摘要：高技术、高效益是市场竞争中不可缺少的法宝 ,本文在饲料配方设计中首次引入了新颖、高效的组合优化算法 -模拟退火算法 ,并获得理想的数值结果 ,说明了在传统的饲料配方设计中高技术的应用可以获得更高的效益 .

摘要：本文在饲料配方设计中首次引入新颖、高效的组合优化算法———模拟退火算法 ,并获得理想的数值结果 ,说明了在传统的饲料配方设计中高技术的应用可以获得更高的效益 .

摘要：介绍了黄石理工学院体育馆的扩声系统设计方案,并阐述了在室内面积较大及声学环境复杂的场地中,如何应用集中吊装大功率、高灵敏度的扬声器来达到所需的声学特性指标。最后提供了工程竣工后的声学指标测试结果。

摘要：空时自适应信号处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)技术在空域和时域上联合地自适应抑制杂波,以实现对动目标检测。稀疏恢复空时自适应处理方法(Sparse Recovery STAP,SR-STAP)由于利用了杂波谱的稀疏性先验知识,可以缓解在机载雷达在非均匀环境下训练数据不足时,杂波抑制效果性能显著下降的问题。尽管SR-STAP只需要少量样本即可恢复出杂波谱并重构杂波协方差矩阵(Clutter Covariance Matrix,CCM),其重构性能仍然受到训练样本数量的制约,当增加训练样本数量时,杂波谱恢复精度具有进一步提升的潜力。另一方面,当机载雷达的接收阵列为等间隔均匀线阵并且系统在一个相干处理间隔中脉冲重复频率恒定时,CCM可具有斜对称特性。该先验知识若被充分利用,可以将等效训练样本数量扩展为原来的两倍。本文将CCM的斜对称特性结合入SR-STAP的框架中,提出了一种稳健的SR-STAP算法,该算法同时利用CCM的斜对称特性和杂波谱稀疏性两种先验知识,能够在相同训练样本量下进一步提升杂波谱的恢复精度和CCM的估计精度。算法首先利用斜对称变换矩阵对从待检测单元中的数据和训练样本进行预处理,将等效训练样本数量扩展至原来的两倍;随后结合预处理后训练样本和一种协方差稀疏迭代算法,实现对CCM的准确重构并设计相应STAP滤波器。算法无需设置超参数,实际应用中易于操作。仿真结果表明,新算法能够有效提升杂波谱恢复的准确度,具有较好的杂波抑制性能。