修正的Navier—Stokes方程的再生性质和周期解

本文证明了由提出的修正的Navier-Stokes方程在小外力的条件下对t_1∈(0,T]存在唯一的初始速度分布使得相应的初边值问题的广义解具再生性质:(t_1)=(0)=.从而当外力还是时间t的周期函数时,是周期解.进而证明此周期解以指数方式吸引相应于同一外力但初值可任意的其它解.上述结论的证明基于对广义解v的导数v在空间L~∞(0,T;L~2(Ω))中估计.     

多相脉冲压缩编码波形产生及压缩处理技术

由线性调频信号导出的P3、P4多相码是一类常见的脉冲压缩信号 ,这类信号具有一些有用的特性。主要研究了P3、P4多相码信号的数字波形产生及压缩处理方法 ,提出了两种基于直接数字合成 (directdigitalsynthe sis ,DDS)技术的多相码波形产生方法。分析讨论了几种降低输出旁瓣电平的压缩处理技术 ,即经典的窗函数幅度加权技术、最小二乘幅度和相位加权技术和压缩后两采样滑窗处理技术。给出了一些计算机仿真结果 ,表明了这几种压缩处理技术的有效性。     

数据压缩技术及其在因特网上的应用

多媒体网络技术是目前Internet网应用开发最热门的技术之一,而数据压缩技术又是多媒体关键技术之一.本文简介了多媒体声音、图像压缩技术及其在Internet网上的应用.     

塑料瓶盖的压缩性能研究

本文通过对塑料瓶盖压缩性能检测证明,每一种塑料瓶盖的压缩性能和压缩曲线都具有特征性,塑料瓶盖的压缩性能和压缩曲线可以作为检测塑料瓶盖真伪的重要依据之一.     

发动机的曲轴转速方程及其近似解

从活塞发动机的动力分析中得到本文中的微分一积分方程(4),其中α为曲轴转角,θ为角速度的平方,而ε<<1为总等效转动惯量的倒数。本文利用压缩映象原理和摄动方法证明了所得方程解的存在性和唯一性,并给出了这个解的渐近展开。     

高温遇水冷却岩石循环加卸载力学性能试验研究

为研究高温遇水冷却后不同岩性岩石在循环加卸载条件下的物理特性和力学响应特征的变化规律,对高温遇水冷却后的花岗岩、大理岩及绿砂岩试件分别开展了单轴压缩和循环加卸载试验. 结果表明,当加热温度超过400 °C后,三类岩石的体积增长率显著增加,400 °C可以作为三类岩石物理参数发生突变的阈值温度.总体上,三类热处理水冷却岩石的单轴抗压强度随温度的升高而降低,但花岗岩在200 °C温度处理后峰值强度比常温时有所增加. 在循环荷载作用下,花岗岩滞回曲线接近于线性,上限应力较高且不可逆变形小;而绿砂岩和大理岩的上限应力低于花岗岩且变形较大.相同温度热冲击下滞回环宽度大小顺序为绿砂岩>大理岩>花岗岩.随循环次数的增加,三类高温遇水冷却岩样的塑性变形减小,弹性模量增大,试件强度较单轴压缩均有提高;随温度升高,破坏面裂纹更为发育,破裂岩屑更为细碎.      

基于变换域注意力机制的压缩伪影去除的方法

图像有损压缩过程往往会导致图像质量退化,使图像出现压缩伪影。针对现有基于深度学习的方法缺乏对联合图像专家组(Joint Photographic Experts Group,JPEG)压缩算法先验信息的利用,提出一种基于变换域注意力机制的去伪影方法。该方法利用卷积神经网络在像素域和离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域分别提取特征,再将双域学习的特征信息进行融合。利用量化表设计了DCT注意力机制,该模块根据DCT系数的损失程度给予各频率系数不同的权值,使网络自适应补偿量化引起的误差。于此基础上,在像素域引入通道注意力机制,从而更好地利用量化表的先验信息。在主要数据集上,提出的去伪影方法以固定的模型参数对多种质量因子的压缩图像进行伪影去除实验。实验结果表明,所提出的方法在各评价指标和主观视觉上取得较好的效果。     

稻壳灰改良盐渍土力学特性及抗冻性的研究

在西北季节冻土区广泛分布着盐渍土,其在空间分布上连续性差,工程性质极其不稳定;且浅层盐渍土受冻融作用的反复影响,其力学性质长期处于动态的变化之中,给工程设计与建设带来了极大的挑战.鉴于此,通过压缩试验及无侧限抗压强度试验,研究稻壳灰对盐渍土的改良效果.结果表明,稻壳灰可以显著地改善盐渍土的压缩特性,并提高其无侧限抗压强度,且改良土的压缩系数与抗压强度之间呈现出负相关的线性关系.随着掺灰量和养护龄期的增加,改良土的压缩系数不断减小,无侧限抗压强度呈现出不断增加的趋势,最大可增加4倍左右.以抗压强度损失率为指标对改良土的抗冻性进行了评价,发现改良土的抗冻性随着掺灰量的增加呈现出先增强后减弱的趋势,且在15%的掺灰量时,其抗冻性效果最显著;相对而言,养护龄期对于改良土的抗冻性影响较小.     

基于压缩感知的在线多示例学习目标追踪

近年来提出的多示例学习算法在一定程度上能够克服模板漂移问题。然而,在线学习需要获取足够多的有用数据才能达到稳定的追踪效果,但是这却增加了算法的复杂度。为了解决这一问题,在压缩感知理论的基础上,运用随机观测的方法对多尺度图像特征进行降维,提取的这些低维特征中包含大量的有用信息。因此,我们提出的算法是先利用压缩感知理论提取目标特征之后,再使用在线多示例学习算法分类器对这些特征进行分类从而实现目标的稳定跟踪。通过对不同的图像序列进行实验,结果表明基于压缩感知的在线多示例学习算法对实时的目标追踪有很好的适应性。     

有绝热放大的色散缓变光纤中孤子的有效压缩

提出了一种快速绝热压缩光孤子的新方法,即用色散缓变光纤和绝热放大两者组合压缩光孤子。利用变分法求解了光孤子在这种组合系统中传播所满足的非线性Ｓｃｈｒｏｄｉｎｇｅｒ方程;在绝热情形下,获得了孤子脉宽演化的解析表达式,解析结果与数值模拟符合甚好。