基于采样率变换与FFT的GPS系统C/A码捕获改进算法

针对全球定位系统民用粗码信号快速捕获算法速度慢、不易于硬件实现的不足,提出了基于采样率变换和FFT的GPS信号C/A码捕获算法。利用采样平均的方法把采样率为5Msps的输入信号降低为1.024Msps,然后利用FFT进行粗捕,得到粗略的伪码相位,最后对粗略的伪码相位周围的原始数据进行循环相关处理得到精确的伪码相位估计值,降低了对后续跟踪环的动态要求。仿真结果表明该算法运算量小可以快速实现C/A码的粗捕,得到高精度的捕获结果,同时该算法可以利用现有1024点的FFT处理核(IP),便于在硬件上实现。     

山西宁武-静乐盆地侏罗系砂岩碎屑组分及物源分析

通过沉积相特征识别、砂体宏观特征观察、古流向分析、砂岩镜下骨架颗粒统计,并结合沉积速率法、镜质组反射率法、Dickinson图解等方法探讨宁武—静乐盆地物源区的位置、母岩组合及其构造背景。研究结果表明:宁武—静乐盆地侏罗系砂岩类型主要为石英砂岩、长石砂岩和岩屑长石砂岩;砂岩骨架颗粒类型及其量比关系表明其物源区主要为大面积的花岗质侵入岩(细粒花岗岩、闪长花岗岩等)广泛出露,并有一定量的变质岩(云母片岩、千枚岩、石英岩等)和沉积岩(砂岩、富含燧石结核或条带的碳酸盐)分布;砂体中古流向数据均值介于158°~204°,反映了物源区是位于该盆地以北的阴山—燕山一带;Dickinson三角图解结果表明物源区总体上处于华北板块北缘陆内隆升的构造背景,且中侏罗世晚期可能伴随有火山作用;天池河组地层原始沉积厚度为269.4~308.0 m,155 Ma左右,区域地层抬升遭受剥蚀,其剥蚀厚度为148.1~207.0 m,剥蚀速率为1.8~2.1 m/Ma,结合镜质组反射率法,侏罗系地层最大埋深时该地区古地温梯度明显偏高,反映了宁武—静乐一带受到燕山运动构造热事件的显著影响。     

采用离散元方法评价集料的骨架结构

为了从细观结构角度深入研究骨架型沥青混合料集料的受力特征,在离散元程序PFC3D内,采用多球相互重叠的方法描述粗集料颗粒的三维不规则形状,并建立了考虑级配特征的集料混合物生成方法.按照集料粒径由大到小的顺序,在PFC3D中对各档集料进行了虚拟的逐级填充,并定量分析了各粒径集料对逐级填充后混合物中集料间隙率、集料之间的接触点数量、接触力等参数的影响.结果表明:集料混合物中,较粗集料受到的接触力大于较细集料;在较粗集料的混合物中,加入大于2.36 mm的较细集料有助于增加集料混合物的接触点数量,降低较粗集料所承担的接触力;粒径4.75 ～9.50 mm集料对接触点数量的增加最为显著;4.75 mm是骨架型沥青混合料的关键粒径.     

基于空洞卷积和特征融合的单阶段目标检测算法

针对SSD多尺度目标检测过程中存在的目标漏检和错检问题,提出了一种融入多维空洞卷积和多尺度特征融合的目标检测算法。在卷积神经网络输出的多尺度特征中,浅层具有更多的细节信息,深层具有更多的语义信息,根据这一特点,对浅层网络采用了3种多维空洞卷积的浅层特征增强模块,获得具有语义信息的特征图,将增强后的特征图进行下采样,融合不同层的特征;同时在深层网络引入通道注意力模块,对通道进行权重分配,抑制无用信息,提高目标的检测性能。研究结果表明：该算法在PASCAL VOC数据集上检测精度为79.7%,比SSD算法提高了2.4%;在KITTI数据集上检测精度为68.5%,比SSD算法提高了5.1%,检测速度达到了实时性的要求,有效地改善了目标的漏检和错检。     

控制卷积量变化的电化学方法理论与应用——亚铁氰化钾-抗坏血酸体系催化性能的验证

采用电流与时间的卷积作为可控制量的电化学实验方法：恒半积分法、半积分扫描法和半微分扫描法对亚铁氰化钾－抗坏血酸体系进行了研究,获得了电极反应的扩散系数和标准电极电位值,并以循环伏安法和控制卷积量变化的电位～时间曲线证实了后续化学反应催化性能的存在,结论与文献值相符．     

基于动态描述库的汉字字形自动生成技术研究

目前汉字字形的生成仍是手工劳动和人工设计,加上汉字数据量巨大截止到现在没有一种合适的字形自动化生成工具可以使用。针对这一难题提出了一种基于字形描述库的汉字字形自动生成的技术。该技术先将汉字字形与字形描述库映射,以字形描述库为桥梁将汉字字形数据化,然后通过查找字形描述库找到汉字对应的骨架信息,提取笔画骨架。最后通过数据的逆向处理将笔画骨架信息还原为各种汉字字形,形成汉字字形库。     

基于并行残差卷积网络的图像超分辨重建

针对VDSR模型卷积核单一和DRRN模型不能全局利用的问题,提出了基于并行残差卷积神经网络的联合卷积图像超分辨重建模型。模型首先利用原始卷积层和扩张卷积层融合,建立联合卷积层,然后利用跳跃链接,将多种抽象层次的特征进行融合,最后完成整个超分辨网络的模型构建。提出的模型具有以下优点：①扩张卷积神经网络与原始卷积神经网络融合,在计算机复杂度不变的情况下,可以获取更多尺度的信息,因此具有更强的表达能力;②跳跃链接方式,将抽象层度较低与较高抽象层次的信息融合,获取更多的信息,使得模型具有更强的学习能力。通过在多个数据集上进行实验,模型在大多数任务中与VDSR、DRRN和SRCNN等先进模型相比,IFC值取得了大于0.1的提升。     

动力学偏微分方程的卷积型DQ半解析法

文章通过卷积方法将数学物理方程中典型的动力学方程构造成包含初始条件的新的具有完整初值问题特征的动力学控制方程。对新的控制方程在时间域取解析函数,在空间域采用离散的DQ法。这种方法具有与卷积型Gurtin原理完全等效的效果,又避免了Gurtin泛函的复杂性,还避免了误差积累和解的稳定性等问题。经实际计算表明,该方法是一种精度好效率高的求解动力学偏微分方程问题计算方法。     

关于卷积码编码方案的研究

文章详述了纠错码理论中的卷积码的编码方案和解码方案,重点分析了它存在的缺陷,然后利用循环码的编码方案改进了卷积码的编码方案,得到了循环卷积码,提高了它编码的纠错能力。     

钢筋混凝土异形柱非线性分析

在13根钢筋混凝土异形柱低周反复荷载试验研究的基础上,采用非线性分析方法对异形柱受力性能进行分析,并编制了计算异形柱荷载-位移骨架曲线的程序,计算结果与试验结果吻合较好,为预测地震作用下的钢筋混凝土异形柱的非线性行为提供了一种便捷的方法.此外,根据程序的计算结果,分析了轴压比、不同柱肢尺寸等因素对异形柱承载力和变形的影响.结果表明:轴压比的增大会提高异形柱的承载力,但试件变形能力有所降低;异形柱腹板尺寸增大时可以有效提高试件的水平极限承载力.