用最小区域法求直线度误差的探讨

用最小区域法求直线度误差,是在最小二乘法的基础上探讨的一种符合最小条件的新方法。借助于计算机,快速而准确地将直线度误差计算出来。     

一种改进的高动态GPS信号快速捕获算法

用相干平均法进行周期性弱信号检测,要求对信号有一定的先验知识,或通过计算能够确定信号周期,在GPS信号捕获应用中有一定的局限性.基于此,首先改进了传统的相于平矽法,不用确定信号周期,直接对中频信号进行频率补偿,使周期满足一定条件,提高了信噪比;然后结合FFT和平均相关算法各自在频谱分析中的优点,分别将其应用于多普勒频移和伪码相位的确定.通过对GPS实测数据和高动态模拟数据进行仿真实验验证,结果表明该算法运算量与传统的快捕算法相比大大减少,并且在较低信噪比的环境下是有效的.     

红土镍矿原矿性质及其对直接还原焙烧的影响机理

以两种红土镍矿为研究对象,通过光学显微镜、电子显微镜、X射线衍射等手段对试样进行了分析,对比其异同点,并进行选择性还原焙烧实验,研究红土矿原矿性质对其还原焙烧的影响.结果发现,两种试样所含主要矿物相同,载镍矿相同,镍在原矿中分布规律也相似,但由于Fe、Si和Mg含量的差异造成其选择性还原焙烧-磁选结果有很大差异.其原因可能是焙烧过程中铁、镁、钙等阳离子和硅氧离子形成不同硅酸盐,影响了焙烧矿的熔融性和镍的反应活性.     

基于Geant 4对填充液闪毛细管阵列成像研究

基于蒙特卡罗方法的模拟程序Geant 4,分析了填充液闪毛细管阵列长度、子管截面形状、阵列层数等关键参数,给出了针对实验室X光源的毛细管阵列最优化设计;还分析了不同射线入射方向、有无吸光体对毛细管阵列成像的影响;开展了X射线对铝片透射成像的模拟实验,结果表明毛细管阵列能应用于微米量级X射线透射成像.     

基于混合注意力机制和相关性估计网络的点云配准算法

点云配准是对同一物体上采集到的点云数据进行精确匹配,然而传统方法计算成本高,配准精度差.基于神经网络的算法也存在噪声干扰,在类别未见的点云数据上应用时效果不佳.为解决这一问题,本文提出了一种基于混合注意力机制和相关性估计网络的点云配准算法.考虑到点云内部特征的复杂性和点云对变换的随机性,提出一种混合注意力机制来提取关键特征信息,利用残差的方式进行连接,可以得到更具鲁棒性的点云特征.通过相关性估计网络对点云特征进行非线性激励,可以提高表达能力,获取点云对之间更紧密的相关性.在人工合成数据集ModelNet40和真实数据集ICL-NUIM上的仿真实验结果表明,本文算法在大尺度仿射变换下,对掺杂噪声、类别未见点云数据的配准精度有显著的提升,证明了其有效性.