結(jié)構(gòu)體的具體尺寸如下所示：a=1.20h=0.620其中介質(zhì)錐的介電常數(shù)E=2.0。選定工作頻率為f=15GHz相對(duì)應(yīng)的真空中的波長(zhǎng)為0=20mm，這樣結(jié)構(gòu)體的兒何尺寸己經(jīng)完全確定，下面介紹求解的全過程選定求解方式為（Solution Type）Driven modal1.建立所求結(jié)構(gòu)體的幾何模型（單位：mm）。由于此結(jié)構(gòu)體的幾何形狀較簡(jiǎn)單，使用工具欄中的Draw命令可直接畫出，這里不再贅述述。畫出的結(jié)構(gòu)體如圖4.1.2所示。2.充結(jié)構(gòu)體的材料選定結(jié)構(gòu)體中的錐體部分，添加其介電常數(shù)Er=20的介質(zhì)材料注：如果HSS中沒有提供與所需參數(shù)完全相同的材料，用戶可以通過新建材料或修改已有材料，使其參數(shù)滿足用戶需求設(shè)定結(jié)構(gòu)體的邊界條件及其激勵(lì)源a.選定結(jié)構(gòu)體的貼片部分，設(shè)定其為理想導(dǎo)體（PerE）。b.畫出尺寸為X×Y×Z=70mm×70mm×40mm的長(zhǎng)方體作為輻射邊界，并設(shè)定其邊界條件為輻射邊界條件（Radiation Boundary）。c.由于要求出結(jié)構(gòu)體的RCS，因此設(shè)定激勵(lì)源為平面入射波（Incident Wave Source）。如圖4.1.3所示。4.設(shè)定求解細(xì)節(jié)，檢驗(yàn)并求解a.設(shè)定求解過程的工作頻率為f=15GHz.其余細(xì)節(jié)設(shè)定如圖4.1.4所示。b.設(shè)定遠(yuǎn)區(qū)輻射場(chǎng)的求解（Far Field Radiation Sphere欄的設(shè)定）。c.使用 Validation check命令進(jìn)行檢驗(yàn)，無錯(cuò)誤發(fā)生，下一步運(yùn)行命令 Analyze，對(duì)柱錐結(jié)構(gòu)體進(jìn)行求解。如圖4.1.5和4.1.6所示。
上傳時(shí)間： 2022-03-10
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本文以某油田數(shù)字化改造項(xiàng)目為背景，研究?jī)?nèi)容主要分為如下四個(gè)部分（1）三維激光掃描儀在掃描作業(yè)中會(huì)產(chǎn)生精度不符合項(xiàng)目要求的問題，導(dǎo)致后續(xù)的維模型精度無法達(dá)到要求。本文系統(tǒng)分析了掃描儀的誤差來源，采用單邊法和交叉雙邊法的標(biāo)定實(shí)驗(yàn)方案，可以較快、較準(zhǔn)確的檢驗(yàn)三維激光掃描儀的精度，為后續(xù)數(shù)據(jù)獲取奠定了良好的基礎(chǔ)（2）傳統(tǒng)的紋理圖片采集方法沒有規(guī)則，拍攝的圖片較多，數(shù)據(jù)量較大，且有時(shí)會(huì)遺漏部分場(chǎng)景信息。通過對(duì)比分析研究前后幾次采集的大量紋理圖片數(shù)據(jù)，提出了一種快速、全面的紋理采集方法，提高了采集效率，降低了數(shù)據(jù)量。通過研究降噪、增強(qiáng)特征等算法，對(duì)紋理圖片進(jìn)行處理，獲取了較好的模型顯示細(xì)膩感。最后，通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析了上種不同理貼圖方法在模型真實(shí)度、內(nèi)存占用量和操作易程度等力面的影響，得出各個(gè)貼圖方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍，為后續(xù)的高質(zhì)量、快速度的紋理貼圖提供了理論依據(jù)（3）針對(duì)地面激光掃描儀在點(diǎn)云拼接時(shí)出現(xiàn)無法識(shí)別標(biāo)靶球的問題，分析研究了大量其它站掃描的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和標(biāo)靶擺放位置，提出了相應(yīng)的擺放規(guī)則，提高了識(shí)別標(biāo)靶的成功率和點(diǎn)云拼接效率。復(fù)雜的曲面類模型在正向建模軟件中的操作難度較大，且操作復(fù)雜，作者通過轉(zhuǎn)換格式將點(diǎn)云放置在逆向軟件中使用曲面擬合建模方法進(jìn)行三維建模，提高了建模效率。非規(guī)則類模型在通過交集、并集和差集操作時(shí)會(huì)出現(xiàn)模型消失的問題，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)和研究，詳細(xì)提出了其建模步驟，減少了該類問題的出現(xiàn)。團(tuán)隊(duì)協(xié)同作業(yè)的模型整合階段容易出現(xiàn)材質(zhì)和模型重復(fù)問題，結(jié)合項(xiàng)目的建模技術(shù)要求提出了相關(guān)的模型建模規(guī)范，提高了模型整合效率
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)融合
上傳時(shí)間： 2022-03-17
上傳用戶：XuVshu
大學(xué)高等數(shù)學(xué) 下冊(cè)第八章空間解析幾何與向量代數(shù)第九章多元函數(shù)微分法及其應(yīng)用第十章重積分第十一章曲線積分與曲面積分第十二章無窮級(jí)數(shù)
標(biāo)簽： 高等數(shù)學(xué)
上傳時(shí)間： 2022-04-01
