激光诱导铅等离子体的自吸收时空分辨特性研究

利用一价铅离子谱线和原子谱线,在延迟时间0-360 ns内对铅等离子体自吸收的时空特性进行了研究.通过改变靶材距离及观察不同的延迟时间,发现铅等离子体不同的特征谱线的自吸收行为存在很大不同.从实验图像中可明显的看出,等离子体形成初期,铅离子和铅原子表现出不同的线型的变化.铅离子（220.26nm）出现了红移,而铅原子（280.20 nm）出现了蓝移.靶材距离焦点位置不同时,不同的特征谱线,不仅自吸收持续时间不同,而且自蚀最强点出现的时间点也不一样.所以在利用某特征谱线进行定量分析时,若选择合适的延迟时间和靶材位置,可有效地减小或削弱自吸收的影响.笔者还对铅等离子体不同特征谱线自吸收行为进行了解释.     

随机变分不等式和随机相补问题

在Hilbert空间的框架下,引入和研究了一类随机变分不等式和随机相补问题随机解的存在性问题.     

正交胶合竹板单面火损后力学性能试验研究

为研究正交胶合竹板单面火损后的力学性能,通过对12块试件进行承载力试验,分析了不同火损时长、不同阻燃处理方式对正交胶合竹板炭化性能和残余承载力的影响.结果表明,相同阻燃处理方式下正交胶合竹板的炭化程度随火损时长增加而增加,残余承载力随火损时长增加而降低.当火损时长相同时,不同阻燃处理方式下正交胶合竹板的炭化速度由高到低...     

融合深度特征和FHOG特征的尺度自适应相关滤波跟踪算法

为了解决核相关滤波跟踪算法在复杂场景下跟踪效果差的问题,提出了一种融合深度特征和尺度自适应的相关滤波目标跟踪算法。首先,通过深度残差网络（ResNet）提取图像中被跟踪区域的深度特征,再提取目标区域方向梯度直方图（FHOG）特征,通过核相关滤波器学习,分别得到多个响应图,并对响应图进行加权融合,得到跟踪目标位置。其次,通过方向梯度直方图（FHOG）特征,训练一个PCA降维的尺度滤波器,实现对目标尺度的估计,使算法对目标尺度发生变化有很好的自适应能力。最后,根据响应图的峰值波动情况改进模型更新策略,引入重新检测机制,降低模型发生漂移概率,提高算法抗遮挡能力,在标准数据集OTB100中与其他7种目标跟踪算法进行比较。结果表明,相比原始KCF算法,改进后的KCF算法精准度提升了29.4%,成功率提升了25.9%。所提算法实现了对跟踪目标位置的精准估计,提高了尺度自适应能力和算法速度,增强了算法抗遮挡能力。[JP]     

软件工程监理中多目标计划优化决策的探讨

提出了软件工程监理过程中多目标网络计划优化的数学模型,在该数学模型中构建了软件工程监理的多目标决策问题的目标函数,具体分析了软件工程监理过程中工期、费用和资源这三个主要控制目标,采用AHP层次分析法确定各目标的权重分配,以求较好地解决多目标网络计划的优化决策.     

利用本征正交分解的非线性Galerkin降维方法

提出了一种利用本征正交分解(POD)的非线性Galerkin方法,用于复杂流体动力系统的低维建模.该方法将满足流场边界条件的正交基(POD模态)张成的完备空间分解为有限维(低阶模态)子空间和无限维(高阶模态)子空间,并采用近似惯性流形逼近高阶模态和低阶模态的作用关系,用低阶分量来表示高阶分量,将无穷维流体动力系统降维成有限维动力系统.以雷诺数为200、攻角为20°时的NACA0012翼型绕流流动问题为例进行了低维建模分析,结果表明:由于考虑了高阶模态的影响,且不改变原系统的拓扑结构,因此该降维方法能够用较少的模态数来获得准确的动力学描述,弥补了传统POD降维方法由于忽略高阶模态影响而出现的不足,由此验证了该方法的有效性.     

分数傅里叶变换离散化（DFRFT）算法和应用研究

分数傅里叶变换是传统傅里叶变换的发展和推广,在信息处理中有非常广泛的应用。文章对已发展的四种分数傅里叶变换离散化算法进行了系统的归纳和总结,重点比较了几种算法的优缺点,指出了适用范围,并对其中三种主要方法给出了计算机模拟结果;在此基础上,用解啁秋法对chirp信号进行了检测和滤波,并给出了仿真结果。     

未来的移动互联网中OFDM技术浅析

从发展的角度对未来移动互联网技术进行了探讨,介绍了基于无线环境的正交频分复用(OFDM)调制解调技术。剖析了OFDM离散傅立叶反变换/离散傅立叶变换(IDFT/DFT)及高效编码方法等关键技术。     

一类典型的Z／mZ上的多元置换多项式

在以往研究一类典型的模р的二元奇异多项式,给出了它们是模рl(l＞1)的置换多项式的充分必要条件的基础上,研究了同类型的n(n≥3)元多项式,并构造了一类特殊的置换多项式.     

快速中值滤波

提出一种针对矩形窗口的图像中值滤波快速算法．它充分利用了相邻窗口间的相关信息，以中值为界将窗口内像素分成两组．当窗口右移一像素，根据当前分组和中值获得新窗口的分值，进而求出其中值．避免了现有算法对每一窗口进行排序取中的操作，降低了计算量