多旋翼无人机微多普勒特性分析与特征提取

针对多旋翼无人机目标的识别问题，提出一种基于伽柏（Gabor）变换的瞬时频率估计与快速傅里叶变换（FFT）相结合的微多普勒特征提取算法。首先建立多旋翼无人机旋翼回波模型，并通过仿真分析叶片数目、旋翼转速和初始相位等参数对微多普勒特征的影响，利用Gabor变换得到时频特征。在此基础上通过瞬时频率极大值法提取微多普勒频率，并对瞬时频率采用FFT提取旋翼数和转动频率，从而获得叶片长度估计值。实测数据验证了该算法较为准确地提取无人机的微多普勒参数。     

间歇性低氧训练对气体代谢影响的实验研究

间歇性低氧训练是 90年代初在俄罗斯率先发展的一种新的科学训练方法 ,在运动训练中发挥了积极有效的作用。笔者通过人体实验 ,探讨间歇性低氧训练对气体代谢及运动耐力的影响 ,为该训练方法在我国的推广应用提供必要的理论 ,实践依据。实验结果表明 :间歇性低氧训练可有效提高呼吸系统功能 ,提高气体代谢效率 ,促进运动能力提高 ,是一种科学有效的训练方法     

集装箱生成量可拓聚类预测

分析了集装箱生成量可拓聚类预测的建模机制 ,构建出可拓聚类预测的物元模型 ,并用该模型对集装箱生成量进行了区间预测。     

基于马尔可夫模型的容错系统可靠性分析

容错系统的可靠性分析是容错系统设计过程中最重要的步骤之一.在容错控制系统的可靠性分析中,利用马尔可夫过程和半马尔可夫过程理论对容错系统进行可靠性建模能够较为真实地描述系统的实际工作情况.但是,由于容错系统为了达到高可靠性而采用了大量的冗余配置及重构技术,使得该可靠性模型往往变得相当复杂.因此,对系统可靠性模型进行必要的化简,可以减少许多计算量并使该模型更加符合实际使用要求.     

试卷质量和考试成绩评判指标的分析研究

本文对试题警告系数、考试成绩的信度、考试成绩的效度及学生警告系数的计算式做了修正 ,使之能适合计算机处理。提出试卷平均得分、试卷区分度、试卷警告系数和学生试卷得分度评判指标 ,使试卷质量 ,教学质量和学生学习水平的评判量化 ,可用于教学评估     

平稳正态过程反正弦定理在信号谱估计中的应用

本文利用平稳过程反正弦定理估计了信号的相关西数和话密度，实例计算表明本文所述方法与实测结果相当一致。     

对音程、和弦、旋律听力练习的方法

好的听觉是学习好音乐的关键。为提高学生听辨音乐的水平和能力,对音程、和弦、旋律听力练习的方法概括为:练习音程从理论上熟悉、记住音程的名称,音响上记住音高和效果;和弦听写用听辨、模唱、构唱记原位、转位音响;旋律听写通过大量视唱、背唱、默写来储存、掌握基本要素。     

基于核密度估计多样性采集的背景建模算法

1IntroductionBackground subtraction methods are extensively ex-ploited for moving object detection in videos in manyapplications ,such as traffic monitoring[1],human mo-tion capture[2]and video surveillance[3]. The centralidea behind such methods is to segment foreground ini mage sequences taken from a fixed camera by com-paring each newframe to a model of the scene back-ground . Therefore , correctly and efficiently modelingand updating the background model is one of the mostchallenging aspec…     

Curvatures estimation on triangular mesh

Curvatures are important geometric attributes of surfaces. There are many applications that require as a first step the accurate estimation of curvatures at arbitrary vertices on a triangulated surface. Chen and Schmitt (1992) and Taubin (1995)presented two simple methods to estimate principal curvatures. They used circular arcs to approximate the normal curvature. We find this may cause large error in some cases. In this paper, we describe a more accurate method to estimate the normal curvature,and present a novel algorithm to estimate principal curvatures by simplifying the Chen and Schmitt's method. Some comparison results are also shown in this paper.