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統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ):數(shù)據(jù)挖掘、推理與預(yù)測(cè)介紹了這些領(lǐng)域的一些重要概念。盡管應(yīng)用的是統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，但強(qiáng)調(diào)的是概念，而不是數(shù)學(xué)。許多例子附以彩圖。《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ):數(shù)據(jù)挖掘、推理與預(yù)測(cè)》內(nèi)容廣泛，從有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)（預(yù)測(cè)）到無指導(dǎo)的學(xué)習(xí)，應(yīng)有盡有。包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、分類樹和提升等主題，是同類書籍中介紹得最全面的。計(jì)算和信息技術(shù)的飛速發(fā)展帶來了醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、財(cái)經(jīng)和營(yíng)銷等諸多領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)。理解這些數(shù)據(jù)是一種挑戰(zhàn)，這導(dǎo)致了統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域新工具的發(fā)展，并延伸到諸如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和生物信息學(xué)等新領(lǐng)域。許多工具都具有共同的基礎(chǔ)，但常常用不同的術(shù)語來表達(dá)。【內(nèi)容推薦】《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ):數(shù)據(jù)挖掘、推理與預(yù)測(cè)》試圖將學(xué)習(xí)領(lǐng)域中許多重要的新思想?yún)R集在一起，并且在統(tǒng)計(jì)學(xué)的框架下解釋它們。隨著計(jì)算機(jī)和信息時(shí)代的到來，統(tǒng)計(jì)問題的規(guī)模和復(fù)雜性都有了急劇增加。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、組織和檢索領(lǐng)域的挑戰(zhàn)導(dǎo)致一個(gè)新領(lǐng)域“數(shù)據(jù)挖掘”的產(chǎn)生。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)多學(xué)科交叉領(lǐng)域，涉及數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別、知識(shí)庫(kù)、信息提取、高性能計(jì)算等諸多領(lǐng)域，并在工業(yè)、商務(wù)、財(cái)經(jīng)、通信、醫(yī)療衛(wèi)生、生物工程、科學(xué)等眾多行業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用?！咀髡吆?jiǎn)介】Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教授，并在這個(gè)領(lǐng)域做出了杰出的貢獻(xiàn)。Hastie和Tibshirani提出了廣義和加法模型，并出版專著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究領(lǐng)域?yàn)椋悍菂?shù)回歸和分類、統(tǒng)計(jì)計(jì)算以及生物信息學(xué)、醫(yī)學(xué)和工業(yè)的特殊數(shù)據(jù)挖掘問題。他提出主曲線和主曲面的概念，并用S-PLUS編寫了大量統(tǒng)計(jì)建模軟件。Tibshirani的主要研究領(lǐng)域?yàn)椋簯?yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。他提出了套索的概念，還是“An Introduction to the Bootstrap”一書的作者之一。Friedman是CART、MARS和投影尋蹤等數(shù)據(jù)挖掘工具的發(fā)明人之一。他不僅是位統(tǒng)計(jì)學(xué)家，而且是物理學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家，先后在物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的一流雜志上表發(fā)論文80余篇。
標(biāo)簽： 統(tǒng)計(jì)
上傳時(shí)間： 2022-05-04
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摘要：為提高CCD攝像機(jī)的成像質(zhì)量，同時(shí)使鏡頭結(jié)構(gòu)緊湊、小型化，在大視場(chǎng)光學(xué)鏡頭的設(shè)計(jì)中，引入標(biāo)準(zhǔn)二次曲面和偶次非球面。根據(jù)初級(jí)像差理論，分析了非球面的位置、初始結(jié)構(gòu)參數(shù)的求解規(guī)律。通過理論計(jì)算和ZEMAX光學(xué)設(shè)計(jì)軟件的優(yōu)化，給出工作波長(zhǎng)為Q~Q7m、全視場(chǎng)角為80，相對(duì)孔徑為1：15的鏡頭設(shè)計(jì)實(shí)例。該鏡頭由7塊鏡片組成，包括一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)二次曲面和兩個(gè)8次方非球面；在40p/mm空間頻率處的MTF值超過Q85，全視場(chǎng)畸變小于3%，像質(zhì)優(yōu)良。關(guān)鍵詞：CCD攝像機(jī)；大視場(chǎng)；光學(xué)鏡頭；非球面引言CCD攝像設(shè)備在圖像傳感領(lǐng)域的迅速發(fā)展，成為現(xiàn)代光電子學(xué)和測(cè)試技術(shù)中最為引人關(guān)注的研究熱點(diǎn)之一。在科研領(lǐng)域，由于CCD具有靈敏度高、噪聲低、成本低、小而輕等優(yōu)點(diǎn)，已成為研究宏觀（如天體）和微觀（如生物細(xì)胞）現(xiàn)象不可缺少的工具。在國(guó)防軍事領(lǐng)域，CCD成像技術(shù)在微光、夜視及遙感應(yīng)用中發(fā)揮著巨大的作用。總之，在各類光電成像領(lǐng)域中，它已逐步取代了真空攝像管的成像系統(tǒng)。
上傳時(shí)間： 2022-06-23
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