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方法探討

  • 基于協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)彈攻擊目標(biāo)識(shí)別方法研究

    針對(duì)目標(biāo)識(shí)別問題,采取了基于協(xié)同學(xué)的模式識(shí)別理論,引入了協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對(duì)其穩(wěn)定性進(jìn)行了分析,提出了基于協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)軍事目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別的方法,并通過仿真驗(yàn)證了該方法的有效性。

    標(biāo)簽: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 導(dǎo)彈 攻擊 目標(biāo)識(shí)別

    上傳時(shí)間: 2013-11-02

    上傳用戶:gxmm

  • 加速度信號(hào)隨機(jī)噪聲及趨勢(shì)項(xiàng)實(shí)時(shí)消除方法研究

    利用加速度信號(hào)測(cè)量位移是油田抽油井光桿位移測(cè)量的主要方法,而加速度信號(hào)的隨機(jī)噪聲和趨勢(shì)項(xiàng)是影響測(cè)量精度的主要因素,本文提出了一種基于學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)消噪和剔除趨勢(shì)項(xiàng)方法。學(xué)習(xí)時(shí)先獲取一段時(shí)間的加速度信號(hào),再通過時(shí)間序列分析技術(shù)得出ARIMA模型及其參數(shù),最后基于FFT變換的Rife-Jane頻率估計(jì)方法求出加速度信號(hào)的周期;在線實(shí)時(shí)消噪和剔除趨勢(shì)項(xiàng)方法是基于學(xué)習(xí)階段所得模型參數(shù),運(yùn)用卡爾曼濾波技術(shù)消除加速度信號(hào)隨機(jī)噪聲;按周期兩次積分得到光桿位移,用加窗遞推最小二乘法在線消除趨勢(shì)項(xiàng)。通過抽油機(jī)半實(shí)物仿真平臺(tái)測(cè)試和分析加速度信號(hào),結(jié)果表明,該方法有效地去除了加速度信號(hào)中的噪聲和趨勢(shì)項(xiàng),極大地提高了位移的測(cè)量精度。

    標(biāo)簽: 加速度信號(hào) 隨機(jī) 消除方法

    上傳時(shí)間: 2013-11-16

    上傳用戶:稀世之寶039

  • 游客游跡RFID數(shù)據(jù)處理與清洗方法研究與實(shí)現(xiàn)

    針對(duì)游客游跡跟蹤與追溯系統(tǒng),本文深入分析了游客游跡不確定數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因,根據(jù)景區(qū)應(yīng)用特點(diǎn),提出了一種游客游跡RFID數(shù)據(jù)處理與清洗方法。在數(shù)據(jù)處理時(shí),引入事件概念,設(shè)計(jì)出了游客游跡RFID事件處理機(jī)制;引入過濾器概念,給出了游客游跡數(shù)據(jù)的一種過濾模型,設(shè)計(jì)了游客游跡數(shù)據(jù)的去噪、平滑以及去冗余清洗算法。最后,通過模擬場(chǎng)景的實(shí)驗(yàn),對(duì)該算法的準(zhǔn)確性和有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。

    標(biāo)簽: RFID 數(shù)據(jù)處理 方法研究

    上傳時(shí)間: 2014-12-28

    上傳用戶:fengzimili

  • 基于專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)伺服系統(tǒng)故障診斷方法

    針對(duì)專家系統(tǒng)在雷達(dá)伺服系統(tǒng)故障診斷中存在的不足,結(jié)合現(xiàn)代伺服設(shè)備的結(jié)構(gòu)和故障特點(diǎn),采用分層次分模塊的故障診斷方式,構(gòu)建了一種基于專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的故障診斷模型,并給出了該模型的組成和功能表述,分析了診斷參數(shù)的選取方法、知識(shí)庫的建立及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊結(jié)構(gòu)

    標(biāo)簽: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷

    上傳時(shí)間: 2013-11-19

    上傳用戶:行旅的喵

  • Ba-Nd-Ti系微波介質(zhì)陶瓷Q值的提高和方法機(jī)理

    利用系介質(zhì)陶瓷材料研制的微波元器件,廣泛應(yīng)用于航空航天、軍事及民用通信及電子設(shè)備中,在理論分析和工藝試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,通過對(duì)介質(zhì)陶瓷材料組分和控制溫度工藝研究,優(yōu)化BaO-Nd2O3-TiO2組分材料,改進(jìn)煅燒溫度等工藝方法,研制出性能穩(wěn)定性介質(zhì)陶瓷材料。為研制用于高頻、超高頻電子設(shè)備中性能穩(wěn)定微波元器件找到了有效的途徑。

