复数,实数及实对称数据下Bruun FFT算法的实现

本文在复数、实数以及实对称数据下研究和实现了Ｂｒｕｕｎ ＦＦＴ算法。文章分析和评价了各种数据下ＢｒｕｕｎＦＦＴ的运算量和特点，提出了算法的实现结构和方法。最后给了ＴＭＳ３２０Ｃ３０上的运算时间，我们实现的算法比基２ＦＦＴ速度提高３５％。     

天然橡胶胶乳常压氢化的研究

用N2H4／H2O2／Cu^2 体系对天然橡胶胶乳进行了常压氢化试验。红外光谱表明，氢化过程中对应的双键的伸缩振动谱带的峰面积减少．天然橡胶产生了氢化．由红外光谱峰面积推算得到产物的最高氢化度为38％．产物的凝肢合量为1％。分析结果表明：高分子链双键被饱和后．形成聚乙烯链段而结晶，结晶起到了物理交联作用。     

具有复O－正则拟单调系数的Fourier级数L~1－收敛

本文把文［１］的一个具有复拟单调系数的Ｆｏｕｒｉｅｒ级数Ｌ１－收敛的充要条件推广到具有复Ｏ－正则拟单调系数的Ｆｏｕｒｉｅｒ级数上，所得的结果推广了文［１］和［５］的主要结论．     

The harmonic decomposition reconstruction for the exponential radon transform

The exponential Radon transform, a generalization of the Radon transform, is defined and studied as a mapping of function spaces. It is represented in terms of Fourier transform of its domain and range, and this leads to the harmonic decomposition reconstruction. The results are similar results of Tretiak and Metz. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 19971064), Key Project of Science and Technology of Hubei Province Education Committee. Biography: Wang Jin-ping (1963-), male, Ph.D. candidate, research direction: numberical solution of singular integral equation and integral transformation etc.     

用PC改造出全能全自动轴承车床

本文介绍了一种用F—40PC将双刀架液压半自动轴承车床改造成的全能全自动轴承车床,包括车床基本功能的改进,上下料和走刀机构,在全自动、半自动和调整三类工作状态下工艺流程及程序特点。     

一种数字图像的快速并行算法

利用Foufier一阶光滑离散化的分析，提出了对图像增强进行并行化处理，在同等存贮环境中，并行算法优于串行算法，从而为图形并行处理提出了一种快速方法。     

Routh—Hurwitz条件的若干应用方法

本文介绍Routh—Hurwitz条件的若干应用方法,特别是给出了判别矩阵谱半径小于1的方法,这些方法有实用价值。     

一种改进的实信号IFFT算法

由于重量轻、体积小、功耗低、功能强的小卫星工作在无人干预的低温 ,高辐射的空间环境中 ,因此星上计算机系统必须满足集成度高、寿命长、可靠性高、抗辐射能力强的要求。针对立体测绘小卫星的特点 ,我们设计了满足上述要求的集集中控制与分布控制优点于一身的星上计算机系统 ,对其可靠性进行了分析 ,并对提高其可靠性应采取的关键技术进行了简要的论述。     

简支阶梯轴弯曲变形的傅里叶级数近似计算

利用广义函数和傅里叶正弦级数来求解简支阶梯轴的挠曲线四阶近似微分方程，推得简支阶梯轴的挠曲线近似方程，进而可以近似计算出其任一截面处的弯曲变形。     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.