学用CIRCUIT CAD画电路原理图（上）

一、概述CIRCUIT是一个非常适合初学者使用的电路画制CAD软件,它易学易用、设计电路和编辑元件库都简便快捷。初学者按照本文的介绍进行一定的练习,应能很快掌握用它快速设计电路原理图     

基于极化-空间谱特征的雷达目标检测方法

主瓣压制干扰是当前雷达界面临的重大威胁,具有接收增益大与目标时-频-空域差异小的主要特点而难以抑制,近年来利用极化滤波技术抑制主瓣干扰获得了重要的理论与实践进展,但对于主瓣多点源干扰、主瓣变极化干扰,现有方法仍然难以应对。采用“特征鉴别”的思路,提出一种基于极化-空间联合谱特征的目标检测方法,立足于发射极化分集体制,利用目标回波与干扰信号的极化散射特性差异,将目标检测问题转化为联合谱特征鉴别问题,能够有力提升雷达在主瓣多点源干扰、主瓣变极化干扰环境下的目标检测能力。     

机械系统原理的能量表达方法

原理表达是原理方案设计的首要问题 ,不仅要求能够抽象出物理原理 ,而且还需支持定常和非定常的设计任务。首先建立了机械系统的能量交互模型 ,描述了系统的能量转换关系 ;在此基础上 ,导出了原理方案设计的表达模型 ,转换原理方案设计为能量函数求解问题 ;运用键合图语言描述了机械系统包含的能量关系 ,给出其能量函数 ;最后 ,分析了该能量表达方法的特征 ,并结合具体设计实例说明其应用。     

全位置脉冲氩弧焊在溴冷机上的应用

对全位置脉冲弧焊在溴化锂直燃高发管束上的应用进行了试验，合理选择了焊接工艺规范参数，使产品的质量得到大幅度提高。     

基于姿态与并行化属性学习的行人再识别方法

行人再识别是当前图像识别领域的一个重要研究分支,在取得众多研究成果的同时,在实际场景中的应用也存在诸多挑战。摄像设备和拍摄场景的差异,以及穿着、尺度、部分遮挡、姿态等对行人外观的影响,给行人再识别带来较大的困难。为此,提出一种行人再识别方法,通过基于姿态的并行化属性学习任务对行人姿态信息进行标注,并将其作为语义属性融入到行人再识别任务中,降低实际场景中属性缺失对模型的影响,加速训练过程。实验结果表明,该方法在VIPeR数据集上达到了90%的识别率。     

基于局部结构的多尺度协作表示人脸识别算法

人脸识别在实际应用中,往往存在无法获取足够多的训练样本的情况,而在小样本情况下,协作表示的识别性能会受到严重影响。多尺度块协作表示算法能有效集成不同尺度下的分类结果,但其分类框架中子块的计算是相互独立的,忽略了块之间的结构关系。而局部结构法将图像划分为多个局部区域,每个局部区域的重叠块分布在相同的线性子空间中,该子空间可以反应块之间的结构关系,能提高多尺度块协作表示在小样本下的鲁棒性。因此提出了基于局部结构的多尺度块协同表示算法（Local Structure based Multi-Patch Collaborative Representation,LS_MPCRC）,在Yale B和AR人脸库上的实验结果证明,该算法在训练样本数目较少时具有优秀的识别性能。     

中国与IEC标准架空输电线路设荷载对比

为方便国内输电线路设计人员熟悉和使用IEC规范,本文对IEC设计标准(IEC 60826:2017)和我国设计标准(GB 50545—2010及DL/T 5440—2009)的相关条文进行了较为深入和系统的研究,得到了两种标准在输电线路的设计方法、风荷载计算、冰荷载计算、设计工况等方面的异同。通过研究,揭示了IEC标准下输电线路设计的特点,可作为国外输电线路工程设计的参考。     

基于连续介质热力学的冻土中未冻水含量与温度的关系

许多关于未冻水含量与温度之间关系的经验公式缺乏连续介质热力学理论的证明,且在温度接近0℃时出现奇异,因此不能很好地拟合冻土中未冻水含量与温度之间的关系曲线。从引入未冻水含量作为内变量和与内变量功共轭的相变潜热出发,利用连续介质热力学理论推导出冻土中未冻水含量与负温绝对值关系的理论公式。实验证明,所求得的公式可以很好地拟合冻土中未冻水含量与负温绝对值的关系曲线。     

制冷剂物性计算可视化的实现

借助制冷剂物性数据图表计算制冷剂物性,繁琐、费时、误差大,为此本文给出了程序解决的方法,为制冷剂的热力计算及制冷循环分析提供的图形化计算工具。首先给出了制冷剂物性计算方程,作为程序计算的基础,然后简要介绍了VC＋＋调用Fortran与Matlab混合编程的基本原理,最后以R22为例做了演示。采用的混合编程的方法,比较简单、快捷的实现了该功能,对解决其它类似问题有借鉴作用。     

基于群体智能与K-均值相结合的关键帧提取*

为了从不同类型的视频中有效地提取关键帧,提出基于群体智能与K-均值相结合的关键帧提取方法。该方法首先提取视频的颜色特征向量,利用基于群体智能的聚类方法自组织地对颜色向量进行聚类,得到初始聚类;然后通过K-均值对初始聚类进行优化并加快算法收敛,得到最终聚类;最后,提取每类中距离聚类中心最近的向量对应帧并将其作为关键帧。实验表明,该算法能有效地提取出代表视频内容的关键帧,对镜头的相似性和连续性反映准确。