精确提取InSAR时间去相关分量的方法

提出了一种干涉合成孔径雷达(InSAR,Synthetic Aperture Radar Interferometry)回波信号时间去相关分析的新方法,该方法主要包括三个步骤:采用自适应区域增长算法(IDAN,Intensity-Driven Adaptive Neighborhood)估计所有干涉子集的相干性;利用迭代最小二乘去除估计量偏差;采用相干性分解技术对无偏样本相干性进行分离,获得精确的时间去相关分量.以美国南加州洛杉矶地区的ENVISAT ASAR数据集为例,对新方法和现有方法进行了比较研究.结果表明,新的融合算法能够获得更加可靠、精度更高的时间去相关分量,并具有非阈值和近乎完全的自适应性.本文的研究将有利于改善与时间相干性有关的地球物理参数反演,也有利于地表变化周期性和随时间变化的气候环境实时监测等.     

人脸识别技术综述

文章首先对人脸识别技术进行了介绍,其次回顾了人脸识别研究的发展历程及识别方法的基本分类,然后对当前主流的人脸识别方法展开了详细的论述,最后提出了人脸识别技术面临的问题及研究方向。     

大数据时代运营商分析支撑域转型的实践与思考

大数据时代,随着业务和管理模式向“数据驱动型”转变,运营商分析支撑域的支撑模型和支撑模式也发生了转变。制定了分析支撑域规划,如构建云化ETL、MPP数据库、能力服务中心、大数据运营支撑平台等IT基础设施,实现转型。同时,提出了分析支撑域在IT、管理和核心竞争力方面的实施思路。     

Sensitivity aware NSGA-II based Pareto front generation for the optimal sizing of analog circuits

This paper deals with multiobjective analog circuit optimization taking into consideration performance sensitivity vis-a-vis parameters' variations. It mainly considers improving computation time of the inloop optimization approaches by including sensitivity considerations in the Pareto front generation process, not as a constraint, but by involving it within the used metaheuristic evolution process. Different approaches are proposed and compared. NSGA-II metaheuristic is considered. The proposed sensitivity aware approaches are showcased via two analog circuits, namely, a second generation CMOS current conveyor and a CMOS voltage follower. We show that the proposed ideas considerably alleviate the long computation time of the process and improve the quality of the generated front, as well.     

Kernel propagation strategy: A novel out-of-sample propagation projection for subspace learning

Kernel matrix optimization (KMO) aims at learning appropriate kernel matrices by solving a certain optimization problem rather than using empirical kernel functions. Since KMO is difficult to compute out-of-sample projections for kernel subspace learning, we propose a kernel propagation strategy (KPS) based on data distribution similar principle to effectively extract out-of-sample low-dimensional features for subspace learning with KMO. With KPS, we further present an example algorithm, i.e., kernel propagation canonical correlation analysis (KPCCA), which naturally fuses semi-supervised kernel matrix learning and canonical correlation analysis by means of kernel propagation projections. In KPCCA, the extracted correlation features of out-of-sample data not only incorporate integral data distribution information but also supervised information. Extensive experimental results have demonstrated the superior performance of our proposed method.     

光电材料的俄歇电子谱分析

俄歇电子能谱(AES)是测定固体表面元素组分的分析技术。由于AES具有很高的空间分辨率和表面灵敏度,并可以通过离子束溅射刻蚀获得组分深度剖面分布,所以它在各种材料,特别是微电子材料、光电子材料和纳米薄膜材料的分析中应用广泛。文章详细地介绍了PHI595型多探针俄歇电子能谱仪及其在光电子材料分析中的应用。     

半导体激光器焊接的热分析

为了解决大功率半导体激光器的散热问题,利用有限元软件ANSYS,采用稳态热模拟方法,分析了半导体激光器内部的温度分布情况,对比分析了In、SnPb、AuSn几种不同焊料烧结激光器管芯对激光器热阻的影响。由模拟结果可见,焊料的厚度和热导率对激光器热阻影响很大,在保证浸润性和可靠性的前提下,应尽量减薄焊料厚度。另外,采用高导热率的热沉材料和减薄热沉厚度可有效降低激光器热阻。在这几种焊接方法中,采用In焊料Cu热沉焊接的激光器总热阻最小,是减小激光器热阻的最佳选择。通过光谱法测出了激光器热阻,验证了模拟结果,为优化激光器的封装设计提供了参考依据。     

基于分数低阶统计模型的自适应滤波器组谱估计方法

 本文研究了一些自适应滤波器组谱估计方法(AFSE)在对称alpha-stable噪声(SαS)环境下的性能.提出了三种新的基于分数低阶统计模型(FLOS)的自适应滤波器组谱估计方法(AFSE_-FLOS).这些新方法是基于分数低阶协方差(FLOC),因此在对称alpha-stable噪声环境下比基于二阶和一阶统计模型的方法估计性能好.计算机仿真结果表明这些基于分数低阶统计模型的新方法在对称alpha-stable噪声环境下的性能比对应的基于二阶和一阶统计模型的方法性能好,在高斯噪声环境下,与其对应的方法性能相似.     

电子产品的故障分析技术

文中简单介绍电子产品的故障分析技术,着重介绍如何开展故障分析,以确保故障信息的正确性和完整性,达到改进产品质量的目的。     

基于TOP Switch Ⅱ的开关电源设计

介绍以TOP227Y为核心制作实验反激式稳压电源的工作原理,通过TL431与光耦PC817闭环反馈来控制TOP控制端电流大小,改变脉冲占空比,使开关电源在负载变化和输入电压变化时能量状态、电路状态的稳定。合理改进变压器设计以及制作工艺,减小开关电源电磁干扰,减小输出电压的纹波含量。