光学雷达大气折射误差修正方法研究

光学雷达是靶场试验外弹道测量系统中的主要设备之一.由于大气对光波传播引起的折射效应,使得光学雷达测量中产生折射误差.针对靶场常用的光学雷达系统,根据光波射线在大气中的运行轨迹,利用逐次逼近法得到了实用的光学雷达大气折射误差修正方法.通过对某靶场的实际测量数据检验,证实了该方法的适用性和有效性.目前,该方法已成功地应用于试验靶场,满足了靶场试验的精度要求.     

基于PXI总线的某型舵系统检测设备设计

基于PX I平台,并结合高效灵活的LabVIEW软件组成的虚拟仪器系统完成对某型舵系统的检测。通过使用PX I-6713板卡输出的信号控制系统的工作,并利用PX I-6254板卡采样经系统调理后反馈的各路信号,再利用计算机根据指标来分析判断该系统工作是否正常及各项参数是否符合技术指标要求。     

光发TB系列楼道交换机助力三网融合

EPON＋LAN的方案正成为许多广电运营商建设NGB和三网融合的理想接入方案,但广电特殊的应用环境使得在实际网络接入中会遇到许多的问题,针对湖北广电网络在楼道接入中遇到的种种问题,武汉光发科技有限公司采用多种技术手段研制的TB系列楼道交换机产品,具备缆线供电、多重防雷、智能检测、支持VLAN等特色功能,在广电NGB和三网融合建设中发挥了重要作用。     

可见光面阵CCD响应非均匀性的检测与校正

通过分析可见光面阵CCD的响应非均匀性,提出了一种适用于所有面阵CCD的响应非均匀性检测系统。利用该检测系统对全帧型面阵CCD485进行了辐射定标,建立了面阵CCD485数字图像的灰度值和积分球出口处辐照度之间的响应关系,并描绘了响应度曲线。从定标采集得到的数字图像可以看出灰度值有明显的跳跃,响应非均匀性已经超过了5%,在微光拍照时将严重影响成像的质量,所以必须进行校正。根据面阵CCD响应度曲线来选择非均匀性校正算法,考虑到面阵CCD485的响应度为线性,这里采用了两点校正算法,求出面阵CCD各个像元的校正因子(增益和偏置),并存储到校正矩阵中,通过乘积加法运算把各个像元的信号校正成面阵CCD的平均信号值。实验结果表明,两点校正算法使面阵CCD485的响应非均匀性降低到原来的1/10左右,是一种实用有效的校正方法。     

呼伦贝尔人民广播电台数字音频编播系统

长期以来，广播电台一直沿袭着以开盘录音机等磁记录设备为骨架的电台录播方式。这些设备音频指标低，制作编辑复杂，已长期成为音频系统的瓶颈问题。作为音频记录编辑的载体，如开盘录音带，多次复制损耗大，磁粉易脱落，难以长期保存。我台从1995年开始选购了一些DAT、MD等数字记录设备，这些设备弥补了开盘机的很多不足，但自身仍存在一些缺陷，DAT制作编辑困难，无法随机存储，需要昂贵的专业编辑机，磁带存在磨损问题。MD录音机对使用环境要求严格，否则容易出现盘片无法读出等故障。同时，这些基础磁记录方式的数字设备节目交换只能通过原始的盘、带传递来实现，无法实现信息的有效共享，在当今信息“爆炸”的时代，越来越不能满足电台对信息的共享要求。     

1+X证书制度背景下高职金属材料焊接工艺课程教学改革研究

金属材料焊接工艺作为智能焊接技术专业的核心课程之一,根据特种焊接技术1+X证书体系的相关要求,文章着重探讨了智能焊接技术专业课程中X技能证书与专业课程的衔接,开展以职业核心能力为导向的职业技能等级证书培训课程,课程标准依据职业能力标准的要求确定,形成“组合、层次、梯度”的项目教学内容,开展课程考核评价,确保1+X证书课程模式得到落实,切实提高技术技能人才培养质量。     

综合利用锰矿资源冶炼锰系铁合金

<正>随着时代的发展,社会主义现代化建设、工业化建设和城市化建设进程的加快,矿产资源在各行各业都发挥着重要作用。在矿产资源中,锰的价值在城市现代化建设中的重要性愈发明显,特别是锰系铁合金的制造,锰系铁合金具有增加钢材的强度、韧性、可淬性等优势,一跃成为现代社会发展的重要资源。随着我国化学、冶金、电子等行业对锰系铁合金需求量的增加,锰矿冶炼显得尤为重要。本文主要对综合利用锰矿资源冶炼锰系铁合金进行探讨。     

正交法研究聚合工艺对聚酯低聚物含量的影响

以对苯二甲酸（PTA）和乙二醇（EG）为原料,用直接酯化法在1L小型聚合釜中合成聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）。为考察使聚酯中低聚物含量最小的最佳聚合工艺,以PET中低聚物的提取量为指标,对影响低聚物含量的重要因素——催化剂量、隐定剂量、缩聚温度、缩聚时间进行L9（3^4）正交实验设计。结果显示,缩聚时间和缩聚温度的影响最大,催化剂和稳定剂的影响次之。使聚酯中低聚物含量最小的小釜聚合最佳工艺为催化剂344ug/g,稳定剂400ug/g,缩聚温度275℃,缩聚时间120min。     

基于社交网络的影响力最大化算法

影响力最大化问题研究在给定传播模型下如何选取社交网络中的一组种子用户,使信息通过这些用户实现最大范围的传播。现有算法主要存在2个问题：一是由于影响范围有限、时间复杂度高,难以适用于大规模社交网络;二是仅局限于特定传播模型,只能解决单一类型社交网络下的影响力最大化问题,当使用在不同类型社交网络上时效果较差。对此,基于2个经典影响力传播模型,结合反向影响采样技术,提出一种高效的影响力最大化（MTIM）算法。为验证MTIM算法的高效性,将其与IMM、TIM和PMC等贪心算法,以及One Hop和DegreeDiscount等启发式算法在4个真实社交网络上进行对比实验,结果表明MTIM算法能够提供■近似保证,显著扩大影响范围,并有效提高运行效率。