目标探测精度正态分布偏峰度检验设计及应用

在新型目标探测设备的鉴定试验中,往往出现精度超差需要现场整改的问题,为此首先需要进行各误差序列试验数据的统计分布的偏度和峰度检验.经过对大量目标探测试验数据实地使用了Excel和Origin等数据处理、绘图软件,比较多种方法后,得出了试验精度数据符合正态分布的程度以及偏差大小,减少了大量浪费试验航次,缩短了试验周期,得到偏度√b1和峰度b2联合检验方法合理可行的结论.提高了数据处理可信度,可广泛应用于武器装备的试验数据处理与分析实践.     

目标探测精度相关分析的设计与应用

为降低某些参数对目标探测精度的影响,采用相关分析的方法,对大量数据的样本协方差、多元及等级检验进行了分析.得出探测精度与误差类别显著相关,绝大多数探测距离与精度一次差不相关或弱相关的结论.实验中采用相应技术措施后,精度提高5%,试验周期缩短近1/4.     

机电产品可靠性试验数据分布的模糊识别

针对确定机电产品可靠性试验数据分布类型时具有不确定性这一特点,把模糊数学引用到统计推断的数值分析方法中,提出了一种模糊识别方法。经过大量试验数据的分析处理,证明该法简便易行,具有较高的准确性。     

水下目标探测中的激光技术

通过对声波与光波在水中传播特点的分析以及声、光两种探测方式的比较,表明了激光在水下目标探测中的独特优势和应用前景。根据存在的问题,对水下探测中采用的关键技术进行了具体分析。     

可靠性试验数据分布类型的综合判别法

由于目前常用的数据分布类型判别方法如图分析法、树叶图法等都有一定的局限性,笔者在综合前人研究成果的基础上,提出了一种较为全面的判别方法——综合判别法。这种方法建立在相关系数法,似然比检验法以及峰度和偏度法三种方法的基础上,充分利用了试验数据本身所包含的信息,考虑较为全面,该法具有较好的判别效果。     

目标探测精度试验的样本和航次数量设计及其应用

在新型目标探测设备精度鉴定试验中,从动态精度试验样本、估值精度、航次数量分析入手,使用Excel,Origin等数据处理和统计分析软件进行试验设计.通过比较多种方法.确定了海上靶场目标探测精度专用的系统误差、随机误差、百分误差的设计方案.经过众多试验验证,得到了可行、实用的结论.选择一定的置信度,可以缩短试验周期50%～90%,可广泛应用于武器装备试验的数据处理与分析实践.     

多波段光学探测系统的探测概率研究

针对光学联合探测子系统探测概率的不同特点,提出一种新的系统工作模式,使系统的最终探测概率有较大提高。当子系统的探测概率均比较低时,直接对子系统的探测数据进行融合,可以获得较高探测概率;当各子系统探测概率相差较大时,可先对探测数据进行选择,然后再进行数据融合,这样可以在总探测概率减小不大的情况下,使虚警概率明显降低。     

关于雷达目标探测的认识及研究

雷达作为一种较为典型的电子信息系统,在实践中应用较为广泛.对此本文主要对雷达目标探测的相关内容进行了简单的探究,希望可以加强人们对其认识以及研究.     

探地雷达C-scan数据中直接目标检测与定位研究

通过分析探地雷达C-scan数据的特点,得出C-scan数据方差与平方和特性包含了目标有无及位置信息,根据这一特点,提出了一种在C-scan数据中直接进行目标检测与定位的方法。通过对实测数据进行处理,结果表明所提方法取得了较好的效果。     

厚板焊接残余应力的测试

运用条形切割法 ,对桥梁、建筑等结构设计中常用的厚板焊接箱形杆件等构件的残余应力分布进行实例测试 ,通过对测试数据的分析整理 ,得出厚板焊接箱形杆件和 T形杆件截面纵向残余应力分布情况 ,为进一步总结焊接结构的残余应力分布规律提供了基础 .     

缩微智能车目标检测系统的设计与仿真

为实现对车辆前方目标检测,提出并模拟了一种对缩微智能车前方目标进行检测的方案。在交通沙盘中,搭载ARM9开发板的缩微智能车,通过多种传感器数据融合采集缩微智能车的前方目标信息,然后再对数据进行集中处理。处理过程包括对视觉数据进行行人识别、对雷达数据进行目标状态分析,以及对通信数据进行分包,最后将数据包发送到监控平台完成前方运动目标信息的实时显示。仿真结果表明：该系统实现了对缩微智能车前方目标信息的实时采集,其采集精度和系统稳定性优于传统的目标运动信息采集系统。     

一种动态目标检测与跟踪的方法研究

对于远距离、小目标的判读其传统方法通常是采用胶片或录像带记录图像,然后人工标定和判读.本文针对靶场中靶标检测存在的问题,提出了给予图像处理技术的靶标检测方法.首先介绍了静态靶标检测方法,然后提出了动态靶标的跟踪策略.测试结果表明,本文提出的方法和策略,可以满足靶场靶标检测和定位的实际需要.     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

将数据挖掘技术应用于入侵检测系统中,以从海量数据中提取出对用户有用的数据,提出了采用数据挖掘技术的入侵检测系统的结构模型.     

数据挖掘在入侵检测中的应用

为进一步建立自适应能力强、智能程度高的入侵检测系统,分析传统入侵检测中存在的问题,介绍入侵检测中的数据挖掘关键技术,最后提出一种入侵检测中的数据挖掘模型。     

一种基于局部特性的红外弱小目标检测方法

针对红外图像弱小目标检测程序复杂和虚警率高的问题,提出了一种基于局部特性检测红外弱小目标的方法.该方法主要根据待检测像素点局部灰度比、局部灰度差、局部能量比以及局部能量差值的大小进行目标检测,避免了传统方法需对红外图像进行背景预测、图像增强等处理,有效地改善了低信噪比下红外图像小目标的检测性能.通过仿真实验对该方法与2种传统方法进行了测试和对比,证明了该方法的有效性和优越性.     

数据分布模型的应用研究

分析和研究了一种分布式数据模型的策略 ,利用聚类分析算法和智能 Agent技术 ,对相关数据进行聚类统计 ,按照同类数据聚合的原理 ,决定需调整和转移的数据 ;在此基础上 ,提出了系统集成中数据分布不合理时的数据动态转移 ,以及在数据转移过程中 ,异种数据库之间的数据格式转换等问题的解决方案     

图象序列动目标检测

介绍了图象序列分析方法在复杂背景下低对比度目标检测及目标识别中的应用，着重讨论了最大熵目标检测与卡尔曼滤波滤除伪目标，并给出图象仿真结果和硬件设计框图。     

在Multisim7中放大器动态指标测试

介绍了在Multisim7中进行放大器动态指标测试的方法,指出了在放大器动态指标测试中的注意事项,并将部分测量值与计算值进行了比较,结果验证了该方法的可行性与有效性。