結構體的具體尺寸如下所示：a=1.20h=0.620其中介質錐的介電常數E=2.0。選定工作頻率為f=15GHz相對應的真空中的波長為0=20mm，這樣結構體的兒何尺寸己經完全確定，下面介紹求解的全過程選定求解方式為（Solution Type）Driven modal1.建立所求結構體的幾何模型（單位：mm）。由于此結構體的幾何形狀較簡單，使用工具欄中的Draw命令可直接畫出，這里不再贅述述。畫出的結構體如圖4.1.2所示。2.充結構體的材料選定結構體中的錐體部分，添加其介電常數Er=20的介質材料注：如果HSS中沒有提供與所需參數完全相同的材料，用戶可以通過新建材料或修改已有材料，使其參數滿足用戶需求設定結構體的邊界條件及其激勵源a.選定結構體的貼片部分，設定其為理想導體（PerE）。b.畫出尺寸為X×Y×Z=70mm×70mm×40mm的長方體作為輻射邊界，并設定其邊界條件為輻射邊界條件（Radiation Boundary）。c.由于要求出結構體的RCS，因此設定激勵源為平面入射波（Incident Wave Source）。如圖4.1.3所示。4.設定求解細節，檢驗并求解a.設定求解過程的工作頻率為f=15GHz.其余細節設定如圖4.1.4所示。b.設定遠區輻射場的求解（Far Field Radiation Sphere欄的設定）。c.使用 Validation check命令進行檢驗，無錯誤發生，下一步運行命令 Analyze，對柱錐結構體進行求解。如圖4.1.5和4.1.6所示。
上傳時間： 2022-03-10
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本文以某油田數字化改造項目為背景，研究內容主要分為如下四個部分（1）三維激光掃描儀在掃描作業中會產生精度不符合項目要求的問題，導致后續的維模型精度無法達到要求。本文系統分析了掃描儀的誤差來源，采用單邊法和交叉雙邊法的標定實驗方案，可以較快、較準確的檢驗三維激光掃描儀的精度，為后續數據獲取奠定了良好的基礎（2）傳統的紋理圖片采集方法沒有規則，拍攝的圖片較多，數據量較大，且有時會遺漏部分場景信息。通過對比分析研究前后幾次采集的大量紋理圖片數據，提出了一種快速、全面的紋理采集方法，提高了采集效率，降低了數據量。通過研究降噪、增強特征等算法，對紋理圖片進行處理，獲取了較好的模型顯示細膩感。最后，通過對比實驗分析了上種不同理貼圖方法在模型真實度、內存占用量和操作易程度等力面的影響，得出各個貼圖方法的優缺點及適用范圍，為后續的高質量、快速度的紋理貼圖提供了理論依據（3）針對地面激光掃描儀在點云拼接時出現無法識別標靶球的問題，分析研究了大量其它站掃描的點云數據和標靶擺放位置，提出了相應的擺放規則，提高了識別標靶的成功率和點云拼接效率。復雜的曲面類模型在正向建模軟件中的操作難度較大，且操作復雜，作者通過轉換格式將點云放置在逆向軟件中使用曲面擬合建模方法進行三維建模，提高了建模效率。非規則類模型在通過交集、并集和差集操作時會出現模型消失的問題，經過實驗和研究，詳細提出了其建模步驟，減少了該類問題的出現。團隊協同作業的模型整合階段容易出現材質和模型重復問題，結合項目的建模技術要求提出了相關的模型建模規范，提高了模型整合效率
標簽： 數據融合
上傳時間： 2022-03-17
上傳用戶：XuVshu
大學高等數學 下冊第八章空間解析幾何與向量代數第九章多元函數微分法及其應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數
標簽： 高等數學
上傳時間： 2022-04-01
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統計學習基礎:數據挖掘、推理與預測介紹了這些領域的一些重要概念。盡管應用的是統計學方法，但強調的是概念，而不是數學。許多例子附以彩圖?！督y計學習基礎:數據挖掘、推理與預測》內容廣泛，從有指導的學習（預測）到無指導的學習，應有盡有。包括神經網絡、支持向量機、分類樹和提升等主題，是同類書籍中介紹得最全面的。計算和信息技術的飛速發展帶來了醫學、生物學、財經和營銷等諸多領域的海量數據。理解這些數據是一種挑戰，這導致了統計學領域新工具的發展，并延伸到諸如數據挖掘、機器學習和生物信息學等新領域。許多工具都具有共同的基礎，但常常用不同的術語來表達。【內容推薦】《統計學習基礎:數據挖掘、推理與預測》試圖將學習領域中許多重要的新思想匯集在一起，并且在統計學的框架下解釋它們。隨著計算機和信息時代的到來，統計問題的規模和復雜性都有了急劇增加。數據存儲、組織和檢索領域的挑戰導致一個新領域“數據挖掘”的產生。數據挖掘是一個多學科交叉領域，涉及數據庫技術、機器學習、統計學、神經網絡、模式識別、知識庫、信息提取、高性能計算等諸多領域，并在工業、商務、財經、通信、醫療衛生、生物工程、科學等眾多行業得到了廣泛的應用?！咀髡吆喗椤縏revor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大學統計學教授，并在這個領域做出了杰出的貢獻。Hastie和Tibshirani提出了廣義和加法模型，并出版專著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究領域為：非參數回歸和分類、統計計算以及生物信息學、醫學和工業的特殊數據挖掘問題。他提出主曲線和主曲面的概念，并用S-PLUS編寫了大量統計建模軟件。Tibshirani的主要研究領域為：應用統計學、生物統計學和機器學習。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和投影尋蹤等數據挖掘工具的發明人之一。他不僅是位統計學家，而且是物理學家和計算機科學家，先后在物理學、計算機科學和統計學的一流雜志上表發論文80余篇。
標簽： 統計
上傳時間： 2022-05-04
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摘要：為提高CCD攝像機的成像質量，同時使鏡頭結構緊湊、小型化，在大視場光學鏡頭的設計中，引入標準二次曲面和偶次非球面。根據初級像差理論，分析了非球面的位置、初始結構參數的求解規律。通過理論計算和ZEMAX光學設計軟件的優化，給出工作波長為Q~Q7m、全視場角為80，相對孔徑為1：15的鏡頭設計實例。該鏡頭由7塊鏡片組成，包括一個標準二次曲面和兩個8次方非球面；在40p/mm空間頻率處的MTF值超過Q85，全視場畸變小于3%，像質優良。關鍵詞：CCD攝像機；大視場；光學鏡頭；非球面引言CCD攝像設備在圖像傳感領域的迅速發展，成為現代光電子學和測試技術中最為引人關注的研究熱點之一。在科研領域，由于CCD具有靈敏度高、噪聲低、成本低、小而輕等優點，已成為研究宏觀（如天體）和微觀（如生物細胞）現象不可缺少的工具。在國防軍事領域，CCD成像技術在微光、夜視及遙感應用中發揮著巨大的作用?？傊?，在各類光電成像領域中，它已逐步取代了真空攝像管的成像系統。
上傳時間： 2022-06-23
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上傳時間： 2013-04-15
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標簽： labview
上傳時間： 2013-06-27
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