    標(biāo)簽: Ba-Nd-Ti 微波介質(zhì) Q值 陶瓷

    上傳時(shí)間: 2013-11-05

    上傳用戶:kangqiaoyibie

  • Delphi通過ADO技術(shù)訪問數(shù)據(jù)庫方法研究

    Delphi是一種功能強(qiáng)大的編程語言,可以編寫任何類型的程序。在眾多的軟件中,在數(shù)據(jù)庫方面,Delphi表現(xiàn)出色,可以開發(fā)多種數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)的客戶服務(wù)器模式數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序。文中研究了數(shù)據(jù)庫程序開發(fā)中的最基本的一步,即如何用ADO連接數(shù)據(jù)庫的方法。通過實(shí)例演示,展示了這種方法的細(xì)節(jié),具有可操作性和可重復(fù)性,可供其他程序員借鑒,提高開發(fā)效率。

    標(biāo)簽: Delphi ADO 訪問 數(shù)據(jù)庫

    上傳時(shí)間: 2013-11-14

    上傳用戶:wff

  • 按AES加密數(shù)據(jù)的新方法

    為了在數(shù)據(jù)加密工程中推進(jìn)一步推廣AES標(biāo)準(zhǔn),提高用AES標(biāo)準(zhǔn)加密數(shù)據(jù)的效率、安全性和靈活性,節(jié)省數(shù)據(jù)加密的軟硬件資源,本論文用邏輯代數(shù)、二進(jìn)制數(shù)、模2四則運(yùn)算知識(shí)和GF域的四則運(yùn)算知識(shí)對(duì)按照AES的數(shù)據(jù)加密算法Rijndael的具體實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了深入仔細(xì)地分析研究,提出了實(shí)現(xiàn)Rijndael的新方法和新技術(shù),并對(duì)相關(guān)技術(shù)用通俗明確的語句進(jìn)行了說明。本論文提出的數(shù)據(jù)加密的實(shí)現(xiàn)方法可以應(yīng)用到實(shí)際工程中,具有節(jié)省數(shù)據(jù)加密器的軟硬件資源的特點(diǎn)。

    標(biāo)簽: AES 加密數(shù)據(jù)

    上傳時(shí)間: 2014-12-29

    上傳用戶:新手無憂

  • 前斜視SAR成像幾何形變校正方法研究

    針對(duì)彈載合成孔徑雷達(dá)(SAR)成像存在運(yùn)動(dòng)參數(shù)抖動(dòng)的問題,分析了不規(guī)則運(yùn)動(dòng)造成圖像幾何失真的機(jī)理,提出了一種基于多項(xiàng)式逼近的彈載SAR線性調(diào)頻(LFM)信號(hào)前斜視成像幾何形變校正方法。掛飛試驗(yàn)證明,該方法能從雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確消除幾何形變,提高成像質(zhì)量。

    標(biāo)簽: SAR 成像 幾何 形變

    上傳時(shí)間: 2013-10-27

    上傳用戶:日光微瀾

  • 接入網(wǎng)性能測(cè)試方法研究

    為了測(cè)試經(jīng)過了認(rèn)證和接入服務(wù)器后,接入網(wǎng)絡(luò)的性能變化情況及接入服務(wù)器分別對(duì)WLAN和LAN產(chǎn)生的影響,采用了通用的測(cè)試工具進(jìn)行了測(cè)試,通過對(duì)WLAN和LAN分別進(jìn)行的測(cè)試,得到了性能、帶寬等參數(shù),通過對(duì)比接入服務(wù)器的接入前后的指標(biāo)分析,得到了認(rèn)證服務(wù)器及接入服務(wù)器的影響數(shù)據(jù),并通過測(cè)試圖表進(jìn)行了描述,該結(jié)論可以作為同類研究的參考,同時(shí)這種方法也可以為同類研究的提供幫助。

    標(biāo)簽: 接入網(wǎng) 性能測(cè)試 方法研究

    上傳時(shí)間: 2014-12-29

    上傳用戶:lx9076

  • 基于UKF的組網(wǎng)雷達(dá)誤差配準(zhǔn)方法研究

    針對(duì)多目標(biāo)情況下雷達(dá)組網(wǎng)的誤差配準(zhǔn)問題,提出了一種基于不敏卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter,UKF)和最優(yōu)壓縮的系統(tǒng)偏差穩(wěn)健估計(jì)方法。該算法將目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和傳感器系統(tǒng)偏差組合在同一狀態(tài)方程中,構(gòu)建擴(kuò)維的系統(tǒng)偏差動(dòng)態(tài)方程,接著采用UKF的方法對(duì)目標(biāo)狀態(tài)和系統(tǒng)偏差進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)。然后通過對(duì)多個(gè)估計(jì)結(jié)果的進(jìn)一步融合,最終得到較高精度的系統(tǒng)偏差估計(jì)。仿真結(jié)果表明,該算法可以有效地實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)情況下的誤差配準(zhǔn)。

    標(biāo)簽: UKF 組網(wǎng) 方法研究 雷達(dá)

    上傳時(shí)間: 2013-11-24

    上傳用戶:guojin_0704

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