01_靜態(tài)時(shí)序分析基本原理和時(shí)序分析模型
標(biāo)簽： 靜態(tài)時(shí)序分析 時(shí)序分析 模型
上傳時(shí)間： 2013-10-17
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基于量子流體動(dòng)力學(xué)模型，自主編制程序開(kāi)發(fā)了半導(dǎo)體器件仿真軟件。其中包括快速、準(zhǔn)確數(shù)值離散方法和準(zhǔn)確的物理模型。基于對(duì)同一個(gè)si雙極晶體管的模擬，與商用軟件有近似的仿真結(jié)果。表明量子流體動(dòng)力學(xué)模型具有可行性，同時(shí)也表明數(shù)值算法和物理模型的正確性。
標(biāo)簽： 量子 流體 動(dòng)力學(xué)模型 半導(dǎo)體器件
上傳時(shí)間： 2013-10-08
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稀薄燃燒進(jìn)氣模型
上傳時(shí)間： 2013-11-13
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遙控航空模型制作詳細(xì)圖文解是通過(guò)51控制航模的舵機(jī)。從而自制航模。
上傳時(shí)間： 2013-10-24
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基于穩(wěn)態(tài)模型雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率特性分析
標(biāo)簽： 穩(wěn)態(tài) 模型 雙饋 功率
上傳時(shí)間： 2013-10-17
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基于穩(wěn)態(tài)模型雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率特性分析
標(biāo)簽： 穩(wěn)態(tài) 模型 雙饋 功率
上傳時(shí)間： 2013-10-21
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自回歸功率譜密度（AR-PSD）方法的基礎(chǔ)是生物組織的離散散射體模型〔超聲體模〕理論，該模型認(rèn)為生物組織為半規(guī)則的散射體分布的，這種方法是基于溫度和頻移的相關(guān)特性。本文介紹超聲回波信號(hào)對(duì)HIFU（High Intensity Focused Ultrasound）治療的測(cè)溫技術(shù)，從測(cè)溫模型和算法，實(shí)驗(yàn)儀器的設(shè)計(jì)和構(gòu)建，仿真和離體實(shí)驗(yàn)中獲取了一套有效的測(cè)溫方法，利用Matlab7.1和VC++6.0作為工具對(duì)超聲回波信號(hào)進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真，并從實(shí)驗(yàn)獲得的超聲回波信號(hào)中分析出具體的溫度變化，驗(yàn)證了算法的可行性。
標(biāo)簽： HIFU AR模型 無(wú)損測(cè)溫 方法研究
上傳時(shí)間： 2013-11-13
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多年來(lái)，自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)經(jīng)歷了從專用型向通用型、開(kāi)放性的發(fā)展歷程，ATS作為計(jì)算機(jī)技術(shù)的一個(gè)特定領(lǐng)域，一直都是緊隨計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，而如今計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展到互聯(lián)網(wǎng)階段，信息模型的概念為測(cè)試領(lǐng)域發(fā)展帶來(lái)新的階段，IEEE 1641標(biāo)準(zhǔn)充分解決了ATE的互操作和TPS可移植的問(wèn)題，最大限度地降低了ATS生命周期的維護(hù)費(fèi)用，具有顯著的軍事及經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。
上傳時(shí)間： 2013-10-13
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對(duì)傳統(tǒng)混合高斯背景模型作了改進(jìn)，消除了緩慢運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)背景模型的影響，其中提出了目標(biāo)間差分方法區(qū)分出前后幀變化區(qū)，對(duì)不同區(qū)域采用不同的學(xué)習(xí)權(quán)重更新策略。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，該改進(jìn)算法提高了背景模型的健壯性，在跟蹤系統(tǒng)中獲得較好效果。
標(biāo)簽： 高斯模型 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤
上傳時(shí)間： 2015-01-03
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為有效合理利用雷達(dá)資源和解決雷達(dá)測(cè)量值與運(yùn)動(dòng)狀態(tài)間的非線性關(guān)系以及目標(biāo)狀態(tài)本身可能出現(xiàn)的非線性，提出了一種基于交互式多模型粒子濾波（IMMPF）的相控陣?yán)走_(dá)自適應(yīng)采樣目標(biāo)跟蹤方法。將交互式多模型粒子濾波一步預(yù)測(cè)值的后驗(yàn)克拉美羅矩陣代替預(yù)測(cè)協(xié)方差矩陣，通過(guò)該矩陣的跡與某一門限值比較來(lái)更新采樣周期以適應(yīng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的變化。將該方法與基于量測(cè)轉(zhuǎn)換的IMM自適應(yīng)采樣算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，表明了該算法的有效性。
標(biāo)簽： 交互式 多模型 粒子濾波 相控陣?yán)走_(dá)
上傳時(shí)間： 2013-10-09
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