简介:象多重信号分类和经由旋转不变性技术(精神)的信号参数的评价那样的高分辨率的途径当前在multibeam回响声音(MBES)广泛地被采用为海地板深测术的系统,在一个一致的线数组也被要求的地方。然而,由于要求以系统范围/决定和安装空间限制,一个MBES系统通常与特殊形状采用一个收到的数组,它意味着高分辨率的算法不能直接被使用。另外,当在MBES系统使用高分辨率的算法时,短期的静止回响信号使估计高分辨率的途径要求的协变性矩阵困难,它进一步增加复杂性。有多重角度的subarraybeamforming的精神被采用以signal-to-noise比率,快照的数字,和计算努力减少要求。模拟证明新处理方法能提供更好好结构的分辨率。然后,一个highresolution底部察觉(HRBD)算法被把新处理方法与虚拟数组转变相结合开发。到一个U字形的数组的HRBD算法的应用程序是也讨论。计算机模拟和试验性的数据处理结果验证建议算法的有效性。
简介:Usingstatisticallydownscaledatmosphericforcing,weperformedanumericalinvestigationtoevaluatefutureclimate’simpactonstormsurgesalongtheGulfofMexicoandU.S.eastcoast.Thefocusisontheimpactofclimaticchangesinwindpatternandsurfacepressurewhileneglectingsealevelriseandotherfactors.Weadaptedtheregionaloceanmodelsystem(ROMS)tothestudyregionwithameshgridsizeof7-10kminhorizontaland18verticallayers.Themodelwasvalidatedbyahindcastofthecoastalsealevelsinthewinterof2008.Model’srobustnesswasconfirmedbythegoodagreementbetweenmodel-simulatedandobservedsealevelsat37tidalgages.Two10-yearforecasts,onefortheIPCCPre-Industry(PI)andtheotherfortheA1FIscenario,wereconducted.Thedifferencesinmodel-simulatedsurgeheightsunderthetwoclimatescenarioswereanalyzed.Weidentifiedthreetypesofresponsesinextremesurgeheightstofutureclimate:acleardecreaseinMiddleAtlanticBight,anincreaseinthewesternGulfofMexico,andnon-significantresponsefortheremainingarea.Suchspatialpatternisalsoconsistentwithpreviousprojectionsofseasurfacewindsandoceanwaveheights.
简介:本研究从独立学院应用型本科人才培养的视角入手,尝试编制自主学习能力测评量表对电气类专业学生进行测评,利用主成分分析法等统计学方法进行分析,讨论影响自主学习能力测评的主要影响因素。经主成分分析,提取到的6个特征值均大于1的主成分,累计贡献率达60.86%,其中通过第1主成分便可较清晰地将自主学习能力得分群体分开。本研究视角下,得到影响大学生自主学习能力的关键指标体系,即职业信念、自我管理、学习管理3个维度,职业兴趣、职业环境认知、职业定位、职业准备、专业认知、职业能力认知、自我调整、时间管理、目标管理、学习态度、信息能力、学习方法12种影响因子。