基于电阻阵的红外图像实时生成和显示系统

对基于MOS电阻阵列红外图像转换器的红外图像实时生成和显示系统的实现进行了重点论述。根据红外图像仿真原理对典型目标建模,并利用openGL和开发的图像转换等软件,完成目标动态图像数据序列的计算机生成;论述了基于128×128电阻阵列的红外图像数据处理与驱动控制技术,实现了目标动态红外亮度图像向目标动态灰度图像的转换,并利用驱动控制系统以200Hz的帧频速度驱动MOS电阻阵实时生成目标动态红外图像。该系统已在红外成像目标仿真中得到应用。     

Decoration of disclinations by solidification-induced band texture and focal-conic texture for a low-molar-mass liquid crystal

Two decoration techniques, solidification-induced band texture decora tion and focal-conictexture decoration, have been established to exhibit the director field of disclinations in a low-molar-mass methacrylate liquid crystal. The disclinations with strength s = 1/2 and s = ±1 are observed by the two decor ation methods. For the solidification-induced band texture decoration, the molecular orientation is perpendicular to the direction of the band. While for focal- conictexture decoration, it has been proved by the results of IR dichroism that the direction of the director is parallel to the direction of the focal-conic. Therefore, the sketch map of the molecular director filed can be mapped according to the morphological pattern of the solidification-induced band textureor focal-conic texture.     

45钢固体粉末法稀土、硼、铬、铝共渗工艺研究

研究了RE_Mg合金对固体粉末法硼、铬、铝共渗层成分、组织和性能的影响 .发现随着RE_Mg合金加入量的增加 ,渗层中Al2 O3的量不断增多 ,当RE_Mg合金加入量为 5 %时 ,渗层中出现连续致密分布的Al2 O3黑区组织 ,对此进行了性能测试和机理探讨     

集成有源负载放大器的研究

本文重点介绍了集成有源负载放大器的分析方法,并以镜像电流源为例详细介绍、对比了两种方法(图解分析法和微变等效电路分析法)。此外,介绍了用厄雷电压计算 Av 的简便方法。     

《图雅的婚事》：图雅的爱情救赎

影片《图雅的婚事》是导演由纯个人化表达向电影故事性转变的探索，因此更注重电影叙事表达和影像表意性。影片贴近于普通人的现实生活，表现真实的生活质感，赞扬人类面对无奈命运时自我救赎的乐观坚忍精神。     

象质评价中光学孔径与波象差的最佳匹配

导出了光学孔径与波象差共同决定成象质量的一些关系式，并从理论和实践两方面找出上述两参数的最佳匹配范围。文中得出的结果与以往传统的象质评价判据有明显的区别。     

使用BXP无盘网络改造计算机实验室

计算机实验室一般采用带有保护卡的有盘系统,该模式下,计算机故障率高且可维护性差。该文以BXP技术为对象,介绍在无盘网络模式下,计算机实验室彻底克服了有盘系统的缺点。     

基于边缘配准的印鉴自动鉴别方法

从图像处理和分析的角度出发,提出基于边缘配准的鉴别方法。该配准算法基于图像几何形状和统计特征,由快速形状检测算法和投影算法组成。     

分块三级及矢量量化图像编码

本文提出了一种新的称为分块三级及矢量量化图像压缩编码方法。该方法是以分块截断编码技术和矢量量化技术为基础的编码方法。对两幅512×512×8静态测试图像进行的计算机模拟实验表明:平均编码率低于0.91比特/像素,即图像数据压缩比大于8.8倍,而信噪比不低于37dB,复原图像的主观质量较好。     

用于图像目标识别的神经网络方法

本文提出了一种全局最优的神经网络（ＦｕｌｌＤｏｍａｉｎＯｐｔｉｍｕｍＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）模型用于目标识别。通常所设计的神经网络不能保证全局最优，使得网络不一定收敛到期望样本点上。本文的模型采用了先设计稳定点、再构造吸引域的方法，提高了网络的识别正确率及速度。针对图像识别中矢量维数大的实际，提出了一种不变性方法，使得样本维数下降而分类距离保持不变。同时又证明了网络的收敛性、收敛速度及映射保距等。计算机模拟结果表明，网络对噪声或缺损图均能正确识别。