针对并联机器人在设计过程中的约束变量多、干涉情况复杂和设计周期长等问题，进行电动六自由度并联机器人结构参数设计与仿真的研究-以Stewart并联机器人为例，对并联机器人工作空间的两种求解方法进行了分析。首先利用几何法求解出其工作空间，然后提出一种基于虚拟样机技术求解其工作空间与承载能力的方法。这种方法利用Pro/E软件进行三维设计，将三维造型导入Adams软件中进行动态仿真。仿真结果表明，该方法在保证仿真结果可靠性的前提下，可避免烦琐的计算，缩短设计周期。

为了校正广角镜头的桶形畸变，提出一种新的桶形畸变数字校正方法。它使用点阵样板校正的方法，根据畸变图和理想图中圆点的位置关系，得出畸变图像素在X轴和Y轴方向上的偏移量曲面，采用三次B插值函数对曲面插值；由曲面插值获取像素点的偏移量，对各像素进行坐标转换得到校正图像；然后对图像进行了双线性插值的灰度重建。仿真结果表明，该方法使图像的坐标位置和灰度都得到很好的校正。

背景图像差分法是运动目标实时检测中常用的方法,但缺乏背景图像随监视场景光照变化而及时更新的合理方法,限制了该方法的适应性。对此,文章首先提出了一种自适应背景更新方法;然后利用最大类间方差法实现运动目标的自适应阈值分割,并利用基于形态学方法的连通区检测算法检测运动目标;最后以Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。实验结果表明:所提方法可随着光照条件的变化,实时、准确地检测出运动目标并实现稳定跟踪。

针对分布式高频地波雷达(HFSWR)的工程应用,研究了基于自适应混合算法(AHA)的阵列无源校正方法.该方法将阵列误差估计问题转化为多元参数的联合估计问题,利用改进的混合算法得到了该优化问题的最优解估计.利用海洋回波校正了分布式高频地波雷达阵列幅相误差之后,将该方法应用到雷达系统的阵列互耦误差校正.仿真和现场实验实测数据的分析表明,该方法对空间谱算法性能的改善十分明显,验证了其有效性.

为真实反映飞机起飞着陆的滑跑过程,记录了某型飞机的速度、加速度传感器现场数据,建立了飞机起飞着陆滑跑过程的微分方程并进行了解算;基于飞机滑跑过程的微分方程采用Simulink对飞机起降性能进行建模和仿真,记录数据、理论结果和仿真结果三者对比验证了所建立的仿真模型是有效的。基于该模型对该飞机滑跑过程进行仿真分析,结果表明起飞和不放阻力伞着陆过程可近似为匀加速直线运动过程,放阻力伞着陆过程则比较复杂。最后,研究3个主要参数对滑跑距离的影响,结果表明滑跑距离与机场海拔和风速呈近似线性关系,与迎角呈非线性关系且在

针对超宽带滤波器插损较大、阻带较窄的问题,提出一种曲折型缺陷地结构小型超宽带滤波器的设计方法.首先,在金属地面上开曲折型缝隙,得到曲折型缺陷地结构;然后,依据曲折型缺陷地平行耦合线和传输线的结构特点,分别构造它们的等效电路模型,再结合HFSS仿真来验证电路模型的正确性,推导出结构尺寸与等效电路元件参数之间的对应关系,得出曲折型缺陷地平行耦合线具有超宽带特性和曲折型缺陷地传输线具有低通高选择性的结论.结合这两种结构的优点设计了一种结构简单、具有宽阻带的超宽带滤波器.测试结果表明,与传统缺陷地结构和复合左右手

为满足复杂环境下目标敌我属性识别能力,提出了一种基于模糊神经网络(FNN :Fuzzy Neural Net- works)和证据理论的新敌我识别方法。该方法利用模糊神经网络和证据理论信息的处理能力,将敌我识别器(IFF :Identification Friend-or-Foe)、电子支援措施(ESM :Electronic Warfare Support Measure)、雷达及红外获取的信息融合,进行敌我识别。仿真结果表明,该方法的识别能力明显优于单一模糊神经网络分类器,识别率达0.994,同时具有

《Qt应用编程系列丛书：Qt Creator快速入门》是基于Qt Creator集成开发环境的入门书籍，详细介绍了Qt Creator开发环境的使用和Qt基本知识点的应用。本书内容主要包括Qt的基本应用，以及Qt在图形动画、影音媒体、数据处理和网络通信方面的应用内容。 本书的内容全面、实用，讲解通俗易懂，适合没有Qt编程基础、有Qt编程基础但是没有形成知识框架以及想学习Qt某一方面应用的读者。对于想进一步学习Qt开发实例或者Qt Quick的读者，可以学习《Qt及Qt Quick开发实战精解》一书。

2012年中科大考研复试离散数学、编译原理试题

从高斯-牛顿迭代的角度对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)进行分析,提出了一种基于组合牛顿迭代法的改进IEKF算法。该算法通过实时判断每次迭代对状态的逼近程度,采用加权平均的方法确定新的迭代值,继而采用卡尔曼滤波框架对状态进行量测更新。新算法较传统的IEKF具有精度高以及对初值不敏感的优点。实例仿真验证了该算法的有效性。