对住区室外活动场地量化指标的思考

住区室外活动场地是居民运动健身、交往休憩的重要场所,是塑造健康住区的重要元素。本文通过对其本质功能的剖析,阐明居民的活动机会才是场地量化的核心。在此认识基础上,提出场地量化应实现两个转变,并通过这两方面,建立场地数量与质量间更加紧密的联系,形成适于管理操作的健康住区实践途径。

住区户外活动场地量化指标及其设施设置的思考

住区户外活动场地是居民运动健身、交往休憩的重要场所,是塑造健康住区的重要元素。本文通过大量实地调研,对其本质功能的剖析,阐明居民的活动机会才是场地量化的核心。并结合居民的活动内容和行为特点,探讨活动场地量化指标,建立场地数量与质量间更加紧密的联系,并为住区户外活动场地建设提供参考和借鉴,形成适于管理操作的健康住区实践途径。

基于样本分布信息的自适应Hough变换方法

参数空间的量化单位影响霍夫变换(Hough transform,HT)提取直线特征的精度,为此提出一种霍夫变换中参数空间量化单位自适应调整的方法——自适应霍夫变换(Adaptive HT,AHT)方法.首先,根据采样数据建立样本统计模型,并确定该模型的参数;然后,根据模型参数随量化单位的变化趋势以及样本信息的分布特征,给出量化单位的自适应调整策略,从而获取优化的量化单位;最后,将优化的量化单位应用于霍夫变换特征提取.实验结果表明,在结构化环境中,该方法能够实现优化量化单位的目标,从而有效减小了直线特征检测误差,提高了检测精度.

关于脉冲数字流脉冲性能的实验研究

采用溢流阀的加载方法,对脉冲数字流的流体脉冲性能进行了实验研究。考察了在不同脉冲频率时、工作油液流量大小不同时、油源供油压力不同时、每次产生脉冲个数多少不同等等情况下,量化单位的变化及其规律;并对不同工况下流体脉冲压力信号波形的特点,结合流体系统的要求,给予了分析和说明。

LEO卫星轨道根数型星历参数与接口设计

低轨卫星是导航增强系统发展的新兴力量,具有独特优势。广播星历参数是其实现星基增强的重要指标。中轨GPS星历采用16/18参数模型,若直接用于LEO的星历参数拟合,卫星沿迹方向的位置分量拟合误差大,且对小偏心率近圆轨道有潜在的拟合法矩阵病态问题。基于第一类无奇点根数,通过增加或修改轨道沿迹向和径向摄动参数,设计了适用于近圆低轨卫星的16～19参数的5种星历模型。基于300～1500 km高度LEO的拟合试验表明:提出的16/17/18/18~*/19参数星历,URE最大值分别优于10/6/4/5/2.5 cm。最后,根据拟合参数的变化范围,对5个星历模型进行了接口设计。在数据截断对URE的影响为毫米量级要求下,总比特位分别为329/343/376/379/396,其中16/17参数星历模型比GPS16参数模型减少了29/15个,18/18~*/19参数星历模型比GPS18参数星历模型减少了64/61/41个。

情感平衡点刍议

情感平衡点的概念是一个理论构想,它的理论基础是生物学上神经元间信号的传递介质是电平的变化,而电平的变化和电流的大小是能够测量的。情感平衡是主体情感呈平衡态的理论值,是变动不居的,这种变动性是相对的。情感平衡点为我们对情感进行量化的目标提供理论和现实的可能性。

Quantification of Blur and Its Applications

Human visual sense has two aspects in our feeling for blurred image, that is, one is the amount of blur depending on object size, the other is the amount of blur independent of the object size. In the former for example, when the image size becomes larger, the author feels smaller amount blur. The quantitative evaluation based on entropy for blurred images is proposed in this paper. The author calls this metric ＂variation entropy＂. This metric has two kinds of aspects that coincide with the human visual sense. The first is the absolute evaluation of blur, and the second is the relative evaluation of blur. The former can be quantified by variation entropy for a unit boundary length （or L-type variation entropy： HL ）, which is dependent on resolution, and the latter can be quantified by variation entropy for a unit area （or A-type variation entropy： H^A ）, which is independent of resolution. These two metrics have complementary properties. At last, two variation entropies are applied to the standard kanji character database, and then the strong relation between variation entropy and accuracy of recognition is discussed. The tendency of writing skills for grades is evaluated by applying the metric to a database collected from school children.