(1) 等副瓣电平； (2) 在相同副瓣电平和相同阵列长度下主瓣 窄，称为 佳阵列； (3) 单元数多，且副瓣电平要求不是很低时，阵列两端单元激励幅度跳变大，使 馈电困难。 在此之前我们分析的阵列天线，其副瓣电平均较高。为了使雷达系统具有较 高的抗干扰、抗反辐射导弹等的能力，往往要求雷达天线的副瓣尽量低。采用道 尔夫—切比雪夫综合法、泰勒综合法等设计的阵列天线就可实现低副瓣。 2.1.1 用单位圆说明实现低副瓣阵列的概念 在第一章§1.7 节利用谢昆诺夫单位圆分析等间距阵列天线中，阐述了阵列

【例 3.6】有一个方形栅格排列的圆口径平面阵，M=N=20， / 2x yd d λ= = ， 设其方向图副瓣电平为 SLL=－15dB，若取 6n = ，要求： (1) 计算圆口径泰勒方向图和连续口径分布； (2) 计算圆口径阵列在四个剖面 的方向图； o o o0 ,15 , 30 , 45ϕ = o (3) 计算并绘出三维方向图。 解：圆口径半径为 / 2 5xa Md λ= = ，主副瓣比 。 / 20 0 10 5.6234 SLLR −= = 由式 (3.111) 可计算并绘出归一化方向图如图 3-35(a) 所示，图中 2 sin / 10sinu a θ λ θ= = ，因 0 ~ / 2θ π= ，所以 u=0 ~ 10；由式(3.114)可计算并绘 出连续的圆口径泰勒泰勒分布如图 3-35(b)所示，图中 /p aπρ= ，因 0 ~ aρ = ， 则 p=0 ~π 。 (a) 圆口径泰勒方向图 (b) 圆口径泰勒分布 图 3-35 圆口径泰勒方向图及口径分布 对于离散的圆口径阵列，第 mn 个单元的激励分布为 ( ) ( /mn mn mn )I g aρ πρ= ， 可对上图(b)进行抽样得到。然后由前面式(3.128)可计算并绘出方形栅格圆口径 在四个剖面内的方向图如图 3-36 所示。 190

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1 非负矩阵分解（NMF或NNMF），也是非负矩阵逼近是多元分析和线性代数中的一组算法，其中矩阵V被分解为（通常）两个矩阵W和H ，具有所有三个矩阵都没有负元素的性质。这种非负性使生成的矩阵更容易检查。此外，在处理音频频谱图或肌肉活动等应用中，非负性是所考虑的数据所固有的。由于该问题通常不能完全解决，因此通常用数值近似。 2 适合机器学习，数值优化，图像处理，信号处理等专业的初学者进行分析和学习。 3 语音去噪一直是音频信号处理中长期存在的问题。如果噪声是静止的，则有许多去噪算法。例如，维纳滤波器适用于加性高斯噪声。然而，如果噪声是非平稳的，经典的去噪算法通常性能较差，因为非平稳噪声的统计信息难以估计。施密特等人。使用NMF在非平稳噪声下进行语音去噪，这与经典的统计方法完全不同。关键思想是干净的语音信号可以用语音字典稀疏地表示，但非平稳噪声不能。类似地，非平稳噪声也可以用噪声字典稀疏表示，但语音不能。NMF去噪算法如下。两个字典，一个用于语音，一个用于噪声，需要离线训练。

稀疏矩阵的应用（十字链表） 一、 设计要求 1．问题描述 设计程序用十字链表实现稀疏矩阵的加、乘、转置。 2．需求分析 （1）设计函数建立稀疏矩阵，初始化值。 （2）设计函数输出稀疏矩阵的值。 （3）构造函数进行两个稀疏矩阵相加，输出最终的稀疏矩阵。 （4）构造函数进行两个稀疏矩阵的相乘，输出最终的稀疏矩阵。 （5）构造函数进行稀疏矩阵的转置，并输出结果。 （6）退出系统。

■泰勒阵列的阵因子也可由对称排列的激励分布来写出 对称排列的激励幅度分布如图 2-34 所示，可采用第一章方法导出和、差方 向图阵因子，此时必须分奇偶阵列分别给出。 图 2-34 对称排列的泰勒阵列归一化激励幅度分布，N=20 对偶数阵列，则和方向图阵因子为： 1 2 1 ( ) 2 cos( ) , cos , / 2 2 M s n n n S I u u kd Mθ θ = − = = +∑ Nα = 差方向图阵因子为： 1 2 1 ( ) 2 sin( ) 2 M d n n n S u j I u = − = − ∑ 2.7.9 泰勒阵列和切比雪夫阵列的比较 泰勒综合与切比雪夫综合是工程上常用的两种方法，这两者间有一定的联 系。为了加深理解，有必要把这两种方法综合得到的阵列进行比较。 一、综合方法的比较 对一个单元数为 N，等间距为 d 的直线阵列，切比雪夫和泰勒综合法的原理 如下： ■切比雪夫综合法原理 是把一个单元数为 N 的直线阵列的阵因子方向图函数 来逼近一个 N－1 阶的切比雪夫多项式 ，这里 ( )S u 1( )NT x− 0 cos( / 2)x x u= ，切比雪夫多项式的变量区域 [-1, 1x =]为阵列的等副瓣区域( 的零点)，变量区域[ ,1x 1x 1x 0x为紧靠 ]为阵列的主 瓣区域( 且满足0 1x > 0 1R 0( )NT x−= 0R， 为主副瓣比)。其过程是分奇数和偶数阵列 分别写出阵因子函数 和 并展开成只含 co 的形式，同时分奇数和偶 数阶把切比雪夫多项式 和 也展开成只含 的形式，并令 ( )oS u ( )eS u ( )oS u su cosu2 1( )NT u+ 2 ( )NT u 129

矩阵很重要，在这举了很多具体的例子，有详细的分析！

适合矩阵论考试复习

§1.7 谢昆诺夫单位圆辅助分析阵列特性 39

行业分类-作业装置-一种基于网络矩阵的应用消息通知方法、系统及存储介质.7z