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模型庫(kù)(kù)

  • 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(hù):helmos

  • MASATER-K指令手冊(cè)

    MASATER-K指令手冊(cè)。

    標(biāo)簽: MASATER-K 指令手冊(cè)

    上傳時(shí)間: 2013-10-15

    上傳用戶(hù):木子葉1

  • 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(guò)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(hù):瀟湘書(shū)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(hù):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(hù):啊颯颯大師的

  • 基于AR模型的HIFU無(wú)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(wú)損測(cè)溫 方法研究

    上傳時(shí)間: 2013-11-13

    上傳用戶(hù):eastimage

  • 基于1641的面向信息模型ATE應(yīng)用解決方案

    多年來(lái),自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)經(jīng)歷了從專(zhuān)用型向通用型、開(kāi)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(lái)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(wèn)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(hù):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(guò)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(hù):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(guò)該矩陣的跡與某一門(mén)限值比較來(lái)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(hù):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

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