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光波束形成网络是光控相控阵雷达中的重要组成部分,有助于提升系统的宽带宽角扫描能力。利用光开关的切换,改变各收发通道间的相对延时量,从而实现波束指向的变化。在常用的技术中,色散延时是一种简洁的光波束形成实现方法,而色散线性项仅适用于色散量小且通道数少的情况。随着延时量的增加,非线性色散延时积累,会引起波束畸变。因此引入相对色散斜率(RDS)作为其非线性因子,并通过调整商用激光器波长来抵消色散介质的非线性效应。当RDS为0.003 nm?1时,激光器阵列的最大波长间隔从0.796 nm “拉伸”到0.862 nm,波长也整体“平移”?0.31 nm,修正波长与商用激光器波长的最大调整量为0.2 nm,可满足商用波分复用器的通带带宽,大扫描角时主瓣与副瓣之比从5 dB提升至12.9 dB。通过分析,RDS数值越小,激光器波长的修正量越小。因此,RDS是选择色散介质和调整激光器波长的重要参数,从而能够恢复波束畸变,以提升相控阵系统的成像、识别能力。 相似文献
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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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针对现有矿用电动机振动信号故障特征提取方法存在依赖参数设置、频率混叠、信号失真等问题,提出了一种基于双树复小波变换的矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法。利用双树复小波变换对采集的矿用电动机振动信号进行分解,得到各层双树复小波系数,并采用软阈值滤波对各层双树复小波系数进行滤波处理,滤波处理后的双树复小波系数经双树复小波变换重构获得去噪信号。应用结果表明,该方法能有效去除电动机振动信号中噪声,提取的早期故障特征能很好地反映电动机实际运行工况,为电动机早期故障诊断提供了有效依据。 相似文献
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文章结合某堤岸工程实际,针对该工程中的水泥搅拌桩实施过程存原问题展开探讨,旨在为同类工程提供参考实例。 相似文献
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针对现有技术中输送系统控制不稳定、控制能力低下等问题,本文提出基于工业CAN总线的输送系统集成化控制.在控制系统CAN通信节点利用代码进行数据的转化,通过emit关键字将数据绘制成显示曲线,由输入的代码不断对系统数据进行刷新,实现了输送系统的实时监控,提高了系统运行的安全性.通过时间同步技术将SAEAS6802时钟同步协议与时钟修正算法相结合,有效地对数据处理时间和接收时间进行校正,减少了数据接收误差,提高了时间同步精度.实验结果表明,本文研究方法提高了输送控制系统的运行安全性和可靠性. 相似文献