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背景功率谱的准确识别是确保毫米波车流量检测雷达测量精度的首要问题.本文研究了毫米波交通雷达的工作原理和回波功率性质,并提出了一种新颖实用的背景功率谱识别算法,该算法基于相干平均和有序统计量.文中给出了不同实验环境下的测试结果,结果证明了算法的有效性,背景功率谱的识别精度有了明显提高. 相似文献
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大电流旋转电滑环的研制 总被引:1,自引:0,他引:1
利用旋转电滑环可以实现在转动状态下传输信号和电源动力,并使传输信号和电源动力的电缆不会发生扭绞性损坏,既保证了电缆的收放,又保证了系统的电气连接.介绍了这种新型旋转电滑环的结构、技术指标,重点对产品的设计方案、材料选择、电气参数等进行了分析. 相似文献
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牛奶中的蛋白质含量会影响牛奶的品质,利用高光谱图像的光谱特征信息研究对牛奶蛋白质含量预测的可行性。本文提出一种基于竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)结合多层前馈神经网络(back propagation, BP)的预测建模方法,实验以含有不同浓度蛋白质的牛奶为对象,利用可见光/近红外高光谱成像系统共采集到5种牛奶共计250组高光谱数据,通过实验对比选择采用标准化方法对获取到的吸收光谱预处理,然后采用CARS结合SPA筛选特征波长,得到18个特征波长,建立CARS-SPA-BP模型,经过试验,CARS-SPA-BP模型的训练集决定系数和测试集决定系数R;和R;分别达到0.971和0.968,训练集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)和测试集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)达到了0.033和0.034。研究发现,采用CARS结合SPA筛选的牛奶特征波长建立的多层前馈神经网络模型,其模型预测结果与全波长建模相比并没有明显降低,因此将CARS结合SPA用于波长筛选并且结合BP神经网络基本可以完成对牛奶蛋白质含量的预测。为验证CARS-SPA-BP模型的预测能力,在相同数据环境下,使用较为传统的偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)进行建模,实验结果表明,CARS-SPA-BP相较于PLSR,R;和RMSEP均有明显提升。研究表明,CARS-SPA-BP可充分利用牛奶光谱特征信息实现较高精度的牛奶蛋白质含量检测。 相似文献
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为了解决可见光与红外图像所表现的目标特征不一致的问题,提出了一种红外与可见光图像融合算法.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解,然后提取不同分辨率、不同方向下的小波系数,采用不同的融合算法构造融合图像对应的小波系数,最后利用该小波系数重构融合后的图像.实验结果表明,该算法在红外与可见光图像融合处理中取得了很好的融合效果,有效地将红外和可见光对同一目标所表现出不同的特征、细节融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图象处理系统获取信息提供了基础. 相似文献
78.
提出了一种可调谐的多通道光子晶体滤波器结构,并对该滤波器的滤波特性进行了仿真验证。分析了材料折射率变化对该滤波器滤波性能的影响。仿真结果表明,该滤波器的滤波性能优异,滤波效果符合稀疏波分复用器(CWDM)系统要求。 相似文献
79.
文中主要研究了政府信息公开在电子政务平台下存在的问题,通过对比美国与中国的政府信息公开制度以及电子政务平台下的信息公开现状,分析其安全性,并给出结论和建议。 相似文献
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