RC正弦波振荡电路的教学设计

RC正弦波振荡电路是学生在学习"模拟电子技术基础"课程时,普遍反映比较抽象枯燥的教学内容。本文针对这部分内容,围绕着如何激发学生的学习兴趣进行精心设计,从知识的引入展开,再到知识的深化,采用问题链和仿真手段,逐步推进,取得了较好的教学效果。     

烷基磺酸盐浓度的测定方法及其在浮选中的应用

长烃链烷基磺酸盐、硫酸盐、苯磺酸盐之类的界面活性剂,在非硫化矿浮选中逐渐得到了应用。在浮选理论研究中,常需要研究它在矿物表面上的吸附,以探讨各种因子对矿物可浮性的影响。因此,在现有的条件下,寻找一种简单、快速、准确、设备价格低廉的、适用于测定微量浮选药剂的方法是一直被人们所重视的。     

混合编程在实时超声无损检测中的应用

超声无损检测中数据采集和与电脑之间的数据传输是人机交互进行的,对数据文件的分析也常是在检测之后。为了实现超声数据采集和缺陷类型智能识别的同步,采用了VC++和MATLAB混合编程的方法对采集的超声数据进行实时处理。该方法结合了VC++能直接与计算机硬件交互数据和MATLAB有强大运算能力的优势,对采集的超声数据进行实时分析。并结合小波分析和神经网络进行了实验,证明该方法能实现超声实时检测和缺陷智能识别。     

浅谈“模拟电子技术”课堂语言的运用

"模拟电子技术"是电类专业入门性质的技术基础课,其涉及的内容多,知识点较复杂抽象,学生普遍感觉该课程枯燥难懂,有一些畏难情绪,学习积极性不高,影响教学效果。文章根据"模拟电子技术"课程的内容特点,主要从启发性、生动性、概括性、情感性、幽默性等5个方面介绍课堂语言的运用技巧。经课堂实践验证,教师运用声情并茂、妙趣横生、娓娓动听的课堂语言,可以激发学生的学习兴趣,活跃课堂气氛,启发学生思维,有助于取得良好的教学效果。     

无人机侦察影像去雾处理算法研究综述

针对雾天无人机侦察影像降质严重,影响侦察效果的问题,对图像处理去雾领域的几种主流算法进行了综述。介绍了雾天影像的降质机理,结合无人机侦察的背景对影像特点进行了分析,并分别对基于图像增强和基于物理模型的两大类去雾方法进行了对比分析。对无人机侦察影像去雾处理算法的发展趋势进行了展望。     

混合先验与加权引导滤波的图像去雾算法

目的 图像去雾是降低雾、霾、沙等低能见度成像环境对图像的退化影响,提高图像信息获取质量的过程。为了消除先验盲区,同时进一步提高去雾图像边缘细节的清晰度,提出一种混合先验与加权引导滤波的图像去雾算法。方法 首先改进大气光值估计方法,提高大气光值估计的准确性。然后利用混合先验理论求取双约束区域的大气透射率,一定程度上消除了先验盲区,提高了去雾算法的鲁棒性。最后利用加权引导滤波算法优化透射率图,提高了图像边缘细节的清晰度。结果 本文以通用去雾测试图像和小型无人机拍摄的雾天图像作为实验对象,通过对比分析4种组合步骤算法的复原效果,验证本文各步骤改进方法的合理性与整体算法的优越性。实验结果表明：混合先验理论改善了暗原色先验在明亮区域的失真现象和颜色衰减先验对浓雾处理上的不足,取得了较好的视觉效果;加权引导滤波改善了图像边缘模糊的现象,使复原后的图像边缘细节更加清晰;相较传统算法,本文算法视觉效果更好,去雾图像边缘细节更加明显,综合评价指标均值提升幅度较大。结论 针对有雾图像复原,通过理论分析和实验验证,说明了本文各步骤的改进具有一定的优越性,所提的算法具有较强的鲁棒性。     

对军队院校非现役文职教员岗前培训的思考

随着我军文职人员制度的全面实施,越来越多的社会优秀人才被聘用到军队院校的教学科研岗位担当非现役文职教员。针对非现役文职教员的特点开展好岗前培训工作是军队院校师资队伍建设工作中的重要环节。目前,军队院校开展的一系列教员岗前培训工作,取得了一些经验和成效,但也存在一些不足。针对这些不足,深入分析其产生的原因,探讨相应的解决措施。     

多层碳纤维布复合材料超声检测的有限元模拟

结合飞机复合材料无损检测需求,介绍了多层碳纤维布的材料工艺,分析了超声反射法的基本原理及其特点,并利用有限元方法对超声检测过程进行了数值模拟。通过实验波形和数值模拟的波形进行对比,可以看出有限元分析法对复合材料的超声检测提供了有力的理论依据,在一定程度和范围内可以对实验进行结果预测和评估。同时实验结果表明,超声波检测复合材料检测精度较高,检测效果较明显,可以准确的识别出是否存在缺陷以及判断出缺陷的位置。     

关于提升文职人员业务能力的思考

聘任文职人员是军队用人制度改革的发展趋势,越来越多的文职人员被聘任为军校教员。从分析新型军事人才的培养需求出发,提出了对军校教员业务能力的新要求,并针对文职人员业务能力的不足,初步探讨了提高文职人员业务能力的培养方案。     

一种改进的无人机航空影像配准方法

针对目前无人机航空影像非同源、畸变大、处理量多的问题,提出一种改进的无人机航空影像配准方法;首先利用传统SIFT方法得到特征点,其次利用C均值聚类方法可实现准确的非监督分类的特点,对传统SIFT方法得到的特征点进行筛选,从而得出同名点;最后根据得到的同名点完成待匹配图像的投影变换完成配准;通过实验仿真证明该方法精度有较大提高,且可自适应处理不同图像,是一种有效的无人机航空影像匹配改良方法.