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美国试射一枚“爱国者-3”导弹,成功拦截来袭目标

据俄罗斯卫星网8月29日报道,美国洛克希德·马丁公司和诺斯罗普·格鲁曼公司周四在新闻发布会上宣布,一枚升级后的“爱国者-3”(PAC-3)防空导弹在创纪录的距离成功拦截了一枚巡航导弹。

洛克希德·马丁公司在一份新闻稿中说道,“洛克希德·马丁公司PAC-3成本削减计划(Cost Reduction Initiative, CRI)拦截弹今天在新墨西哥州白沙导弹靶场的一次测试中在创纪录的距离成功拦截了一个吸气式推进的空中威胁(ABT, Air-Breathing Threat,指巡航导弹)。”

美成功用“萨德”系统发射“爱国者”导弹,大幅提升反导战力

澎湃新闻记者 南博一 实习生 魏钰奇

美防务承包商宣布,成功通过“萨德”反导系统发射最新版本“爱国者”导弹。

据“防务新闻”网3月11日报道,洛克希德·马丁公司发布声明称,美成功在新墨西哥州白沙导弹试验场进行了 “萨德”反导系统发射最新的“爱国者”PAC-3 MSE拦截弹的测试。

洛克希德·马丁公司的一体化防空反导项目副总监斯考特·阿诺德在3月9日的声明中提到,在试射中,“萨德”系统对一个模拟目标发射了拦截弹,拦截弹飞到了拦截点,随后按计划自毁,成功拦截了目标。

FBMC系统中原型滤波器的迭代设计算法

穆亚起

(桂林电子科技大学 信息与通信工程学院,广西 桂林541004)

基于滤波器组的多载波系统的整体性能完全由一个原型滤波器决定,例如频率选择特性、符号间干扰和信道间干扰。为构建近似完全重构的多载波系统,提出了一种迭代算法来设计原型滤波器。该算法将设计问题归结为一个无约束的优化问题,其目标函数为符号间干扰、信道间干扰以及原型滤波器阻带能量的加权和。通过推导目标函数的梯度向量和海森矩阵,采用修正牛顿算法来迭代优化原型滤波器,每次迭代更新中,原型滤波器都是通过闭合公式求解,因此算法的计算复杂度很低。仿真实验表明, 与已有的设计算法相比,所提出的算法提高了系统的整体性能。

预加重、去加重和均衡_预加重 去加重

高速信号调整技术

随着信号速率的增加,高速信号的趋肤效应和传输线的介质损耗,使信号在传输过程中受损很大,为了在接收终端能得到比较好的波形,就需要对受损的信号进行补偿,常用的补偿技术有:预加重、去加重和均衡在介绍这三种信号补偿技术之前,先来介绍下趋肤效应和介质损耗。

高速串行链路系统对信号的影响

当信号经过无源链路时,由于信道损耗(插损)、阻抗不连续(反射、回损)、其它信道的干扰(串扰)等,信号完整性受到破坏、信噪比(SNR)降低,以至于信号传递可能出现误码(BER)。o影响SNR的还有振铃,EMI, 地弹, 开关电源噪声, 热噪声, 白噪声/闪烁噪声/随机噪声, 环境变化(温度、湿度,等)。

美国陆军PAC-3 MSE导弹具备初始作战能力

近日,美国陆军宣布PAC-3 MSE导弹具备了初始作战能力,其拥有更为先进的“命中即毁”的低层反导能力。PAC-3 MSE导弹进入初始作战能力验证阶段,将为作战人员提供应对迫近目标的打击能力。

PAC-3作为高速拦截弹,凭借其“命中即毁”技术主要用于战术导弹导弹的拦截防护,其作为“爱国者”导弹的继承者,是在原有PAC-3导弹的基础上提高了作战高度以及作战射程,于2014年进入其里程碑C阶段,而且于同年获得了美国的首批订单。PAC-3 MSE导弹装备了推力更为强大的双脉冲固态火箭发动机,改进的弹翼和结构极大地增强了其机动性,倍增了原有PAC-3的作战能力。

「论文精选」基于MSE-PCA的脑电睡眠分期方法研究

刘雪峰1,马州生2,赵艳阳3,余传奇1,范文兵1

(1.郑州大学 信息工程学院,河南 郑州450001;2.河南省经贸学院,河南 郑州450046;

3.河南工业大学 电气工程学院,河南 郑州450001)

摘 要:针对传统的自动睡眠分期准确率不足问题,提出一种将多尺度熵(MSE)和主成分分析(PCA)联合使用的自动睡眠分期方法。以8例受试者睡眠脑电(EEG)监测数据及专家人工分期结果作为样本,首先使用MSE表征受试者脑电信号不同睡眠期的非线性动力学特征;然后使用PCA的前两个主成分向量代替MSE特征进行降维,实现降低数据冗余的同时保留绝大多数EEG非线性特征;最终将新向量的特征参数输入到反馈神经网络(BPNN)分类器中实现MSE-PCA模型的脑电睡眠状态的自动识别分类。实验结果表明,自动分期准确率可达到87.9%,kappa系数0.77,该方法能提高脑电自动睡眠分期系统的准确率和稳定性。

基于变分自编码器的异常检测实战【VAE】

异常检测是机器学习产生如此大影响的领域之一,以至于今天几乎不言而喻的是,异常检测系统必须基于某种形式的自动模式学习算法,而不是基于一组规则或描述性统计数据(尽管 许多可靠的异常检测系统都使用此类方法非常成功且高效地运行)。

推荐:用 NSDT设计器 快速搭建可编程3D场景。

数据分析-一元线性回归分析Python

前面几篇介绍了数据的相关性分析,通过相关性分析可以看出变量之间的相关性程度。如果我们已经发现变量之间存在明显的相关性了,接下来就可以通过回归分析,计算出具体的相关值,然后可以用于对其他数据的预测。本篇就从简单的两个变量的一元回归开始,后续陆续增加复杂变量以便更贴合实际。

语音增强原理之增益因子_什么是语音增强

上次关于语音增强的原理讲说了噪声估计问题,这次打算说下增益因子如何确定,也就是当噪声已知后,如何进行去噪的问题(把增益因子与带噪语音相乘即可)。这里主要说下MMSE滤波,顺带说下谱减法、维纳滤波。当然也有其它方式来实现语音增强的,比如基于矩阵分解原理的子空间法、基于自适应滤波器的降噪,有的方法icoolmedia比较清楚,有的也还在学习之中,同时也欢迎各位朋友就不足之处批评指正。

先说下经典的谱减法。我们还是假设带噪语音y(n)由纯净语音x(n)和加性噪声d(n)组成,其时域表示与频域表示为

具有精确导航自主水下航行器系统技术介绍

自主水下航行器的发明是水下通信系统的重大突破之一。自主水下航行器 (AUV) 是在不需要操作员的情况下在水下行驶的船只。它们是一组被称为无人水下航行器的海底系统的一部分。然而,与自主水下航行器不同;其他无人水下航行器通常由飞行员通过脐带或遥控器从水面控制。这种航行器称为遥控水下航行器(ROV)。

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