抛物型等效法研究指数型梯度折射率纤维的成像

本文采用抛物型等效法研究指数型梯度折射率纤维的成像特性。这种方法计算比严格解析法方便,精度比锥形等效法高,且适用范围大。     

基于卷积神经网络的OFDM-UWB信道环境识别

超宽带（UWB）无线通信技术被广泛应用于室内定位领域,其能识别出多径信道中的非视距信道,有助于去除影响信号的非理想因素,提升定位精度。基于OFDM方案的UWB系统,提出一种利用卷积神经网络对信道估计出的信道冲激响应时频图像进行训练,从而识别出信道环境的方法,将信道识别问题转化为图像识别问题,同时分析时频处理参数对识别结果的影响。仿真结果表明,该方法的识别率随通信系统比特信噪比（EbN0）的增加而提升,当EbN0增加至20 dB时稳定在90%,与传统基于支持向量机的信道识别方法相比获得了10%的性能提升。     

Investigations on Structured Polyamide for Laser Sintered Body Armor

Stab resistance body armor (SRBA) is essential in protecting people from knife injuries. The protective parts of traditional SRBA are made of multi-layered ultra-high molecular weight polyethylene (UHMWPE), which causes heavy heat stress for people wearing it. The protective parts of SRBA manufactured using laser sintering (LS) 3D printing technology provide high manufacturing flexibility and low weight. Two different structures, plain plate and pyramid-structured plate, were investigated. The pyramid structure showed much higher stab resistance property then the plain plate, because of the angle and thickness effects. This is the first effort applying the LS technology and polyamide (PA) material (PA 3200) on SRBA. By applying the pyramid structure on the protective layer of the SRBA, the total weight could reduce 30%-40%.     

基于现场可编程门阵列的非周期伪码测控同步系统的实现

扩频码周期与信息码周期之比非周期将会导致相邻的信息码对应的扩频码不同,常规的同步方法不再适用,为解决非周期性直扩信号伪码快速捕获和同步的难题,提出了采用每1／4个码元积分,然后取绝对值相加的方法来剥离信息位,进行伪码粗捕和跟踪,每1／2个码元积分进行位同步,最后将位同步信息进行载波跟踪完成整个同步过程的方法该方法运算速度快,对符号位不敏感,能够消除非周期直序列扩频带来的影响现场可编程门阵列（FPGA）实现结果表明：该方法在信噪比大于-20dB条件下,对伪码长度为1023的M序列非周期直序列扩频,能做到可实现无误码同步性能。     

β-Si3N4晶种的制备和自增韧Si3N4陶瓷

分别以Yb2O3和MgO为添加剂，通过对原始α-Si3N4粉热处理的方法，分别在1700℃和1650℃的温度下，制备出了具有柱状形貌的β-Si3N4晶体颗粒。并将这2种β-Si3N4晶粒在未经酸或碱处理的情况下，作为晶种添加到原始α-Si3N4粉中，采用热压烧结工艺，以Yb2O3作为烧结添加剂，在1800℃下制备了自增韧Si3N4陶瓷材料。研究结果表明，以Yb2O3和MgO为添加剂都可以在较低的温度下获得适合于作晶种的β-Si3N4晶体颗粒。2种晶种引入到Si3N4陶瓷中都可以有效地改善材料的断裂韧性，但晶种中的残留相对自增韧Si3N4陶瓷的高温强度产生了强烈的影响。XRD和TEM分析结果表明，含Mg相的存在是导致Si3N4陶瓷高温强度的剧烈降低和促进晶间相析晶的主要原因。     

结构健康监测系统的数据异常识别

结合机器学习方法对结构健康监测系统采集的原始数据进行初步的自动化分析,以达到降低进一步分析的计算量、提高分析子系统精度的目的.以上海中心和兰州西站监测系统为背景,利用机器学习方法研究数据异常识别问题,优化数据分析预警子系统.使用单变量特征选择提取利于识别的特征向量, 对比分析在结构健康监测中各类支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的优劣,组合利用不同SVM的优势减少异常数据的漏报和误报.该方法已被应用于上海中心和兰州西站的结构健康监测系统中.     

Output feedback control of discrete‐time systems with self‐triggered controllers

This paper is concerned with the self‐triggered output feedback control for discrete‐time systems, where an updating instants scheduler is implemented to determine when the controller is updated. For both the full‐order and reduced‐order observer cases, the updating instants are determined, respectively, where only the information of the estimated state at the current updating instant is required to obtain the next updating instant. It is shown that, with the proposed self‐triggered control schemes, not only the updating frequency is significantly reduced, but also the uniform ultimate boundedness of the closed‐loop system is guaranteed. Finally, a numerical example is used to verify the effectiveness and the merits of the proposed approaches. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

A computational model of topological and geometric recovery for visual curve completion

Computational Visual Media - Visual curve completion is a fundamental problem in understanding the principles of the human visual system. This problem is usually divided into two problems: a...     

基于BBO-SVM的大坝变形预测模型与性能验证

针对大坝监测数据小样本、高维度和非线性的特点,引入支持向量机( SVM) 机器学习方法,采用生物地理学优化算法( BBO) 优化其惩罚因子 c 和核函数参数 g,建立了基于 BBO-SVM 的大坝变形预测模型。结合 2011—2016 年水口大坝 4 个测点共 900 组环境量与效应量监测数据,对模型预测性能进行了验证,并将预测结果与 SVM、PSO-SVM 和 ABC-SVM 大坝变形预测模型进行对比。结果表明: 文中提出的 BBO-SVM 模型不仅预测精度高,且稳定性更好,4 个测点的均方根误差分别达到了 0. 332 0、0. 473 5、0. 405 7、0. 222 8,拟合优度分别达到了 0. 910 4、0. 961 0、0. 962 4、0. 956 9。本研究可提高大坝安全监测成果利用,对于大坝健康状态预测评估具有一定的工程指导意义。     

PPT中动画运行与路径无关的方法

介绍了三种将PPT及其素材打包为一个可执行文件的方法．且动画的运行与路径无关。并分析了其优缺点及适用场合。