简介:采用时间步进法求解时域电场积分方程时,若时间维度上采用不等长网格进行剖分,能减少未知量个数,但将造成插值无法进行。为解决这一问题,利用满二叉树的中序遍历对求解的时间与空间顺序进行重排,形成了不等长时间步步进法。用该方法对线天线及锥板型电磁脉冲模拟器天线的电流进行了计算,将计算结果与用均匀时间网格模型及成熟软件CST计算所得结果进行了对比,三种方法的计算结果一致,证明了该方法的可行性。该方法对锥板型模拟器天线算例的计算时间仅为均匀时间步步进法的41.16%,说明该方法提高了计算效率。最后,给出了该方法与均匀时间步步进法在求解时未知量个数的比值,证明了当空间网格不均匀时,该方法能有效地节约计算量。
简介:系统综述了自19世纪开始至今常用的统计相关性的方法,例如Pearson和Spearman相关系数,CorGc和CovGc相关性及距离相关性方法。重点介绍了2011年提出的MIC方法以及由此引发的毁誉参半的大量评述,旨在揭示这一热点领域的研究面貌。该领域不仅受到统计学家的关注,而且受到了分析大样本和异质数据的应用研究领域的学者们的追捧,例如基因组生物学家和网络信息研究者。这些研究者期望在众多已有方法的理解和剖析中更恰当地付诸应用,并提出新的应用问题来推动新的分析方法的创造。
简介:介绍了超分辨率复原方法的概念和理论基础;重点总结了常用的超分辨率复原方法,并对相关的理论依据、优缺点和适用范围进行了详尽分析;对超分辨率复原方法的未来发展进行了展望。超分辨率复原方法分为频域法和空域法。频域复原法原理简单清楚,计算方便,但是所建立的运动模型都是平移模型,不具有一般性,同时难以利用正则化约束,因而导致难以使用图像的先验信息进行超分辨率复原。空域复原法可以很方便地建立复杂的运动模型,同时考虑了几乎所有的图像降质因素,例如噪声、降采样、由非零孔径时间造成的模糊、光学系统降质和运动模糊等,还可以加入更完善的先验知识,相比于频域复原法,空域超分辨率复原模型更符合实际的图像退化过程,是目前应用最广泛的一类超分辨率复原方法。
简介:在连续Gompertz模型基础上,导出了差分形式的Gompertz模型。通过对肿瘤生长数据的模拟,验证了差分形式的Gompertz模型对连续Gompertz模型具有良好的逼近效果;进一步,对其稳定性进行了研究,讨论了模型参数对平衡点稳定性的影响;最后,研究了一类基于差分形式的Gompertz模型的非线性动力系统的长期行为,数值模拟表明差分形式的Gompertz模型的长期行为对模型参数较为敏感。
简介:温度是IMU及其他导航器件等精密仪器中需要监测的重要参数,传统的温度监测一般使用热电偶或者数字温度传感器(如DS18B20)等,监测程序复杂,功耗高,因此使用精密仪器中广泛采用的FPGA芯片独立完成高集成度、低功耗温度监测具有重要意义.在FPGA中通过搭建环形振荡器产生了自激振荡信号,该信号周期与FPGA芯片温度具有正相关性,通过对振荡信号周期的检测完成了对温度的监测,设计了一种以FPGA芯片同时作为敏感头和处理模块的温度传感器.通过对XilinxVirtex-2系列FPGA芯片进行实验,得到该传感器在-40℃~+60℃的范围内具有优于0.1℃的分辨率,优于0.5℃的检测精度,满足一般温度监测需要.实验表明该传感器具有功耗低、集成度高、可靠性好等优点.