环境参数对回热空气制冷系统COP及能效最优压缩比的影响分析

为配合加强基加利修正案中氢氟碳化物的管控,环境友好型制冷空调系统的研究成为热点。针对以空气为工质的制冷系统,为研究系统性能系数(COP)及其达峰的最优压缩比,本文建立了回热直流高压空气制冷系统COP计算模型,探讨分析了环境温度、压力及相对湿度等参数对系统COP与能效最优压缩比的影响。结果表明:降低环境温度、增大环境压力可降低系统的能效最优压缩比并提高制冷COP,且环境压力升高可显著减少膨胀过程的凝冰量;环境空气相对湿度对能效最优压缩比及系统制冷COP影响较小。

有DCT补偿的分形编码中最优压缩比控制参数的选择

有ＤＣＴ补偿的分形编码可以克服纯分形图像压缩的弱点，但难以实现对输出码流的控制．提出自相似特征矢量（ＦＶＳ， Ｆｅａｔｕｒｅ Ｖｅｃｔｏｒ ｏｆ Ｓｅｌｆ－ｒｅｓｅｍｂｌａｎｃｅ）的概念，并用与基准图像相比较的方法以完成压缩参数的最佳选取．实验结果证明，这种方法在给定压缩比时能得到该压缩比下最佳的恢复图像质量，实现对压缩比的控制．

两元两站分布式判决系统中的最优分站压缩律

讨论在中心融合律给定下两元两站分布式判决系统中最优分站压缩律的问题，着重讨 论两种高斯信号检测，得出的结论是：在高斯噪声影响下的确定性信号检测中，和在随机性高斯 信号检测中，当方差、相关系数满足一定条件。

分形编码中的最优压缩映射

目的提高传统分形压缩编码的性能．方法将分形变换编码建模为一个不等式约束条件下的非线性规划问题，将压缩映射条件作用到最优映射的求解过程中，得到全局意义上的最优压缩映射．给出了该模型及相应的求解算法，对算法收敛性、初始点选择等问题进行了讨论．结果编码效果优于传统的分形压缩编码方法，特别是在信号突变的地方，优势更加明显．结论提出的方法是提高传统分形压缩编码方法性能的有效途径．

音视频压缩实用手册：如何使用最优方式进行音视频压缩（第2版）

通过阅读《音视频压缩实用手册：如何使用最优方式进行音视频压缩（第2版）》．可以学习如何对视频和音频进行压缩，用最容易的方法获得最佳的质量。著名专家Ben Waggoner教你如何提高内容的最终质量，开发高效的工作流程。本书能帮助你理解视觉和听觉的基本概念．并在压缩环境中应用这些知识。无论你面对的是网络、DVD、蓝光、手机还是其他平台．这些实用知识都可用来创建、编辑和压缩质量最好的视频和音频。

Yurke-like态的自旋压缩

利用自旋压缩研究了Yurke-like态的纠缠特性。Yurke-like态可以看成是一个对称量子态和两个特殊多粒子态的相干叠加,因此可以通过研究叠加系数和相对相位对自旋压缩参数的影响来研究Yurke-like态的纠缠特性;利用求极值的办法得到了最佳压缩方向角和最佳压缩值的解析表达式。结果表明:自旋压缩参数随叠加系数单调变化而随相对相位作周期性改变;粒子数越多,压缩程度越高。

基于鲸鱼算法的风机接地网优化设计

接地系统是风电机组防雷设计保护的重要部分,接地网的几何形状关乎雷击冲击特性。传统等间距接地网遭受雷击后产生巨大的接触电压,严重危害机组的正常运转,而利用优化算法求解最优压缩比构建不等间距接地网能有效降低接触电压。文中提出基于混沌动态权重因子和非线性收敛因子的优化鲸鱼算法(FWOA),求取最优压缩比,解决传统粒子群算法(PSO)早熟和寻优精度低等缺陷,在ATP-EMTP中搭建集桨叶、塔筒、电缆、接地网为一体的风机全局波阻抗模型,考虑火花效应和增设垂直导体对暂态电位的影响的基础上,探讨矩形接地网在风机防雷的应用,与圆形接地网作对比验证FWOA的优越性。仿真结果:文中提出的FWOA精度更高、收敛速度更快,降低接地网接触电压高达30.43%,与圆形接地网暂态情况相差无几,若所受环境或经济成本有限制,则可考虑不等间距矩形接地网;冲击电流产生的火花效应能降低接地网的冲击电阻;增加垂直接地导体能加快散流,改善风机接地网运行的安全问题。

IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标

雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力。为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标。仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法。

一种无人机红外/毫米波雷达数据融合方法

无人机用途十分广泛,不管是侦察定位,还是执行其他任务,均需要具有较高的目标跟踪定位能力,通常可将红外传感器和雷达配合使用。文章针对使用红外传感器在直角坐标系下对目标运动状态估计时不稳定且红外传感器与雷达数据率不一致的问题,提出一种将基于修正球坐标系的红外(IR)目标跟踪与毫米波雷达(mmw)跟踪结合在一起的方法,通过使用最优数据压缩方法,将红外与毫米波雷达信息融合,解决了在直角坐标系中使用红外传感器的不稳定问题以及红外传感器数据率明显高于雷达数据率的问题,实现红外与雷达同步数据融合,有效地提高无人机的目标跟踪能力。

基于UKF的组网雷达误差配准方法研究

针对多目标情况下雷达组网的误差配准问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)和最优压缩的系统偏差稳健估计方法。该算法将目标的运动状态和传感器系统偏差组合在同一状态方程中,构建扩维的系统偏差动态方程,接着采用UKF的方法对目标状态和系统偏差进行联合估计。然后通过对多个估计结果的进一步融合,最终得到较高精度的系统偏差估计。仿真结果表明,该算法可以有效地实现多目标情况下的误差配准。