如何让Android手机运行更流畅 教你两招清除无用的系统服务

Android系统带来了强大的功能,也将智能手机推进到了一个新的高度。不过,由于硬件性能相对较低,抑或手机厂商或运营商对Android系统进行了定制,以致不少Android手机的运行速度变得十分缓慢。于是,有些人尝试通过对Android系统进行优化设置,让手机重拾操作流畅的感觉……     

3DsMax三维设计课程"项目教学法课程改革"的探讨

项目教学法是师生通过共同实施一个完整的项目工作而进行的教学活动,在中职学校采用项目教学法对于提高学生的理论和实践水平有着很重要的意义.本文将项目教学法引入到3DsMax三维设计教学中,最大限度地将理论与实践有机地结合,对如何提高学生的职业技能水平作了进一步的探索.     

基于C8051F320的数据采集系统USB接口设计

USB接口具有安装使用方便、易于扩展等优点,因而在教据采集与传输领域得到广泛应用.提出了一种基于C8051F320的数据采集系统USB接口设计方案,利用此方案完成了USB设备的硬件连接及其驱动程序设计,并成功应用于仓库视频监控系统中.     

利用Matlab计算纯物质蒸气压

以对应态基团贡献法CSGC-RE方程为模型,利用Matlab优化程序,以烷烃为例说明Matlab在计算纯物质蒸气压的应用.对包括烷烃、烯烃、环烃、芳香族、卤代烃、含氧物质、含硫物质、含氮物质等22类533种物质计算后误差分布进行了统计,计算结果表明这种方法是有效的,而且大大减轻了进行复杂算法设计的工作量.     

战斗机空气循环系统故障诊断方法的仿真研究

现代战斗机的飞行包线范围较大,飞行条件严苛多变,机载电子设备的功率密度也在不断增加,为了保证飞行员安全舒适,保障电子设备可靠工作,空气循环系统的可靠性问题亟待解决.为此提出了一种战斗机空气循环系统的故障诊断方法,方法基于BP神经网络.首先,对空气循环系统进行故障分析,选取热交换器和涡轮为典型故障部件,以二者的效率为故障特征值.其次,对空气循环系统的四种典型故障模式进行仿真,由仿真得到的数据训练BP神经网络,实现故障模式识别.诊断结果表明,方法具有良好的准确性和自适应性,能够成功诊断空气循环系统的典型故障.针对战斗机空气循环系统提出的故障诊断方法合理,对系统的可靠性研究具有重要意义.     

一种基于功率谱重心的自适应特征信息提取方法

提出一种基于功率谱重心的自适应特征信息提取方法.该方法通过对不同状态转换过程中的灵敏度分布进行分析获得特征功率谱,然后计算特征功率谱的重心频率以及自适应加权系数,对特征功率谱进行自适应加权计算获得特征信息.文中给出了将自适应特征信息提取方法应用于磨煤机噪声信号特征提取的实例,对比分析了采用不同特征信息提取方法的效果.仿真结果表明,所提出的自适应特征信息提取方法能够准确剔除无效信息,自主适应运行工况变化,具有较好的灵敏度和线性度,为提高软测量模型的预测精度和泛化性能提供了保证.     

聚能装药对双层板的动态响应分析

聚能爆炸的过程是非常复杂,很难进行精确的解析分析,通过实验手段研究则耗资过于巨大,所以数值分析是有效的近似手段.对于聚能射流对靶板的作用的研究比较少.ALE单元算法是一种比较新的有关流固耦合的算法,因此利用非线性有限元ANSYS/LS-DYNA软件中ALE算法,分别计算两种装药形式(圆锥形装药和球缺形装药)对双层板破坏的动力响应,分析了各计算结果,对比了破口,位移以及应力等变量.得到结论:圆锥形装药在纵向上的破坏要强于球缺形装药,然而球缺形装药能产生更大的破口.     

基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法

传统目标检测大多基于摄像头采集图像进行,虽然近些年出现了许多优秀的检测网络,但在复杂场景下,仍存在大量漏检、误检等问题。针对这些问题,提出了一种基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法。首先将毫米波雷达数据进行扇形点云柱编码（Fan-shaped Cloud Pillar Code,FCPC）,将其转换为前景伪图像;然后,再将其通过坐标关系映射到像素平面,使用卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）对两者特征数据进行融合;采用Yolov4-tiny对融合特征进行检测,并引入Focal Loss对原损失函数进行改进以解决正负样本不均的问题。在Nuscenes数据集上进行模型验证与对比,结果表明,该算法在复杂场景下相比其他单传感器检测算法如Yolov3、Efficientent以及Faster-RCNN等,无论平均检测精度(mean Average Precision,mAP) 还是每秒检测帧数(Frames Per Second,FPS)都有明显的提升。     

微弱光信号的量子增强接收优化方法(特邀)EI北大核心CSCD

在经典理论框架下,相干探测性能受限于散粒噪声对应的标准量子极限,而量子增强接收技术通过引入位移算子,采用关联的方式将经典的平衡零拍/零差探测转化为光子数态的测量,理论上可以突破标准量子极限并不断逼近Helstrom极限。无歧义量子态识别(Unambiguous State Discrimination,USD)是量子增强接收常用的识别判决策略之一。然而,由于微弱光信号的能量有限,传统的USD量子增强接收方法的适用微弱信号范围较小,微弱信号识别的错误率较高。提出了一种QPSK调制量子增强接收的混合测量优化方案,该方案首先通过二态零差测量将QPSK相干态的区分转化为BPSK相干态的区分,然后通过BPSK量子增强接收测量实现相干态的无歧义识别。仿真表明,混合测量方案在平均光子数在3.2~11.3之间优于经典的外差测量方案,而且比传统QPSK量子增强接收方案具有更大的适用信号范围。     

车载无线电台同址干扰测试与分析

同址干扰是车载、舰载、机载无线电通信中面临的一个重要问题,针对同址干扰对复杂通信系统的影响提出了一种有效的测试和分析方法;首先对车载电台的各种天线进行了耦合度测试,从实验和仿真两方面阐述了同址干扰的严重程度,为进一步定量分析同址干扰的影响,构建了有线测试平台;在需求分析基础上,详细介绍了平台的组成,并以短波、超短波电台为对象,通过大量现场实验,深入分析了误码率,同址工作电台的频率间隔和功率之间的相互关系;研究表明,同址干扰的定量分析是设计车载通信系统,合理分配电台工作参数的关键环节。