地方时与区时在电离层研究中的差异

本文指出混淆地时与区时两个时间概念在电离层研究中带来的差异的严重性，建议使用地方与区时这两个名词，而抛弃“本地时”和“当地时”等容易引起混淆的名词。     

中国传统装饰艺术在数字绘画艺术中应用初探

数字绘画技术主要应用在商业插画、科普插画、少儿插画、游戏人物及场景设定等方面,其中又是在动画与游戏中应用最广,让数字绘画艺术更好地为我国的文化创意产业服务,向世界展示出具有本民族特色的文化艺术产品,中国的传统装饰艺术将是其取之不尽的艺术宝库。     

一种自适应的仿生图像增强方法:LDRF算法

为了研究基于人类视觉系统特性(亮度自适应特性和视网膜神经元感受野非经典侧抑制特性)的仿生图像处理方法,增强仿生图像增强算法的自适应性,提出了一种新的自适应仿生图像增强算法——LDRF算法.LDRF算法首先建立参数对数模型对图像全局亮度进行自适应调整,然后采用三高斯动态滤波进行局部细节增强,引入Wal-lis算子建立增益因子模型,使局部细节增强具有自适应性,最后通过线性变换恢复图像彩色信息.在大量图像上进行对比实验和分析.实验结果证明,LDRF算法能够避免过增强现象,并且针对不同大小、不同内容的图像能够自适应地进行图像增强,取得了较好的效果,提高了仿生图像增强算法的实用性.     

基于本体的BML命令语义标注方法

作战管理语言（Battle Management Language,BML）是一种无歧义的语言规范,用于解决指控和仿真系统间的互操作问题。针对BML命令缺乏语义信息,难以被计算机理解和自动处理的问题,分析了BML的五视图体系结构,引入了BNF形式化语法,并在此基础上提出了一种语义标注方法,对命令中的对象、时间和地理位置等要素进行标注,然后整合各要素来表达整条命令的语义,系统通过解析标注文档可以实现对命令的无歧义理解,最后给出实例予以说明。论文为表达BML命令的语义提出了一种借鉴思路。     

Device-physics-based analytical model for SET pulse in sub-100 nm bulk CMOS Process

Through revising the process of charge collection for reversed drain-bulk junction,a bias-dependent SPICE model is proposed which includes the bipolar amplification effect that cannot be ignored in PMOS.The model can capture the plateau effect,and produce current and voltage pulse shapes and widths that are consistent with TCAD simulation.Considering the case of connecting load,it is still valid.For combination and sequential logic circuits,the SET pulsewidths and LET upset threshold from SPICE model are consistent with TCAD simulations.     

BOSCH伺服控制系统在ZJ19B卷接机组中的应用

介绍BOSCH伺服控制系统成功应用于ZJ19B卷接机组传动系统中,使机器供丝、供纸、刀头、嘴机部分各个电机的运行更加稳定,控制精度显著提高;减少因控制精度不够而引起的非正常停机次数,提高机器的有效作业率,节约原料;同时使烟支的重量、圆周、紧头等各项指标合格率显著提高。     

我国信息安全发展回顾及“十二五”发展对策研究

为应对以网络空间为载体的虚拟社会带来的安全挑战,我们应加快推进信息安全发展和网络信任体系建设,加速构建我国信息安全保障体系。文章详细论述了我国信息安全发展现状,深入分析了信息安全发展形势,结合我国实际情况提出了我国信息安全"十二五"发展思路、目标和战略重点。     

TDR特性阻抗测试技术应用

当传输线的阻抗不连续时,将会产生多重反射,并破坏电路系统信号的完整性。通常使用时域反射计法（TDR）测量传输线的特性阻抗值。TDR法测试具有快速、简单、经济、实用、精度较高的特点。该测试方法又分为单端测量和差分测量两种,目前,单端测量的结果比较稳定,也较为常用。     

基于最小二乘支持向量机的声波测距系统消噪处理

针对声波测距系统噪声复杂,淹没在噪声中的回波难以检测的问题,以机器统计学习理论为基础,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立系统模型,实现了声波测距系统异常值的预测和噪声的消除,并与传统的时间序列分析方法建立的自回归滑动平均求和模型(ARIMA)的消噪效果进行了仿真对比。仿真结果表明,利用最小二乘支持向量机建立的模型预测精度高,能有效地抑制声波测距系统中的噪声。     

基于非下采样Contourlet变换的指纹图像超分辨率重建

非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT)采用非抽样金字塔结构和非抽样方向滤波器组构成,具有Contourlet变换所不具备的平移不变性、较高冗余度等优良特性,而且能够克服伪吉布斯现象。图像经过非下采样Contourlet变换后分解成多尺度、多方向的细节信息,这些细节信息代表了图像不同频带不同方向的特征,这就简化了系数之间的关系。基于学习的超分辨率重建算法具有整体的预测性,将非下采样Contourlet变换和基于学习的算法相结合,在一定程度上提高训练精度。针对指纹图像的实验证明该算法具有良好的性能,重建的图像纹理性细节信息较好,基本保持了原指纹图像的特征点,更接近于原始的高分辨率图像。