<html dir="ltr"><head><title></title></head><body>研究一类有时滞的非线性飞行模型的稳定性和分支问题. 首先考虑数据测量的时间延迟, 给出了含时滞
的大迎角纵向多项式飞行模型; 然后应用泛函微分方程Hopf 分支理论和中心流形等非线性方法给出了该模型稳定
性和分支的解析分析, 得到了由时滞引起的Hopf 分支存在条件、分支点计算公式以及分支周期解的稳定性判别准
则; 最后利用所得结论进行了飞行实例分析, 分析结果表明, 数据测量延时可能会引起飞行稳定性的改变, 而且延时
超过一定临界值时将产生Hopf 分支, 出现纵向周期振荡, 其结论有实际参考意义.</body></html>
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绍了一种从高压输电线上进行取电的电源方案,通过互感自取电直接从输电线上获得电能。凭借将锂电池与超级电容进行联合供电的充放电技术,电源设计部分成功解决了夜间母线小电流状态输出功率小、设备供不上电的问题,运用整流电路后级的能量泄放电路,降低了整流桥上的感应电压并限制了互感器的输出电流,解决了母线大电流状态对后级电路的影响。结果表明,混合能量存储系统比单一能量储能装置可以发挥更好的性能。
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针对6G时代将会是移动通信与人工智能紧密结合的时代,产生数量庞大的边缘智能信号处理节点的趋势,提出了一种可部署于资源受限的边缘设备上的高效智能电磁信号识别模型。首先,通过绘制电磁信号的星座图将电磁信号象为二维图像,并根据归一化点密度对星座图上色以实现特征增强;然后,使用二值化深度神经网络对其进行识别,在保证识别准确率的同时明显降低了模型存储开销以及计算开销。采用电磁信号调制识别问题进行验证,实验选取常用的8种数字调制信号,选择加性高斯白噪声为信道环境。实验结果表明,所提方案可以在信噪比为-6~6 dB的噪声条件下获得96.1%的综合识别率,网络模型大小仅为166 KB,部署于树莓派4B的执行时间为290 ms,相比于同规模的全精度网络,准确率提升了0.6%,模型缩减到
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利用最近一次的营销活动的信息,分析什么对推销结果的影响最大,如何确定银行定期产品推销中最价值的客户。 内容介绍详见:https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/120579194
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