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41.
本文介绍了一种低剖面小型化圆盘加载单极子天线.通过盘加载的方式,在中心频率5.8 GHz处,首先将单极子天线的剖面从大约12.9 mm(0.25λ0)降低到2 mm(0.039λ0),实现了低剖面的特性.加载在单极子天线上方的圆盘,尺寸大概为21 mm(0.41λ0),因此天线具有结构紧凑的特点.接着,为了使天线具有良好的匹配,在加载圆盘四周加入4个接地通孔,并且在馈电端口加入集总电感.最终,天线在中心工作频率5.8 GHz处实现了反射系数-15 dB的匹配性能. 相似文献
42.
在ERDAS软件的支持下,对吐哈盆地相邻的两幅ETM遥感图像采用所介绍的直方图加减均值差和方差均值2种方法进行辐射匹配,并得出基于这2种方法的几点结论用于提高辐射匹配程度。同时为了降低匹配时存在的人为误差,提出了一种新的多样本均值的辐射匹配方法。最后通过对3种匹配方法的结果进行定量性检验,证明多样本均值的辐射匹配方法能达到较好的匹配效果,其匹配结果要优于前2种方法,具有可行性。笔者的目的在于:经过对不同方法的运用、对比及验证,提出了一种更为优越的辐射匹配方法———多样本均值法,以用于对吐哈盆地整体的辐射匹配。较好的匹配效果有助于对盆地内一些相关指数的准确评价和其砂岩型铀矿的分析研究。 相似文献
43.
IKONOS影像城市植被信息提取前的阴影校正 总被引:1,自引:0,他引:1
在高分辨率卫星影像的预处理上,阴影的提取与校正是一个难题,本文根据实际需要,采取不同的方法对建筑物阴影和山体阴影进行提取,并采用不同的校正方法进行校正。对城区建筑物阴影,采用基于影像融合的IKONOS影像阴影自动提取方法对阴影进行提取,再采用郎伯模型进行校正;对山体阴影,直接采用监督分类的方法对山体阴影进行提取,再采用灰度线性匹配的方法进行校正。实验表明,分开提取与校正的策略能取得较为理想的效果。 相似文献
44.
45.
Artificial ground motion compatible with specified ground shaking peaks and target response spectrum 总被引:1,自引:0,他引:1
1 Introduction Time history analysis is usually needed not only for the seismic design of important structures, such as nuclear plants, large concrete dams and super high-rise buildings, but also for seismic performance based design. Performance-based design requires tha knowledge of the entire process of nonlinear seismic responses of structures be obtained, which depends on the ground motion time history as input for this analysis. However, because the observed strong-motion recordings are l… 相似文献
46.
47.
多源地理空间矢量数据关联分析 总被引:1,自引:1,他引:0
针对多源地理空间矢量数据多来源、难以集成综合利用这一现状,本文提出了多源地理空间矢量数据关联方法,并以此为基础构建了多源地理空间矢量数据关联的可视与计算查询系统。首先,对多源地理空间矢量数据关联的概念及分类进行了定义。然后,以此为基础,提出了关联关系构建技术:自适应四叉树编码技术、扫描线技术、几何匹配及语义匹配技术。最后,为实现关联关系的直观展示,设计了原型系统。关联技术的提出可建立起多源地理空间矢量数据之间的关联关系,原型系统的构建也为用户综合利用多源地理空间矢量数据提供了平台,提高了数据的利用率及数据查询的效能。 相似文献
48.
针对多视密集匹配的效率较低的问题,提出了GPU-PatchMatch多视密集匹配算法。该算法使用GPU提高PatchMatch的计算效率;同时充分利用稀疏场景信息,对深度信息进行规则初始化;为提高传播效率,使用了金字塔红黑板并行传播深度信息。最后在DTU、Strecha和Vaihigen数据集上进行了试验,并与常用的多视密集匹配算法进行对比。试验结果表明,本文算法在重建效率上有较大提高,与CPU算法(PMVS、MVE、OpenMVS)相比有7倍以上提升,与GPU算法相比也有2.5倍以上提升,表明本文算法的有效性。 相似文献
49.
50.
利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用,但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变,在特征点提取过程中产生大量冗余点,增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法,该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点,同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点,用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验,其中平均配准精度可达80.38%,并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。 相似文献