2013-10-24

    上傳用戶：瀟湘書客

  • 基于穩(wěn)態(tài)模型雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率特性分析

    基于穩(wěn)態(tài)模型雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率特性分析

    標(biāo)簽： 穩(wěn)態(tài) 模型 雙饋 功率

    上傳時(shí)間： 2013-10-17

    上傳用戶：1234xhb

  • 基于穩(wěn)態(tài)模型雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率特性分析

    基于穩(wěn)態(tài)模型雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率特性分析

    標(biāo)簽： 穩(wěn)態(tài) 模型 雙饋 功率

    上傳時(shí)間： 2013-10-21

    上傳用戶：啊颯颯大師的

  • 基于AR模型的HIFU無損測(cè)溫方法研究

    自回歸功率譜密度（AR-PSD）方法的基礎(chǔ)是生物組織的離散散射體模型〔超聲體模〕理論，該模型認(rèn)為生物組織為半規(guī)則的散射體分布的，這種方法是基于溫度和頻移的相關(guān)特性。本文介紹超聲回波信號(hào)對(duì)HIFU（High Intensity Focused Ultrasound）治療的測(cè)溫技術(shù)，從測(cè)溫模型和算法，實(shí)驗(yàn)儀器的設(shè)計(jì)和構(gòu)建，仿真和離體實(shí)驗(yàn)中獲取了一套有效的測(cè)溫方法，利用Matlab7.1和VC++6.0作為工具對(duì)超聲回波信號(hào)進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真，并從實(shí)驗(yàn)獲得的超聲回波信號(hào)中分析出具體的溫度變化，驗(yàn)證了算法的可行性。

    標(biāo)簽： HIFU AR模型 無損測(cè)溫 方法研究

    上傳時(shí)間： 2013-11-13

    上傳用戶：eastimage

  • 航空復(fù)合材料激光散斑無損檢測(cè)儀的研制

    簡(jiǎn)單介紹了無損檢測(cè)技術(shù)的幾種方法，并對(duì)激光錯(cuò)位散斑的原理進(jìn)行了闡述。然后介紹了華工百川公司自行研制的復(fù)合材料無損檢測(cè)儀，以及對(duì)缺陷檢測(cè)效果的進(jìn)行了分析與改進(jìn)。

    標(biāo)簽： 航空 復(fù)合材料 儀的研制 激光

    上傳時(shí)間： 2013-11-09

    上傳用戶：maizezhen

  • 基于1641的面向信息模型ATE應(yīng)用解決方案

    多年來，自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)經(jīng)歷了從專用型向通用型、開放性的發(fā)展歷程，ATS作為計(jì)算機(jī)技術(shù)的一個(gè)特定領(lǐng)域，一直都是緊隨計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，而如今計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展到互聯(lián)網(wǎng)階段，信息模型的概念為測(cè)試領(lǐng)域發(fā)展帶來新的階段，IEEE 1641標(biāo)準(zhǔn)充分解決了ATE的互操作和TPS可移植的問題，最大限度地降低了ATS生命周期的維護(hù)費(fèi)用，具有顯著的軍事及經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

    標(biāo)簽： 1641 ATE 信息模型 方案

    上傳時(shí)間： 2013-10-13

    上傳用戶：busterman

  • 基于改進(jìn)的混合高斯模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤研究

     對(duì)傳統(tǒng)混合高斯背景模型作了改進(jìn)，消除了緩慢運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)背景模型的影響，其中提出了目標(biāo)間差分方法區(qū)分出前后幀變化區(qū)，對(duì)不同區(qū)域采用不同的學(xué)習(xí)權(quán)重更新策略。通過實(shí)驗(yàn)證明，該改進(jìn)算法提高了背景模型的健壯性，在跟蹤系統(tǒng)中獲得較好效果。

    標(biāo)簽： 高斯模型 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤

    上傳時(shí)間： 2015-01-03

    上傳用戶：7891

  • 基于交互式多模型粒子濾波的相控陣?yán)走_(dá)自適應(yīng)采樣

    為有效合理利用雷達(dá)資源和解決雷達(dá)測(cè)量值與運(yùn)動(dòng)狀態(tài)間的非線性關(guān)系以及目標(biāo)狀態(tài)本身可能出現(xiàn)的非線性，提出了一種基于交互式多模型粒子濾波（IMMPF）的相控陣?yán)走_(dá)自適應(yīng)采樣目標(biāo)跟蹤方法。將交互式多模型粒子濾波一步預(yù)測(cè)值的后驗(yàn)克拉美羅矩陣代替預(yù)測(cè)協(xié)方差矩陣，通過該矩陣的跡與某一門限值比較來更新采樣周期以適應(yīng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的變化。將該方法與基于量測(cè)轉(zhuǎn)換的IMM自適應(yīng)采樣算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，表明了該算法的有效性。

    標(biāo)簽： 交互式 多模型 粒子濾波 相控陣?yán)走_(dá)

    上傳時(shí)間： 2013-10-09

    上傳用戶：1037540470

  • 數(shù)學(xué)模型

    數(shù)學(xué)模型

    標(biāo)簽： 數(shù)學(xué)模型

    上傳時(shí)間： 2015-01-06

    上傳用戶：caiiicc

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