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斜轴式望远镜是一种新颖的望远镜结构, 其独特的结构设计更适合南极等极端气候环境, 但目前国内外缺乏针对斜轴式望远镜详细的动力学建模与控制研究. 提出一套斜轴式望远镜动力学建模与鲁棒控制方法, 首先, 对斜轴式望远镜进行了动力学分析, 采用拉格朗日法建立望远镜2自由度刚体模型; 接着, 结合望远镜驱动系统的柔性和所受干扰, 完成了斜轴式望远镜的干扰情况下刚柔耦合系统数学模型的推导; 然后, 针对抗干扰问题, 根据所建数学模型, 设计了基于干扰观测器的滑模控制器, 对于所受干扰进行抑制, 实现了斜轴式望远镜的鲁棒控制; 最后, 仿真结果显示, 在考虑模型的非线性外部干扰的情况下, 相比于传统的比例-积分-微分控制器, 基于干扰观测器的滑模控制器使得系统具有更好的动态性能和抗干扰特性. 相似文献
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从COMBO-17数字巡天数据里,选择了CDFS(Chandra Deep Field South)天区中1231个测光红移在0.1~0.3之间的暗蓝星系作为样本,研究了这些星系分别在只有光学波段和光学加近红外波段数据情况下做测光红移得到的红移分布,以及这些星系在静止参考系下的能谱分布(Spectral Energy Distributions,SEDs)特征.结果表明有183个星系在利用光学加近红外波段数据做测光红移时得到的红移大于1.2,它们的误差为0.046,提高测光的信噪比也有利于区分这类被光学波段误认为低红移的星系.这些暗蓝星系中高红移星系的观测近红外流量相对于光学流量有上升的趋势,而低红移星系的观测近红外流量相对于光学流量有下降的趋势. 相似文献
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多任务学习方法在机器学习、计算机视觉、人工智能领域已得到广泛关注,利用任务间的相关性,将多个任务同时学习的效果优于每个任务单独学习的情况.采用多任务Lasso回归法(Multi-task Lasso Regression)用于恒星光谱物理参量的估计,不仅可以获取不同物理参量间的共同的特征信息,而且也可以很好地保留不同物理参量的特有的补充信息.使用恒星大气模拟模型合成光谱库ELODIE中的光谱数据和美国大型巡天项目Sloan发布的SDSS实测光谱数据进行实验,模型估算精度优于相关文献中的方法,特别是对重力加速度(lg g)和化学丰度([Fe/H])的估计.实验中通过改变光谱的分辨率,施加不同信噪比(SNR)的噪声,来说明模型的稳定性强.结果表明,模型精度受光谱分辨率和噪声的影响,但噪声对其影响更大,可见,多任务Lasso回归法不仅操作简便,稳定性强,而且也提高了模型的整体预测精度. 相似文献
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基于半解析模型和SDSS DR4(Sloan Digital Sky Survey Data Release 4),研究了环境对星系性质的影响.通过对以颜色、恒星形成率和恒星质量的带权重的相关函数的测量,发现半解析模型在颜色和恒星质量上与SDSS数据符合得比较好,而恒星形成率则在SDSS数据中表现为与环境无关.此结论证实了半解析模型对星系中部分性质与环境关系的预测,但对于恒星形成率为何与环境无关仍有待研究. 相似文献
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采用传统的最小二乘影像匹配方法匹配倾斜影像时,倾斜影像灰度和几何畸变较大,地物遮挡较多,导致匹配到的同名像点分布不均匀,匹配可靠性较低影响三维重建效果.提出采用物方面元匹配方法对倾斜影像做精化匹配.匹配方法的过程是:首先根据初匹配生成的物点信息,采用物方差分法计算物方面元的法向量方向角;然后根据极限约束估计同名像点坐标,进而前方交会求解物方面元高程初值;最后将物方面元法向量方向角和高程初值带入条件方程,做最小二乘匹配迭代计算,实现倾斜影像同名点匹配.在经过实验验证后发现:本文方法用于倾斜影像匹配时,可提高同名点匹配的可靠性和分布的均匀性. 相似文献